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龙图腾网获悉湖南科技职业学院;勐海郎河茶业有限公司申请的专利基于用户偏好的茶空间配色方法、装置、设备及存储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：CN120930518B 。

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：202511463148.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于用户偏好的茶空间配色方法、装置、设备及存储介质是由谢诗雨;夏慧中;胡庆丰;王磊;王科鳗;王丽萍设计研发完成，并于2025-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于用户偏好的茶空间配色方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于用户偏好的茶空间配色方法、装置、设备及存储介质，涉及智能设计技术领域，所述基于用户偏好的茶空间配色方法包括：通过获取用户输入的茶道类型标签、茶器图片、茶空间意向图片和意境文本描述等多模态数据，解析生成茶文化语义向量，并利用改进的卷积神经网络提取图像中的关键特征生成图像特征向量。随后，通过多模态注意力机制将两者融合为用户偏好向量，最后计算该向量与预设数据库中配色方案特征向量的相似度，确定最匹配的目标茶空间配色方案。本申请能够根据用户兴趣偏好生成符合茶空间文化属性的个性化配色方案，实现高效且精准的个性化推荐。

本发明授权基于用户偏好的茶空间配色方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于用户偏好的茶空间配色方法，其特征在于，所述方法包括： 获取用户输入的茶空间多模态数据，所述茶空间多模态数据包括茶道类型标签、茶器图片、茶空间意向图片以及茶空间意境文本描述； 对所述茶道类型标签和所述茶空间意境文本描述进行解析，生成茶文化语义向量； 通过茶空间特征提取模型提取所述茶器图片和所述茶空间意向图片中的釉面色阶、编织纹理及光影层次特征，生成图像特征向量，所述茶空间特征提取模型是对卷积神经网络进行改进得到的； 通过多模态注意力机制融合所述茶文化语义向量与所述图像特征向量，得到用户偏好向量； 计算所述用户偏好向量与预设茶空间数据库中各个配色方案的特征向量的相似度，并根据所述相似度从所述预设茶空间数据库中确定目标茶空间配色方案； 所述茶空间特征提取模型包括卷积层、残差模块、对象检测头、纹理分析分支、光学处理分支以及全连接层； 所述通过茶空间特征提取模型提取所述茶器图片和所述茶空间意向图片中的釉面色阶、编织纹理及光影层次特征，生成图像特征向量的步骤包括： 通过所述卷积层识别所述茶器图片中的釉面关键区域； 通过所述残差模块分析所述釉面关键区域的像素矩阵，得到色相渐变特征张量； 通过所述对象检测头识别所述茶空间意向图片中的编织结构区域和透光材质区域； 通过所述纹理分析分支提取所述编织结构区域的密度特征向量； 通过所述光学处理分支计算所述透光材质区域的穿透率特征值； 通过所述全连接层对所述色相渐变特征张量、所述密度特征向量及所述穿透率特征值进行融合，生成图像特征向量； 所述茶空间特征提取模型的构建步骤包括： 构建残差模块、对象检测头、纹理分析分支以及光学处理分支； 获取卷积神经网络，所述卷积神经网络包括输入层、卷积层、池化层及全连接层； 将所述池化层替换为所述残差模块，并在所述输入层后增加所述对象检测头，在所述对象检测头后增加所述纹理分析分支和所述光学处理分支，得到茶空间特征提取模型； 所述构建残差模块、对象检测头、纹理分析分支以及光学处理分支的步骤包括： 根据3×3卷积核组和跳跃连接通道构建残差模块； 根据三阶锚框矩阵和ROI双线性对齐层构建对象检测头； 根据复频域滤波器和线密度统计层构建纹理分析分支； 根据透射计算单元构建光学处理分支。

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