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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于组合语义区域关系模型的室内场景识别方法及系统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：CN116310758B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310340698.0，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权基于组合语义区域关系模型的室内场景识别方法及系统是由马昕;宋传鑫;宋锐;荣学文;周乐来;王超群;李贻斌设计研发完成，并于2023-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于组合语义区域关系模型的室内场景识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于组合语义区域关系模型的室内场景识别方法及系统，该方法包括：获取待识别的室内场景图像；将获取的图像输入至组合语义区域关系模型中，分别通过语义区域关系模块提取输入图像的语义全局节点特征，通过RGB特征提取模块提取输入图像的全局节点特征，再通过全局特征聚合模块将语义全局节点特征和全局节点特征聚合，得到全局聚合节点特征，将提取的全局聚合节点特征输入至分类器，输出场景识别结果。本发明构建语义区域关系模型，充分挖掘室内场景内物体语义区域之间的关系，并有效地处理该模型中的语义分割错误问题；构建组合语义区域关系模型，更有效地发掘特征之间的互补信息，实现准确性、泛化性能更优的室内场景识别。

本发明授权基于组合语义区域关系模型的室内场景识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于组合语义区域关系模型的室内场景识别方法，其特征是，包括： 获取待识别的室内场景图像； 将待识别的室内场景图像输入至组合语义区域关系模型中，分别通过语义区域关系模块提取输入图像的语义全局节点特征，通过RGB特征提取模块提取输入图像的全局节点特征； 再通过全局特征聚合模块将语义全局节点特征和全局节点特征聚合，得到全局聚合节点特征，包括： 将语义全局节点特征和全局节点特征级联，得到级联后的特征； 级联后的特征通过基于残差结构的多层感知机，输出多层感知机修饰后的特征，将修饰后的特征输入到DW卷积层中，获取并输出全局聚合节点特征； 将提取的全局聚合节点特征输入至分类器，输出场景识别结果； 所述语义分割网络和所述语义全局节点网络之间还设有置信度过滤层，置信度过滤层采用一个内核大小为2×2的过滤器，平滑处理得分图的每个通道，对于它经过的每个过滤域，过滤器只保留其覆盖范围内置信度最高的像素。

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山东大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923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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