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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种生态环保类案件的证据要素识别方法及相关设备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：CN116824257B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202310791693.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种生态环保类案件的证据要素识别方法及相关设备是由陈晓红;刘晓亮;梁伟;李玉华;寇纲;宋维彬;胡东滨设计研发完成，并于2023-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种生态环保类案件的证据要素识别方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种生态环保类案件的证据要素识别方法及相关设备，通过对采集与目标生态环保类案件相关的物理信息数据和数字信息数据进行自适应采样，得到关键证据数据，极大地提高了数据获取的效率；将关键证据数据输入注意力分布模型进行特征提取，得到关键证据要素特征向量；将关键证据要素特征向量输入证据要素识别模型进行识别，得到目标生态环保类案件的证据要素识别结果，能够更准确的筛选出关键证据要素的特征，提高了证据的准确性和充分性，帮助解决生态环境的法律纠纷问题，有利于帮助实现关于生态环保类案件的司法公正。

本发明授权一种生态环保类案件的证据要素识别方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种生态环保类案件的证据要素识别方法，其特征在于，包括： 步骤1，采集与目标生态环保类案件相关的物理信息数据和数字信息数据，所述物理信息数据包括利用监测设备获取的与所述目标生态环保类案件相关的环境监测数据，所述数字信息数据包括与所述目标生态环保案件相关的文本信息数据、图像信息数据和视频信息数据； 步骤2，基于马尔科夫链蒙特卡洛算法建立包括敏感性分析模块的自适应采样模型，将所述物理信息数据和所述数字信息数据输入所述自适应采样模型，通过所述敏感性分析模块分析所述物理信息数据和所述数字信息数据的重要性和敏感度，并依据所述重要性和敏感度对所述物理信息数据和所述数字信息数据进行自适应采样，得到关键证据数据； 步骤3，将所述关键证据数据输入引入有自监督学习机制的注意力分布模型进行特征提取，得到所述关键证据数据的局部空间特征、所述关键证据数据中的全局空间关系和时间关系，并将所述关键证据数据的空间特征、所述关键证据数据中的全局空间关系和时间关系进行整合得到关键证据要素特征向量；所述关键证据数据的局部空间特征包括生态环境的纹理特征、形状特征、污染特征和结构特征；所述全局空间关系和时间关系为所述关键证据数据中上下文信息的关系和时序关系； 步骤4，将所述关键证据要素特征向量输入证据要素识别模型进行识别，得到所述目标生态环保类案件的证据要素识别结果； 所述注意力分布模型包括：嵌入模块、长短期记忆模块、卷积神经网络模块和融合模块；所述嵌入模块的输入端与所述长短期记忆模块的输入端连接，所述长短期记忆模块的输出端与所述卷积神经网络模块的输入端连接，所述卷积神经网络模块的输出端、所述长短期记忆模块的输出端均与所述融合模块的输入端连接，所述融合模块的输出端与所述证据要素识别模型的输入端连接。

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