华东师范大学王廷获国家专利权
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龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利一种基于多特征融合Transformer的空间关系识别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：CN116486220B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202310456049.7，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于多特征融合Transformer的空间关系识别方法是由王廷;彭慧琳;汪洋设计研发完成，并于2023-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多特征融合Transformer的空间关系识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多特征融合Transformer的空间关系识别方法，其特点是采用二位图图像表示方法，通过构建基于边界框的二值图来建模对象之间的重叠或相交关系，利用CNN提取空间特征；将提取的空间特征连接起来构造出新的特征输入空间注意力模型、空间语义Transformer编码器层模型、视觉语义Transformer模型，分别进行空间特征优化、空间关系识别增强和空间关系识别。本发明与现有技术相比具有对重要的空间关系进行区分，整合了对象之间的全局空间语义和视觉语义信息，利用视觉特征、空间特征和语义特征多种模态信息，对复杂的空间关系进行更准确、更全面的识别，模型简便，易训练，提高用户体验，可泛化到新的场景，具有良好的应用场景和商业价值。
本发明授权一种基于多特征融合Transformer的空间关系识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多特征融合Transformer的空间关系识别方法，其特征在于，该空间关系识别具体包括以下步骤： 1使用二位图图像表示方法、语义知识模型和视觉知识模型，提取对象之间的空间关系、语义特征和视觉特征； 2将语义特征和视觉特征连接起来构造出新的特征，并将新的特征输入到空间注意力模型、空间语义Transformer编码器层模型和视觉语义Transformer模型，所述空间注意力模型利用空间语义知识和注意力机制来优化空间特征；所述空间语义Transformer编码器层模型将输入的空间语义知识获取全局上、下文信息，对空间关系识别进行增强；所述视觉语义Transformer模型将输入的语言特征和视觉特征输入Transformer中对空间关系进行识别。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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