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龙图腾网获悉中山大学申请的专利基于图文关联知识网络的语义通信方法、系统、设备和介质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：CN118153678B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202410220893.4，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权基于图文关联知识网络的语义通信方法、系统、设备和介质是由叶东山;陈翔;王玺钧设计研发完成，并于2024-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图文关联知识网络的语义通信方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图文关联知识网络的图像语义通信方法、系统、设备和介质，步骤如下：构建由图像预处理和编码子网络、图像语义文本提取子网络组成的图文关联知识网络；通过图像预处理和编码子网络对所需传输图像进行预处理得到图像向量；通过图像语义文本提取子网络对图像向量进行特征提取得到图像语义文本；将图像语义文本从发送端发送到接收端；基于接收端接收到的图像语义文本进行下游任务的推理。本发明通过将待发送的图像提取为对应的语义文本，不仅显著减小了发送图像所需的通信资源，而且提取的语义是文本形式，相对于现有方案的特征向量具备更好的现有数字通信网络适应性、可解释性以及下游多任务适应性。

本发明授权基于图文关联知识网络的语义通信方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于图文关联知识网络的语义通信方法，其特征在于，所述语义通信方法包括以下步骤： S1、构建由图像预处理和编码子网络A和图像语义文本提取子网络B顺序连接组成的图文关联知识网络；所述图像预处理和编码子网络A包括图像预处理网络Pi和图像编码器V，待传输图像X通过图像预处理网络Pi进行缩放后嵌入得到图像向量然后图像向量通过图像编码器V提取得到图像特征向量其中： 图像预处理网络Pi由分割层和嵌入层构成，输入为待传输图像X∈3×w×h，图像宽w和高h由图像决定，输出为图像向量Np为图像向量的长度，Lei设定的图像嵌入维度； 图像编码器V由Nv个残差自注意力网络和1个池化层顺序连接构成，输入为图像向量输出为提取的图像特征向量Li为设定的图像特征向量维度； 所述图像语义文本提取子网络B包括文本预处理网络Pt、文本编码器E和文本解码器D，用于将图像特征向量通过循环迭代转换为图像语义文本T∈nout×1，nout为最终输出的图像语义文本长度，取决于图像特征向量 所述文本预处理网络Pt由嵌入层构成，输入为中间图像语义文本T0∈n×1，输出为文本向量n为当前循环次数，n∈[1,nout]，nout为输出文本长度，由图像特征向量决定，Let为设定的文本嵌入维度； 所述文本编码器E由Ne个残差自注意力网络顺序构成，输入为文本向量输出为文本特征向量Lt为设定的文本特征向量维度； 所述文本解码器D由Nd个残差自注意力网络和Nd个残差多模态注意力网络依次顺序交替构成并在最后级联一个映射层，输入为文本特征向量和图像特征向量输出为第n图像语义词yn； S2、通过图像预处理和编码子网络对所需传输图像进行预处理得到图像向量； S3、通过图像语义文本提取子网络对图像向量进行特征提取得到图像语义文本； S4、将图像语义文本通过无线通信从发送端发送到接收端； S5、基于接收端接收到的图像语义文本进行下游任务的推理。

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