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龙图腾网获悉南开大学申请的专利一种基于细粒度关系的开放词汇场景图生成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：CN120197617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510639406.2，技术领域涉及：G06F40/284；该发明授权一种基于细粒度关系的开放词汇场景图生成方法是由张海威;孔子晗设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于细粒度关系的开放词汇场景图生成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，提供一种基于细粒度关系的开放词汇场景图生成方法，包括对待处理图像进行图像标注和视觉特征提取，分别得到场景图标注信息和视觉特征；对提示文本进行拆解，得到子词单元；进行视觉特征映射得到映射特征，将映射特征和子词单元输入到大语言模型中得到结构化序列，并根据隐藏层位置状态得到归一化边界框坐标；获取隐藏层状态，确定目标类别并根据隐藏层状态和目标类别得到词汇类别得分，并通过词汇类别得分得到子词类别得分，对结构化序列进行词汇替换，得到目标结构化序列；进行特殊词汇分割和词汇提取，得到三元关系组，从而得到目标场景图。本发明可以对待处理图像进行高效标注。

本发明授权一种基于细粒度关系的开放词汇场景图生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于细粒度关系的开放词汇场景图生成方法，其特征在于，包括： S1：获取待处理图像，对所述待处理图像进行图像标注和视觉特征提取，分别得到场景图标注信息和视觉特征； S2：获取提示文本，对所述提示文本进行拆解，得到子词单元； S3：对所述视觉特征进行视觉特征映射，得到映射特征，将所述映射特征和所述子词单元输入到大语言模型中，得到结构化序列，通过所述场景图标注信息对所述结构化序列进行监督，并根据所述结构化序列的隐藏层位置状态得到归一化边界框坐标； S4：获取所述结构化序列的隐藏层状态，确定目标类别并根据所述隐藏层状态和目标类别得到词汇类别得分，确定子词长度并通过所述词汇类别得分和所述子词长度得到子词类别得分，根据所述子词类别得分对所述结构化序列进行词汇替换，得到目标结构化序列； 步骤S4中，确定子词长度，当子词长度为1时，确定待选分类，根据待选分类确定待选词表，通过所述待选词表和所述词汇类别得分得到词汇分类得分，将词汇分类得分作为子词类别得分； 当子词长度大于1时，计算子词中每个单词的词汇分类得分，并根据子词长度对所述词汇分类得分进行平均，得到子词类别得分； 确定多个待选分类，计算所述结构化序列中的子词在所有待选分类下的子词类别得分，使用子词类别得分最高的待选分类对结构化序列中原本的子词进行词汇替换，得到目标结构化序列； S5：对所述目标结构化序列进行特殊词汇分割和词汇提取，得到三元关系组，根据所述三元关系组和所述归一化边界框坐标得到目标场景图。

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