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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于可定制语义的外观专利图像检索方法与系统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：CN116415021B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202211723818.7，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权一种基于可定制语义的外观专利图像检索方法与系统是由周凡;刘明阳;陈小燕;林格设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于可定制语义的外观专利图像检索方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于可定制语义的外观专利图像检索方法与系统。包括：从外观专利数据库中筛选并获取文本‑专利对,并生成每个专利的外观专利图像所对应的手绘草图；利用ResNet方法对所述外观专利图像进行语义编码，构建语义特征库；构建并训练外观专利初次筛选模型；构建并训练外观专利最终筛选模型；用户输入待检索的关键词文本以及手绘草图，以关键词文本作为输入进行初次筛选，以可定制的手绘草图作为输入进行最终筛选，从而得到精准的外观专利检索结果。本发明基于人工智能的方式，混合使用文本和图像到专利的混合映射，同时实现外观专利检索的效率和精度，通过可定制语义的手绘草图搜图，更加有效地降低图像搜索的难度，提升检索细节的能力。

本发明授权一种基于可定制语义的外观专利图像检索方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于可定制语义的外观专利图像检索方法，其特征在于，所述方法包括： 从外观专利数据库中筛选并获取文本t‑专利p对,并生成每个专利p的外观专利图像所对应的手绘草图； 利用ResNet方法对所述外观专利图像进行语义编码，使用预训练的卷积神经网络ResNet来获取所述外观专利图像p的语义特征并存储，构建语义特征库； 构建并训练外观专利初次筛选模型，首先利用Glove词编码器对文本进行编码获得t′，然后利用长短期记忆网络方法对文本进行语义编码，得到文本语义特征再使用卷积神经网络将所述外观专利图像语义特征和所述文本语义特征映射到相同的语义子空间，分别得到和最后使用损失函数对网络模型进行训练，并形成外观专利初次筛选模型； 构建并训练外观专利最终筛选模型，利用ResNet方法获取外观手绘草图s的语义特征然后将所述外观专利图像语义特征和所述草图语义特征映射到相同的语义子空间，分别获取和最后利用所述获取的作为目标向量，使得和能够保留语义标签，并训练形成外观专利最终筛选模型； 用户输入待检索的关键词文本，以及待检索的手绘草图，首先以关键词文本作为所述外观专利初次筛选模型的输入，进行检索以初次筛选外观专利，然后以可定制语义的手绘草图作为所述外观专利最终筛选模型的输入，在初次筛选出的外观专利的范围内进行检索以完成对外观专利的最终筛选，从而得到精准的外观专利检索结果。

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