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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于自监督学习的示意图表征增强方法及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：CN115424271B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202211145293.3，技术领域涉及：G06V10/77；该发明授权一种基于自监督学习的示意图表征增强方法及系统是由郑庆华;李军军;张玲玲;魏笔凡;武亚强;刘博;杨祎;刘均设计研发完成，并于2022-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自监督学习的示意图表征增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自监督学习的示意图表征增强方法及系统，在图像和文本特征提取阶段，对示意图进行增广变换，识别出示意图中的文本框内容，对文本内容和示意图分别进行编码得到文本特征和图像特征；在文本指导下的示意图表征增强阶段，以文本特征为依据，应用指导注意力单元对图像特征进行增强；在对比自监督学习阶段，本发明通过投影函数将原图像和增广示意图增强特征映射至低维向量空间中，以低维向量计算损失并优化模型。

本发明授权一种基于自监督学习的示意图表征增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督学习的示意图表征增强方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对示意图进行图像增广，得到对应的增广示意图，使用循环神经网络提取示意图中的多个文本框的文本特征，使用卷积神经网络提取示意图的图像特征，得到示意图特征； S2、对步骤S1得到的文本特征进行增强，得到文本增强特征，使用文本增强特征作为指导，通过文本增强特征在示意图特征上的关注度对步骤S1得到的示意图特征进行增强，得到示意图表征增强网络，步骤S2具体为： S201、使用自注意力单元对步骤S1得到的文本特征进行增强，得到文本增强特征； S202、对步骤S1得到的示意图特征，以对应的文本增强特征作为指导，对示意图特征进行增强，表示出文本在示意图中所指的对象特征，结合卷积神经网络和循环神经网络，以及自注意力单元的文本特征增强机制构建示意图表征增强网络，具体为： 将示意图特征进行扩展，进行拼接得到示意图扩展特征，在多头注意力后使用相加和归一化，输入为文本增强特征和示意图扩展特征，通过文本增强特征在示意图特征上的关注度对示意图特征进行增强，输出为示意图增强特征，结合步骤S1的卷积神经网络和循环神经网络，自注意力单元的文本特征增强机制构建示意图表征增强网络； S3、使用步骤S2得到的示意图表征增强网络对步骤S1的示意图及对应的增广示意图进行特征提取，得到增强特征集合，将增强特征集合由高维特征投影至低维特征向量中，根据低维特征向量计算损失函数，通过最小化损失函数的损失值优化示意图表征增强网络的参数，实现基于自监督学习的示意图表征增强。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安交通大学，其通讯地址为：710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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