面向车联网的海量多模数据检索方法

本发明属于车联网数据管理技术领域，具体涉及一种面向车联网的海量多模数据检索方法，包括以下步骤：通过CLIP模型的视觉编码器和文本编码器，从目标数据的车牌图像Xr、描述文本Tm中分别提取图像特征和文本特征；通过PCA算法对图像特征进行降维；将得到的文本特征和降维后的图像特征进行拼接，得到图像文本联合特征；通过MM‑VAE模型对图像文本联合特征进行压缩，得到压缩特征；计算查询特征与各个目标数据压缩特征之间的余弦相似度，找到最匹配的目标数据。本发明的检索方法能够高效地压缩多模态数据特征，并在统一的潜在空间中进行融合，显著提升了检索的准确性与效率。