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龙图腾网获悉厦门理工学院;众数(厦门)信息科技有限公司申请的专利一种基于文本与图关系的船舶外观及内装概念图设计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119940157B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510426012.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于文本与图关系的船舶外观及内装概念图设计方法是由王驰明;吴炳坤;朱顺痣;周靖;汪中;张静;姚锋;林艺;李亚楠;魏付顺;陈帆设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于文本与图关系的船舶外观及内装概念图设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于文本与图关系的船舶外观及内装概念图设计方法，包括以下步骤：S1、对船舶外观及内装图像进行实体识别与关系抽取；S2、基于文本图建模神经网络架构，将图像特征表示与标记对应的文本特征表示进行拼接融合，生成融合特征表示；S3、将变分自编码器自学习的潜在空间表示和生成对抗网络图像生成能力融合，通过联合训练优化二者参数，并基于递归性模型的规则的变换或可微分生成船舶外观及内装概念设计图。

本发明授权一种基于文本与图关系的船舶外观及内装概念图设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于文本与图关系的船舶外观及内装概念图设计方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对船舶外观及内装图像进行实体识别与关系抽取，具体为： S11、基于CNN卷积神经网络对船舶外观和内装图像特征提取，经过多个卷积层及池化层的操作后，获得船舶外观和内装图像的图像特征表示，并通过嵌入层将文本映射到相适应的船舶外观和内装向量空间中； S12、基于RNN循环神经网络处理文本序列及关系抽取，通过在最后一个隐藏状态或者对多个隐藏状态进行聚合操作，得到文本特征表示，并将实体对应的文本特征表示输入到关系分类器中，得到关系类别概率分布； S13、以BERT深度学习模型为基础，输入文本序列经过tokenization后的token序列，并添加特殊的标记，通过所述BERT深度学习模型输出每个token的文本特征表示； S2、基于文本图建模神经网络架构，将图像特征表示与标记对应的文本特征表示进行拼接融合，生成融合特征表示； S3、将变分自编码器自学习的潜在空间表示和生成对抗网络图像生成能力融合，通过联合训练优化二者参数，并基于递归性模型的规则的变换或可微分生成船舶外观及内装概念设计图； 步骤S3中所述变分自编码器包括编码器和解码器，对于输入船舶外观和内装图像I，编码器将其映射到潜在变量空间，设潜在变量z服从高斯分布，编码器输出均值μ和方差σ2，其计算公式为：，通过重参数化技巧从分布中采样得到潜在变量z： ，ε是服从标准正态分布N0,1的随机变量；解码器将潜在变量z再映射回图像空间，尝试重建输入图像，重建图像的概率分布为： ，变分自编码器的目标是最大化似然函数的变分下界，其数学表达式为： ，其中，是编码器学习到的潜在变量的后验分布，是解码器定义的生成分布，表示KL散度，用于衡量两个分布之间的差异，和分别是编码器和解码器的参数。

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