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摘要：本发明适用于图像检索技术领域，提供了一种基于AI大数据分析的图像检索方法和装置，该方法包括以下步骤：基于AI语义理解提取文字描述信息中的关键信息；关键信息至少包括关键部件信息、关键关联信息和关键功能信息；获取现有大数据库中的专利附图和产品图，提取各个专利附图和产品图的图像特征，分别建立图像特征与关键部件信息、关键关联信息和关键功能信息的映射关系，进行模型训练，得到预设的文生图模型；基于预设的文生图模型，根据文字描述信息中的关键信息生成若干待检索图像；将若干待检索图像分别与大数据库中的图像进行匹配，得到若干目标图像。本发明提供的方法相比于传统图像检索方法，具有检索结果更全面、准确性更高等优点。

主权项：1.一种基于AI大数据分析的图像检索方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待检索的文字描述信息；待检索的文字描述信息包含技术特征，其指的是需要检索的技术方案的文字描述内容；基于AI语义理解提取文字描述信息中的关键信息；所述关键信息至少包括关键部件信息、关键关联信息和关键功能信息；获取现有大数据库中的专利附图和产品图，提取各个专利附图和产品图的图像特征，分别建立图像特征与关键部件信息、关键关联信息和关键功能信息的映射关系，进行模型训练，得到预设的文生图模型；基于预设的文生图模型，根据文字描述信息中的关键信息生成若干待检索图像；将若干待检索图像分别与大数据库中的图像进行匹配和相似度计算，得到若干带有相似度标签的目标图像；所述图像特征包括部件结构特征、部件关联特征和部件功能特征；获取现有大数据库中的专利附图和产品图，提取各个专利附图和产品图的图像特征，分别建立图像特征与关键部件信息、关键关联信息和关键功能信息的映射关系，进行模型训练，得到预设的文生图模型的步骤，具体包括：获取现有大数据库中的专利附图和产品图，提取各个专利附图和产品图的部件结构特征、部件关联特征和部件功能特征；通过识别专利附图或产品图上的附图标注以及局部图像轮廓提取得到部件结构特征；根据图像中部件结构特征的排布及其在说明书中对应记载的内容提取得到部件关联特征和部件功能特征；分别建立部件结构特征与关键部件信息的映射关系、部件关联特征与关键关联信息的映射关系、部件功能特征和关键功能信息的映射关系，进行模型训练，得到预设的文生图模型；关键部件信息指的是技术方案中的部件名称；关键关联信息指的是技术方案中部件与部件之间的安装方式、连接方式、作用关系、包含关系的描述；关键功能信息指的是技术方案中部件的功能性描述；部件结构特征指的图像中的部件；部件关联特征指的是图像中部件与部件之间的安装方式、连接方式、作用关系、包含关系的部分；部件功能特征指的是图像中能够实现一定功能的部件图块组合；上述各个映射关系实际上指的是图与文字的对应关系，为多对多的关系；从文字描述信息中提取的关键特征信息作为输入，便可通过文生图模型输出对应的图像特征；由于图像特征与关键特征信息的映射关系为多对多的关系，所以，输入一个关键特征信息可以输出包含n个相关的图像特征的集合；其中，输入一个关键部件信息b可以输出包含n个相关的部件结构特征的集合{a1，a2，a3，…，an}；输入一个关键关联信息d可以输出包含n个相关的部件关联特征的集合{c1，c2，c3，…，cn}；输入一个关键功能信息f可以输出包含n个相关的部件功能特征的集合{e1，e2，e3，…，en}；然后，将输出的所有图像特征的集合中的所有元素按照相应的数量和方位一一进行组合排布，即可生成若干待检索图像。

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