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龙图腾网获悉长春建筑学院申请的专利基于数据分析的视觉传达设计评估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：CN121072358B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511629288.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于数据分析的视觉传达设计评估系统及方法是由王睿设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据分析的视觉传达设计评估系统及方法在说明书摘要公布了：本申请涉及计算机辅助设计与视觉计算技术领域，提供基于数据分析的视觉传达设计评估系统及方法。该方法通过获取原始设计数据，提取空间布局特征矩阵、色彩分布特征向量和语义内容特征集合；基于设计用途信息调用设计规范知识库；进行模拟注意力分布分析和设计合规性分析，生成相应特征；构建传达效能预测模型生成综合传达效能评分与初始设计评估报告；进行干扰效应联合分析得到综合干扰效应量化评估结果；基于该结果对初始设计评估报告进行效能优化修正，输出整合空间布局和视觉属性优化建议的最终设计评估报告。本申请通过空间布局与语义属性的联合分析精确量化干扰效应，提升了设计传达效能评估的准确性和可靠性。

本发明授权基于数据分析的视觉传达设计评估系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据分析的视觉传达设计评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取待评估视觉传达设计的原始设计数据，进行特征分析，得到空间布局特征矩阵、色彩分布特征向量和语义内容特征集合； S2：基于原始设计数据识别视觉传达设计的设计用途信息，并基于设计用途信息调用对应的设计规范知识库； S3：基于所述空间布局特征矩阵、色彩分布特征向量、语义内容特征集合以及所述设计规范知识库，进行模拟注意力分布分析与设计合规性分析，生成模拟注意力分布特征与设计合规性特征； 基于所述空间布局特征矩阵、色彩分布特征向量、语义内容特征集合以及所述设计规范知识库，进行模拟注意力分布分析，生成模拟注意力分布特征，包括以下步骤： S310：基于所述空间布局特征矩阵和色彩分布特征向量，应用预训练的深度视觉显著性网络对输入的设计图像进行视觉注意力模拟，生成初始注意力热图； S320：基于所述设计规范知识库，获取与所述设计用途相对应的布局引导准则；根据布局引导准则确定核心信息区域，并生成期望注意力分布； S330：将初始注意力热图与期望注意力分布通过为初始注意力热图分配第一权重、为期望注意力分布分配第二权重并进行像素级加权求和，形成符合设计传达特性的最终注意力分布； S340：通过计算所述最终注意力分布的算术平均值，得到平均注意力强度；通过计算所述最终注意力分布中所有值与其平均值之差的平方和的均值的平方根，得到注意力分布标准差；通过先将所述最终注意力分布归一化为概率分布再计算其信息熵，得到注意力分布熵值； S350：将所述平均注意力强度、所述注意力分布标准差及所述注意力分布熵值作为子特征按预设顺序组合，形成一个三维的模拟注意力分布特征； S4：基于所述模拟注意力分布特征和所述设计合规性特征，构建传达效能预测模型，生成综合传达效能评分与初始设计评估报告； 基于所述模拟注意力分布特征和所述设计合规性特征，构建传达效能预测模型，生成综合传达效能评分，包括： S410：将所述模拟注意力分布特征和所述设计合规性特征进行拼接，形成组合特征向量； S420：将所述组合特征向量输入至一个预先训练好的神经网络模型；所述神经网络模型包含特征交叉层和多层感知机，其中所述特征交叉层通过自注意力机制，捕获所述模拟注意力分布特征与设计合规性特征中各项子特征之间的交互关系并计算其权重； S430：从神经网络模型输出综合传达效能评分； S5：基于所述设计用途信息和设计规范知识库，对所述空间布局特征矩阵和语义内容特征集合进行干扰效应联合分析，得到综合干扰效应量化评估结果； S6：基于所述综合干扰效应量化评估结果对初始设计评估报告进行效能优化修正，并输出包含量化改进数据和可执行建议的最终设计评估报告。

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