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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图卷积神经网络推理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：CN116597271B 。

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：202310456004.X，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于图卷积神经网络推理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。

本一种基于图卷积神经网络推理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图卷积神经网络推理的空间关系识别方法，其特点是基于多空间特征提取的方法，构建三种空间特征的空间关系图，对提取的空间特征使用线性层网络来进行增强，提取空间特征构建空间关系图，然后使用图卷积网络对空间关系图的边来更新结点，提取节点间结构关系的特征进行空间关系识别。本发明与现有技术相比具有获取在尺度和方向变化场景下的空间关系，同时实现对象类型间的知识传递，从而对特定类别的空间关系进行学习，以对复杂的空间关系进行更准确、更全面的识别，以满足对空间关系在尺度和方向上的变化，可以泛化到新的场景，不受应用场景的限制，具有良好的应用前景和商业价值。

本发明授权一种基于图卷积神经网络推理的空间关系识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图卷积神经网络推理的空间关系识别方法，其特征在于，采用基于空间注意力构建整合了空间和语义特征的空间关系图，使用图卷积网络对空间关系图的边来更新结点，从而提取节点间结构关系的特征进行空间关系识别，具体包括下述步骤： 1）构建三种空间特征表示基于边界框的图片中物体的空间关系，使用线性层网络对提取的空间特征进行增强； 2）利用二位图表示方法获取的空间特征和提取语义知识获取的语义特征构建空间关系图的边特征和节点特征，然后使用图卷积神经网络进行推理，得到增强后的特征； 所述步骤1）构建三种空间特征表示边界框的空间信息，具体如下： 1）第一个空间特征为的宽度和高度空间特征其中和为边界框的宽度和高度；为边界框左上方的横坐标；为边界框左上方的纵坐标； 2）第二个空间特征为融合了位置、宽度和高度信息的8D向量，其中分别为边界框右下方的横坐标、边界框右下方的横坐标、边界框中心的横坐标、边界框中心的纵坐标； 3）第三个空间特征为表示边界框的面积是一个5维向量，其中和为图像的宽度和高度；和分别为物体和图像的面积； 所述步骤2）中的构建空间关系图具体包括： 1）节点的创建：为图像中检测到的每个对象在图中创建节点，所述节点可以包含对象的位置、大小和其他属性的信息； 2）边的创建：将空间注意力特征作为边添加在节点之间，以表示对象之间的空间关系； 3）空间关系图的构建：将每个subject与所有的object连接起来，每个object与所有的subject连接起来为空间关系图。

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