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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种基于知识图谱引导的混合式受损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：CN121147346B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511257776.6，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权一种基于知识图谱引导的混合式受损场景图生成方法是由钟敏;李贝设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱引导的混合式受损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引导的混合式受损场景图生成方法，用于对受损图像生成高质量场景图。方法首先通过多任务图像修复网络实现遮挡补全、噪声抑制与运动模糊校正，并根据图像退化类型动态选择和组合修复策略，实现综合图像复原。修复后的图像经特征提取与融合模块提取多尺度视觉特征并嵌入实体空间编码，生成高维融合特征向量。基于该特征，混合推理模块结合非自回归实体预测与自回归束搜索算法生成场景图三元组，并实时调用知识图谱进行合理性校验与动态权重调整，实现知识图谱自进化。方法同时引入回溯与强化学习策略修正不合理关系，有效提升受损场景的理解能力，为自动驾驶、视频监控及智能图像分析提供高效、精准的解决方案。

本发明授权一种基于知识图谱引导的混合式受损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引导的混合式受损场景图生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 1输入受损图像或视频帧； 2通过多任务图像修复网络，首先对输入图像进行退化检测，并根据检测结果按需选择对应的修复方法，实现协同优化，获得高质量清晰图像； 3利用特征提取与融合模块，提取图像多尺度特征并嵌入空间关系编码，生成高维特征向量； 4采用混合式推理机制，结合非自回归并行预测与自回归序列生成，输出场景图三元组，并基于知识图谱进行合理性校验与动态权重调整； 5构建包含实体、关系及常识规则的知识图谱，并通过增量更新与权重优化实现自进化； 6当检测到不合理关系时，触发动态回溯与优化机制，对局部错误进行修正，并利用强化学习策略提升推理的准确性与稳定性； 步骤2中多任务图像修复网络通过以下方式实现： a.对输入图像进行退化检测，生成遮挡区域二值掩码，评估噪声水平，并识别运动模糊类别与强度，据检测结果按需选择对应的修复方法； b.对于遮挡区域，采用LaMa修复模型进行补全，该模型基于快速傅里叶卷积，能够有效融合周围像素的上下文信息，生成与原图风格一致的内容，实现高质量的缺失区域填充； c.针对图像噪声，应用BM3D算法进行抑制，该方法通过相似块匹配与三维变换滤波，有效降低高斯或泊松噪声的同时，能够保留图像边缘与细节结构，从而提升整体视觉质量； d.针对运动模糊矫正，采用DeblurGANv2模型进行运动模糊校正，该模型利用生成对抗网络结构对模糊核进行估计与逆向特征恢复，能够重建清晰的纹理细节； e.在综合修复阶段，上述三种修复方法形成协同处理链路，根据退化检测结果动态选择和组合各类修复方法，实现遮挡去除、噪声抑制与运动模糊校正的多任务协同优化，输出高质量、清晰图像； 步骤3中特征提取和融合模块的实现包括： a.采用基于ResNet-101骨干网络结合SwinTransformer的多尺度特征提取方法，提取图片的特征信息； b.将提取的特征信息嵌入实体间相对位置、朝向和距离的空间编码，生成高维融合特征向量； c.将生成的高维融合特征向量输入至混合式模型，用于后续的推理和场景图生成操作； 步骤4中混合式模型推理包括： a.非自回归阶段通过混合式模型并行预测图片中的实体类别和位置信息，生成一个包含所有检测到的实体的实体库，为后续场景图生成提供基础数据； b.自回归阶段利用自适应束搜索算法，基于实体库中的信息，生成场景图的三元组，描述实体之间的关系；同时，通过同步调用知识图谱，对生成的三元组进行合理性校验，并动态调整推理权重，从而优化场景图的准确性和合理性； c.最终生成的场景图由一组经过校验的三元组组成，描述了图片中实体之间的语义关系； 步骤5中知识图谱包含实体、关系及常识规则，通过基于贝叶斯推理的概率方法动态调整关系推断权重，并基于新生成三元组的增量更新实现知识图谱的自进化； 步骤6中动态回溯与优化机制包括： a.检测推理过程中不合理关系时，优先修正局部错误节点，避免全图重构； b.通过基于正确率奖励的强化学习策略优化回溯过程； c.动态调整视觉、语义及空间信息的联合权重评分，实现关系生成的最优选择。

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