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龙图腾网获悉江西师范大学申请的专利几何图形语义分割的实时错解标注系统及方法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：CN120877027B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511389202.4，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权几何图形语义分割的实时错解标注系统及方法是由朱青女;徐林莉;万薇;徐婧;朱荣德设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本几何图形语义分割的实时错解标注系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能教育技术领域，特别涉及几何图形语义分割的实时错解标注系统及方法，包括：图形采集模块采集学生手绘几何图形图像并识别几何图元；图像预处理模块对图像进行缩放、裁剪和数据增强；图形语义分割模块包括拓扑敏感空洞卷积网络、分层多尺度通道注意力机制和图论驱动的几何结构推理机制，对图像进行像素级分割并检测几何错误；图形语义可视化模块对分割结果和错误进行差异化可视化标注，通过拓扑敏感空洞卷积网络提高线条特征识别精度，通过分层多尺度通道注意力机制增强关键几何特征，通过图论驱动的几何结构推理机制实现基于几何规则的错误检测，能够实时检测和标注平行线夹角错误、圆心偏移错误等几何问题，提高数学教学效率。

本发明授权几何图形语义分割的实时错解标注系统及方法在权利要求书中公布了：1.几何图形语义分割的实时错解标注系统，其特征在于，包括： 图形采集模块，用于采集学生手绘几何图形图像，通过智能学习模型对手绘几何图形的几何图元进行识别，得到学生手绘几何图形的几何图元名称、几何图元数量和几何图元种类； 图像预处理模块，与所述图形采集模块连接，用于接收所述图形采集模块发送的手绘几何图形图像，对所述手绘几何图形图像进行缩放、裁剪和数据增强处理； 图形语义分割模块，与所述图像预处理模块连接，用于接收所述图像预处理模块发送的预处理后的手绘几何图形图像，对所述预处理后的手绘几何图形图像进行像素级分割；所述图形语义分割模块包括拓扑敏感空洞卷积网络、分层多尺度通道注意力机制和图论驱动的几何结构推理机制；所述拓扑敏感空洞卷积网络用于提取手绘几何图形的拓扑特征；所述分层多尺度通道注意力机制用于增强关键几何特征并抑制背景噪声；所述图论驱动的几何结构推理机制用于构建几何图形的图结构并基于几何约束规则检测错误； 图形语义可视化模块，与所述图形语义分割模块连接，用于接收所述图形语义分割模块的分割结果和错误检测结果，将所述图形语义分割模块识别的每个几何图元采用不同颜色、风格和颜色渐变效果的绘制方法进行可视化绘制，并将检测到的错误区域通过差异化视觉呈现方式进行标注； 所述拓扑敏感空洞卷积网络包括： 空洞卷积层，将DeepLabv3+模型中最后两层的卷积改为空洞卷积，卷积核数量不变，空洞率为2，步长为2； 特征提取层，用于基于所述空洞卷积层提取手绘几何图形的几何特征，扩大感受野并增强对线条连续性和交叉关系的感知能力； 所述图论驱动的几何结构推理机制包括： 图结构构建单元，用于基于像素级分割结果识别几何元素，提取几何元素的关键属性，构建表示几何元素及其关系的图结构； 几何约束检验单元，用于定义几何约束规则集，将所述几何约束规则集应用于所述图结构，识别违反约束的子结构； 错误定位单元，用于对识别出的违反约束的子结构进行精确定位，计算错误参数，生成错误标注数据。

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江西师范大学，其通讯地址为：330095 江西省南昌市南昌县紫阳大道99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”。

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