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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种系统化彩色SVG图标的数据集构建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：CN120011319B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202411860257.4，技术领域涉及：G06F16/16；该发明授权一种系统化彩色SVG图标的数据集构建方法及装置是由陈泽豪;潘嵘设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种系统化彩色SVG图标的数据集构建方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种系统化彩色SVG图标的数据集构建方法及装置，所述方法包括以下步骤：采集SVG文件，并对采集得到的SVG文件进行数据清理，得到初始文件；其中，所述SVG文件中包括若干个不同类别的SVG图标，所述初始文件为彩色SVG文件；对所述初始文件的边界框大小进行标准化处理，得到样本文件；对所述样本文件进行分类，并根据分类后的样本文件划分训练集、验证集和测试集，得到SVG数据集。本发明能够提高彩色SVG数据集的构建质量。

本发明授权一种系统化彩色SVG图标的数据集构建方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种系统化彩色SVG图标的数据集构建方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集SVG文件，并对采集得到的SVG文件进行数据清理，得到初始文件；其中，所述SVG文件中包括若干个不同类别的SVG图标，所述初始文件为彩色SVG文件；所述采集SVG文件，具体包括： 对Icon645数据集中的图标类别进行筛选扩展，得到若干个采集类别； 从开源平台处分别采集不同所述采集类别的SVG图标，并对所有所述SVG图标打上对应的类别标签，得到SVG文件； 对所述初始文件的边界框大小进行标准化处理，得到样本文件； 对所述样本文件进行分类，并根据分类后的样本文件划分训练集、验证集和测试集，得到SVG数据集；其中，所述对所述样本文件进行分类，具体包括： 将所述样本文件栅格化，得到栅格图像； 将所有所述栅格图像输入至预设CLIP模型的图像编码器中，得到图像特征，并将所有所述类别标签输入至预设CLIP模型的文本编码器中，得到文本特征； 对每个所述图像特征，分别计算所述图像特征与各文本特征之间的相似度，并将对应相似度最高的文本特征所对应的类别标签确定为所述图像特征对应样本文件的正确类别； 统计各所述正确类别中栅格图像的数量，并将对应栅格图像数量最高的前a个正确类别作为数据集类别；其中，a为预设排名阈值； 根据所述数据集类别，通过预设CLIP模型对所有所述栅格图像进行重新分类，并计算重新分类后的栅格图像与对应类别之间的置信度，去除置信度低于预设置信阈值的栅格图像，完成分类。

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