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龙图腾网获悉中国传媒大学;河南广播电视台申请的专利基于图注意力网络的布局合理性评价方法、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：CN118537492B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202410698466.7，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于图注意力网络的布局合理性评价方法、系统是由杨馨焱;刘邵飞;胡飞;朱光华;李继银设计研发完成，并于2024-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图注意力网络的布局合理性评价方法、系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于图注意力网络的布局合理性评价方法，在初始化后的3D‑SPAN网络的基础上训练形成基于3D‑SPAN‑F框架的小样本三维场景评价网络，而后通过训练好的小样本三维场景评价网络基于三维场景布局合理性评价算法对所获取的室内布局图进行三维场景图构建以生成三维场景图，并对三维场景图进行三维场景图评价以生成二分类评价结果和主观逻辑评价结果，整个过程充分挖掘所构造的3D‑SPAD数据集价值，能够高精度的探究人类主观评价与场景复杂度、场景类别和物体类别的关系，以及场景整体评价和场景内物体评价之间的关系，提高室内三维场景布局合理性评价算法的精准度。

本发明授权基于图注意力网络的布局合理性评价方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图注意力网络的布局合理性评价方法，其特征在于，包括： 基于SUNCG数据集构建三维网络模型数据集和室内三维场景布局评价数据集，基于预设的Unity3D引擎发布三维场景标注程序对所述三维网络模型数据集和所述室内三维场景布局评价数据集进行评价和标注以形成布局合理性评价数据集；其中，将附有二分类评价数据和主观评价数据的所有三维场景布局样本作为室内三维场景布局评价数据集； 通过所述布局合理性评价数据集中的基类场景样本训练预设的3D-SPAN网络以初始化所述3D-SPAN网络，通过所述三维网络模型数据集和所述室内三维场景布局评价数据集对初始化后的3D-SPAN网络中的子网络进行二分类训练以形成基于3D-SPAN-F框架的小样本三维场景评价网络；其中，在训练所述小样本三维场景评价网络的过程中，将所述小样本三维场景评价网络定义为“2-classk-shot”问题，在学习基类三维场景样本的基础上，再学习少量新类三维场景样本，且每次采用“好”和“差”二分类来评价场景样本，每类场景各k个样本来训练网络或者作为对比数据支持，并在新类场景的样本上测试网络和查询结果； 通过所述小样本三维场景评价网络基于三维场景布局合理性评价算法对所获取的室内布局图进行三维场景图构建以生成三维场景图，并对所述三维场景图进行三维场景图评价以生成二分类评价结果和主观逻辑评价结果；其中， 对所述三维场景图进行三维场景图评价以生成二分类评价结果和主观逻辑评价结果的步骤，包括： 通过所述小样本三维场景评价网络中的三维场景物体评价网络对所述三维场景图进行局部布局评价以获取局部评价预测数据，通过所述小样本三维场景整体评价网络中的三维场景整体评价网络对所述三维场景图进行全局布局评价以获取全局评价预测数据； 通过所述小样本三维场景评价网络中的小样本网络基于所述局部评价预测数据和所述全局评价预测数据对所述三维场景图进行二分类评价以获取二分类评价结果，对所述全局评价预测数据和所述局部评价预测数据进行整合以形成关逻辑评价结果；其中，包括： 所述小样本网络基于所述局部评价预测数据和所述全局评价预测提取隐层特征向量，并对所述隐层特征向量进行增强以获取隐层向量； 基于所述小样本网络中具有可学习参数的原型特征嵌入器将所述隐层向量嵌入至高区分性特征空间中以形成高区分特征表示； 通过所述小样本网络中的多元学习模块对所述高区分特征表示进行二分类判断，以依据所述高区分特征表示将所述三维场景图判别关于“好”或者“差”的二分类评价结果。

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中国传媒大学;河南广播电视台，其通讯地址为：100024 北京市朝阳区定福庄东街1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”。