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龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种基于重叠区域与几何中心的细粒度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：CN115908787B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202211475377.3，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于重叠区域与几何中心的细粒度场景图生成方法是由赵永强;金芝;刘东红设计研发完成，并于2022-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于重叠区域与几何中心的细粒度场景图生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于重叠区域与几何中心的细粒度场景图生成方法，涉及场景图生成技术领域，包括：获取用于训练和评估场景图生成模型的数据集；将数据集划分为训练集和测试集；从训练集中采样指定数量的图像作为验证集；利用训练集对场景图生成模型进行训练，得到训练后的场景图生成模型后，利用验证集对训练后的场景图生成模型进行验证，进一步调整场景图生成模型的参数，得到训练好的场景图生成模型；将测试数据集输入场景图生成模型，得到场景图。利用多分支特征结合模块和重叠区域Transformer模块和几何中心增强模块，通过对对象间重叠区域和几何中心的处理，增强了细粒度谓语预测的能力。

本发明授权一种基于重叠区域与几何中心的细粒度场景图生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于重叠区域与几何中心的细粒度场景图生成方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取用于训练和评估场景图生成模型的数据集； S2、将数据集划分为训练集和测试集；从训练集中采样指定数量的图像作为验证集； S3、利用训练集对场景图生成模型进行训练，得到训练后的场景图生成模型后，利用验证集对训练后的场景图生成模型进行验证，进一步调整场景图生成模型的参数，得到训练好的场景图生成模型； S4、将测试数据集输入场景图生成模型，得到场景图； 场景图生成模型ORGC，包含三个分支，在第一个分支中输入图像，经过Faster R‑CNN得到候选框，RoI特征和最初的对象标签，然后编码每个对象的视觉内容，合并成一个融合表示，微调每个对象的标签； 在每个LSTM单元输入对象的视觉特征和最初的对象标签，获得一对对象标签的向量后，通过联合嵌入层进行计算； 在第二个分支中，使用多分支特征组合模块和重叠区域Transformer模块来提取两个对象的细粒度重叠区域特征； 在第三个分支中，使用几何中心增强模块提取两个对象之间边界框的相对几何中心特征； 最后，融合函数利用从三个分支获取的输入特征预测最终的谓词Y： ； 其中，是成对对象特征的融合表示，是每个对象的标签，和是可训练的权重；几何中心增强模块中，每个候选框的二维相对坐标位置为其中是候选框左上角的相对位置坐标，是候选框右下角的相对位置坐标；候选框的相对中心坐标，宽和高，分别为： ； ； ； i和j的候选框之间几何中心关系的相对特征为： ； ； ； 其中，是两个候选框之间的相对几何关系，是具有激活函数的全连接层，是的高维表示，是候选框的相对几何特征，激活函数确保模型只考虑候选框之间的几何关系。

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