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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种用于场景图生成的自适应上下文建模方法及装置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：CN115393661B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202211008807.0，技术领域涉及：G06V10/77；该发明授权一种用于场景图生成的自适应上下文建模方法及装置是由王立春;徐凯;尹宝才设计研发完成，并于2022-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于场景图生成的自适应上下文建模方法及装置在说明书摘要公布了：一种用于场景图生成的自适应上下文建模方法及装置，可以根据场景内容自适应地序列化其中的物体，从而改善生成的场景图的效果。方法包括：1使用经过预训练的目标检测器对输入图像进行目标检测，输出一系列物体提议，选择置信度较高的前80个，将其视为该场景中存在的物体；2将细化后的语义标签映射为200维的向量表示，然后将其与物体的视觉特征以及上下文特征拼接起来作为物体的完整特征表示，将图像中n个物体的特征O分别输入物体选择位置分支和位置选择物体分支，衡量物体与其在链式结构中的位置的匹配程度，计算得到物体与位置的匹配分数矩阵，对物体的序列化问题看作指派问题来求解；3上下文信息融合以及关系预测。

本发明授权一种用于场景图生成的自适应上下文建模方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种用于场景图生成的自适应上下文建模方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 1使用经过预训练的目标检测器对输入图像进行目标检测，输出一系列物体提议，从这些物体提议中选择置信度较高的前80个，将其视为该场景中存在的物体； 2将步骤1得到的细化后的语义标签映射为200维的向量表示，然后将其与物体的视觉特征以及上下文特征拼接起来作为物体的完整特征表示，如式4所示： 其中，wr是用来映射物体细化后的语义标签的参数矩阵，图像中n个物体的特征记为O，则有 将图像中n个物体的特征O分别输入物体选择位置分支和位置选择物体两个学习分支，衡量物体与其在链式结构中的位置的匹配程度，如式56所示： So→p＝SoftmaxWo→pO，dim＝05 Sp→o＝SoffmaxWp→oO，dim＝16 其中，Wo→p和Wp→o表示可学习的参数矩阵，物体选择位置分支对学习到的矩阵按行执行Softmax得到是从该分支学习到的自适应分数矩阵；位置选择物体分支对学习到的矩阵按列执行Softmax得到综合两个分支学习到的分数矩阵，基于公式7计算得到物体与位置的匹配分数矩阵： S＝So→p⊙Sp→o7 其中，⊙表示哈达玛积；S中的元素Si，j表示物体i与位置j的匹配分数，匹配分数表示将物体i分配在位置j时上下文信息融合的收益；得到物体与位置的匹配分数矩阵之后，对物体的序列化问题看作一个指派问题来求解； 3上下文信息融合以及关系预测。

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