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龙图腾网获悉山东师范大学申请的专利基于语言引导和图Transformer的场景草图语义分割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：CN121074579B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511293395.3，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于语言引导和图Transformer的场景草图语义分割方法及系统是由武晨宇设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语言引导和图Transformer的场景草图语义分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于语言引导和图Transformer的场景草图语义分割方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，该方法包括：获取场景草图的笔画序列数据；对笔画序列数据进行多模态特征提取，分别获得每个笔画的纹理特征、语义特征和几何特征；将三个特征通过跨模态注意力机制进行融合，获得每个笔画的融合后特征表示；基于笔画间的空间或时序邻接关系构建图结构，节点为笔画，边为邻接关系，将融合后特征表示作为节点的初始特征；将图结构输入图Transformer编码器进行消息传递与节点特征更新，得到更新后的节点特征；基于更新后的节点特征，对每个笔画进行语义类别预测，完成场景草图的语义分割。

本发明授权基于语言引导和图Transformer的场景草图语义分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于语言引导和图Transformer的场景草图语义分割方法，其特征在于，包括： 获取场景草图的笔画序列数据； 对所述笔画序列数据进行多模态特征提取，分别获得每个笔画的纹理特征、语义特征和几何特征；所述语义特征通过预训练的语言-视觉模型的文本编码器生成；在训练阶段，使用真实的类别标签文本输入所述文本编码器以生成语义特征：；在推理阶段，使用所有N个预设类别标签文本的嵌入向量的均值作为代理语义特征：； 将所述纹理特征、语义特征和几何特征通过跨模态注意力机制进行融合，获得每个笔画的融合后特征表示； 所述跨模态注意力机制的执行步骤包括： 将所述纹理特征和语义特征分别经线性投影权重矩阵和变换后相加，生成查询向量； 将所述几何特征分别经线性投影权重矩阵和变换，生成键向量和值向量，其中，； 计算查询向量Q与键向量K的缩放点积相似度，经softmax函数归一化后得到注意力权重； 使用所述注意力权重对值向量V进行加权求和，得到融合后的特征输出，其中为键向量的维度； 基于笔画间的空间或时序邻接关系构建图结构，其中节点为笔画，边为邻接关系，并将所述融合后特征表示作为节点的初始特征； 将所述图结构输入图Transformer编码器进行消息传递与节点特征更新，得到更新后的节点特征； 基于所述更新后的节点特征，对每个笔画进行语义类别预测，完成场景草图的语义分割。

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师范大学，其通讯地址为：250014 山东省济南市历下区文化东路88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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