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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利一种基于知识图谱的图像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：CN114329010B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202111638030.1，技术领域涉及：G06F16/51；该发明授权一种基于知识图谱的图像场景图生成方法是由汤景凡;吴志威;张旻;李鹏飞;姜明设计研发完成，并于2021-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱的图像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知识图谱的图像场景图生成方法，本发明首先使用OPENIE模型将图像描述转化成三元组,并转化成实体和实体对应关系，导入NEO4J中，构建COCO和VisualGenome数据集的知识图谱；其次模型结合知识图谱，对输入的图像进行目标检测，识别出对应的对象类别和对象属性，以及两两候选框之间有交集的关系。将得到的对象属性放入知识图谱中，作为检索关键点，并调用NEO4J数据库得到标记权重的关系节点以及对应的另一个实体节点；同理，将关系属性特征放入到知识图谱中，得到节点属性组；将通过知识图谱得到的指定数量的三元组放入排列模块；放入到场景图生成的网络中，最终生成基于知识图谱的场景图。本发明针对图像目标识别和关系检测的问题，提出了优化方案。

本发明授权一种基于知识图谱的图像场景图生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的图像场景图生成方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1使用OPENIE模型将图像描述转化成三元组，并转化成实体和实体对应关系，导入NEO4J中，构建COCO和VisualGenome数据集的知识图谱；步骤2对输入的图像使用FasterR-CNN目标检测得到候选框，得到每一个候选框中的目标特征Obj_feature，并预测对象属性Obj_attr以及两两候选框之间的关系特征Rel_fearure，并预测关系属性Rel_attr；步骤3将得到的对象属性Obj_attr放入知识图谱中，作为检索关键点，并调用NEO4J数据库得到标记权重的关系节点以及对应的另一个实体节点；步骤4将得到的关系属性Rel_attr放入到知识图谱中，作为检索关键点，同理调用NEO4J数据库，通过关系属性来找到相关的节点属性组；步骤5将通过知识图谱得到的指定数量的三元组放入排列模块；步骤6将经过排列模块的三元组信息，放入到场景图生成的网络中，最终生成基于知识图谱的场景图；步骤6具体实现过程如下：7-1采用交叉熵损失来优化场景图生成网络，设置e′和l′分别表示实体和谓词的预测标号，e和l表示实体和谓词基本真值，如公式14所示： 其中，Z1和Z2是权重参数；7-2将三元组信息输入到场景图生成模型进行端到端的训练，epoch设置为10，学习率为0.00001，batchsize为16中，得到场景图。

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