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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利基于层级化编码体系的传统骑楼立面部件智能识别与语言转换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：CN120544203B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511028374.9，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权基于层级化编码体系的传统骑楼立面部件智能识别与语言转换方法是由张若曦;张乐敏;吴美娜设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于层级化编码体系的传统骑楼立面部件智能识别与语言转换方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于层级化编码体系的传统骑楼立面部件智能识别与语言转换方法，通过构建六级层级编码系统、训练专门的部件识别模型、实现自动编码和标准化描述生成，为大规模骑楼建筑演化分析奠定数据基础。其包括：S1.构建六级的标准编码体系；S2.采集、预处理并标注图像，构建标注数据集；S3.构建骑楼部件识别模型，使用现有数据集、标注数据集对骑楼部件识别模型进行训练和识别；S4.为S3的识别结果分配标准编码体系的编码信息并提取多维特征，进行部件关联分析，并构建部件特征数据库；S5.基于S3、4的自动生成三个层级的标准化部件描述文本；S6.基于S3至S5构建骑楼立面部件的结构化知识图谱；S7.将S2至S6中的各项处理能力集成为完整系统。

本发明授权基于层级化编码体系的传统骑楼立面部件智能识别与语言转换方法在权利要求书中公布了：1.一种基于层级化编码体系的传统骑楼立面部件智能识别与语言转换方法，其特征在于包括： 步骤S1.构建标准编码体系，共有六级，依次是：建筑系统级编码、地域亚系编码、类群编码、子类群编码、具体建筑编码和部件编码；部件编码采用位置-类型-属性的子编码复合结构，位置-类型构成部件的基础编码； 步骤S2.按照预设的图像采集标准进行系统化采集，获取满足数量需求的骑楼立面图像，然后对采集的骑楼立面图像进行预处理，再通过人工对预处理后的骑楼立面图像进行标注，构建标注数据集； 步骤S3.构建骑楼部件识别模型，使用现有数据集、标注数据集对骑楼部件识别模型进行训练和识别；骑楼部件识别模型的网络架构设计采用MaskR-CNN作为基础框架，其骨干网络选用ResNet-101结合特征金字塔网络FPN，通过自底向上和自顶向下的特征融合进行提取多尺度特征，适应骑楼部件从小型装饰到大型山花的尺寸差异；并且，MaskR-CNN的基础框架中增加了空间关系模块，空间关系模块通过图卷积网络建模不同部件之间的空间约束关系； 步骤S4.对于步骤S3的识别结果，为其分配标准编码体系的编码信息并提取多维特征，进行部件关联分析，并构建部件特征数据库； 步骤S5.基于步骤S3的识别结果、步骤S4的编码信息，自动生成三个层级的标准化部件描述文本，实现从视觉特征到自然语言的准确转换，其包括20字以内的基础层描述、50字以内的标准层描述和100字以内的专业层描述； 步骤S6.将步骤S3的识别结果、步骤S4的编码信息和步骤S5的描述文本整合构建成骑楼立面部件的结构化知识图谱； 步骤S7.将所述步骤S2至S6中的各项处理能力集成为完整系统，其具体包括：实现步骤S2的图像预处理能力、实现步骤S3的部件智能识别能力、实现步骤S4的自动编码与特征提取能力、实现步骤S5的多层级描述生成能力、实现步骤S6的知识图谱构建能力，通过统一的系统架构实现端到端的自动化处理。

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