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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于多粒度文本推理的示意图目标检测方法及系统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：CN115393694B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202211144391.5，技术领域涉及：G06V30/14；该发明授权一种基于多粒度文本推理的示意图目标检测方法及系统是由张玲玲;杨祎;魏笔凡;武亚强;刘博;祁敬超;李军军;刘均;郑庆华设计研发完成，并于2022-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多粒度文本推理的示意图目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多粒度文本推理的示意图目标检测方法及系统，将示意图的文本特征与图像特征融合得到经过文本特征增强的视觉特征；根据增强视觉特征提取视觉节点，根据示意图本身特征提取文本节点，将提取到示意图的文本节点与视觉节点作为图节点，根据文本节点与视觉节点的相对位置空间以及文本语义相似性构造边，细粒度融合文本特征与视觉特征，得到增强后的视觉节点特征，完成局部文本推理；提取全局文本关键词；使用文本节点和全局文本关键词之间的相似度筛选出有效的局部文本节点；将有效的局部文本节点、全局文本推理和局部文本推理进行多粒度融合，完成示意图目标检测。本发明有效提升了检测精度。

本发明授权一种基于多粒度文本推理的示意图目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多粒度文本推理的示意图目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、将示意图的文本特征与图像特征融合得到经过文本特征增强的视觉特征，完成全局文本推理，具体为： S101、使用Bert预训练语言模型对全局描述文本进行语义编码，将得到的文本编码输入双向GRU网络，获取前后两个方向的语义信息，拼接后得到全局文本的整体表征； S102、将单个图像输入到卷积神经网络ResNet中，经过四个阶段的卷积池化操作后，得到图像整体特征； S103、使用转换矩阵将步骤S101得到的全局文本整体表征与步骤S102得到的图像整体特征映射到同一个特征空间中，然后通过拼接求和，再将对应的向量进行融合，得到经过文本特征增强的视觉特征，将增强的视觉特征送入RPN、ROI网络，进行分类与回归操作，完成全局文本推理； S2、根据步骤S1得到的增强视觉特征提取视觉节点，根据示意图本身特征提取文本节点，将提取到示意图的文本节点与视觉节点作为图节点，根据文本节点与视觉节点的相对位置空间以及文本语义相似性构造边，细粒度融合文本特征与视觉特征，得到增强后的视觉节点特征，完成局部文本推理； S3、提取全局文本关键词；使用步骤S2得到的文本节点和全局文本关键词之间的相似度筛选出有效的局部文本节点；将有效的局部文本节点、步骤S1得到的全局文本推理和步骤S2得到的局部文本推理进行多粒度融合，完成示意图目标检测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安交通大学，其通讯地址为：710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。