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龙图腾网获悉浙江知亦贝科技有限公司申请的专利结合外观专利图形检索的申请建议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：CN118522028B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202410727970.5，技术领域涉及：G06V30/414；该发明授权结合外观专利图形检索的申请建议方法及系统是由王志锋设计研发完成，并于2024-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合外观专利图形检索的申请建议方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种结合外观专利图形检索的申请建议方法及系统，涉及人工智能技术领域，包括对外观专利的多视角图形进行预处理，生成统一多视角图形，通过预训练的多视角图形特征提取网络，提取融合特征，确定待申请融合特征向量；将待申请融合特征向量输入外观专利图形搜索网络，搜索最接近的现有专利，对现有外观专利中的图形进行多视角图形特征提取，生成现有专利特征向量；基于学习完成的图形相似性度量网络，计算待申请特征向量和每个现有专利特征向量之间的相似度分值，按照预设的选取数，确定参考图形集，基于待申请特征向量，以及参考图形集对应的现有专利特征向量，通过自然语言生成模型，生成外观专利申请建议报告。

本发明授权结合外观专利图形检索的申请建议方法及系统在权利要求书中公布了：1.结合外观专利图形检索的申请建议方法，其特征在于，包括：对待申请外观专利的多视角图形进行预处理，生成统一多视角图形，基于所述统一多视角图形，通过预训练的多视角图形特征提取网络，提取融合特征，确定待申请融合特征向量；将所述待申请融合特征向量输入外观专利图形搜索网络，搜索最接近的现有专利，对现有专利中的图形进行多视角图形特征提取，生成现有专利特征向量，其中所述外观专利图形搜索网络，通过提取融合特征向量，进行聚类划分，构建图形搜索树；基于学习完成的图形相似性度量网络，计算待申请专利特征向量和每个所述现有专利特征向量之间的相似度分值，按照预设的选取数，确定参考图形集，基于待申请专利特征向量，以及参考图形集对应的现有专利特征向量，通过自然语言生成模型，生成外观专利申请建议报告；对待申请外观专利的多视角图形进行预处理，生成统一多视角图形，基于所述统一多视角图形，通过预训练的多视角图形特征提取网络，提取融合特征，确定待申请融合特征向量包括：基于语义分割方法，生成所述多视角图形对应的二值掩码，对所述多视角图形进行图形分割，提取目标对象图形；通过关键点匹配，消除所述目标对象图形的旋转、平移和缩放，确定目标对象对齐图形，按照预设的图形尺寸，对所述目标对象对齐图形进行尺度归一，生成统一多视角图形；基于所述统一多视角图形构建尺度金字塔，对所述尺度金字塔中的每个尺度图进行操作，通过卷积层提取尺度图对应的局部特征，获得局部特征图，变换层对所述局部特征图进行空间变换，池化层对变换后的局部特征图进行下采样，全连接层将池化后的局部特征图展平并进行特征变换和维度缩减，得到多尺度特征向量；将所述多尺度特征向量输入特征融合层，通过迭代学习各尺度特征对应的尺度权重，自适应调整对各尺度特征的注意力，通过元素级别加权，生成融合特征向量。

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