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龙图腾网获悉西安电子科技大学;西安电子科技大学广州研究院申请的专利一种基于弱监督训练的平面设计元素重要性检测方法、系统、设备及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：CN120014348B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202510094035.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于弱监督训练的平面设计元素重要性检测方法、系统、设备及介质是由乔晓田;赵凯博;鲍亮;夏小芳设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于弱监督训练的平面设计元素重要性检测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：一种基于弱监督训练的平面设计元素重要性检测方法、系统、设备及介质，方法：手工标注全局网格顺序的数据集；通过弱监督训练将图形设计分成全局和局部网格；利用局部序列预测模型和全局序列预测模型得到预测序列和相对权重；文本和视觉特征Vtt的相对权重通过权重自适应模型获取；计算图形设计元素的重要性指标；系统、设备及介质用于实现该方法；通过引入平面设计的全局网格和局部网格的划分以及多尺度序列预测模型相结合的策略，优化训练过程并实现高效序列预测；能够以高效、准确且低成本的方式进行设计元素的重要性检测，为广泛的平面设计领域提供了更具可行性的解决方案。

本发明授权一种基于弱监督训练的平面设计元素重要性检测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于弱监督训练的平面设计元素重要性检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，对获取的多张平面设计进行K×K的网格划分，并对网格中的每个单元格内容的设计顺序进行网格层级的手工标注，得到带有基于全局网格顺序注释的数据集，包括平面设计、K×K个全局网格以及全局网格顺序； 步骤2，利用组件的连通性对步骤1得到的带有基于全局网格顺序注释的数据集中的平面设计的元素进行提取，得到文本元素和视觉元素； 步骤3，构建多尺度序列预测模型，包括局部序列预测模型和全局序列预测模型，多尺度序列预测模型的输入为步骤1得到的带有基于全局网格顺序注释的数据集中的平面设计，输出是K×K全局网格的预测序列St是一个one-hot向量，表示t时刻预测的结果； 步骤4，利用步骤1得到的带有基于全局网格顺序注释的数据集对步骤3构建的多尺度序列预测模型进行训练，训练过程中将步骤1得到的带有基于全局网格顺序注释的数据集的K×K个全局网格进行分块，分成固定大小的M×M局部网格，把每一个局部网格输入至局部序列预测模型，得到每一个局部网格的预测序列；将局部网格的预测序列和平面设计输入全局序列预测模型，得到全局网格的预测序列，使用全局网格的预测序列和步骤1得到的带有基于全局网格顺序注释的数据集中的全局网格顺序求交叉商损失并进行反向传播更新步骤3的多尺度序列预测模型参数，期间得到每一个位置的视觉特征Vt和文本特征Tt的相对权重； 步骤5，利用步骤2得到的文本元素和视觉元素以及步骤4得到的全局网格预测序列结果中的每一个位置的视觉特征Vt和文本特征Tt的相对权重，计算图形设计的元素重要性指标，得到最终的显著性映射。

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