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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于大模型的国画图像层次语义提取及可视化方法、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：CN121366431B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511952562.0，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于大模型的国画图像层次语义提取及可视化方法、系统是由陈为;古晓燕;张玮;王懿芳设计研发完成，并于2025-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的国画图像层次语义提取及可视化方法、系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大模型的国画图像层次语义提取及可视化方法、系统。本发明通过从微观、中观、宏观三个层面分别提取国画图像中人物的面部特征、姿态特征、共现特征，然后，基于提取到的三层结构特征，引入视觉语言模型和大语言模型进行多层次语义提取，有效解决了现有技术的语义信息提取维度较为单一的问题，克服了传统方法依赖浅层视觉特征而难以建模深层语义的技术局限，提升了对国画中所蕴含的历史语境与艺术意图的理解能力；此外，通过三层特征聚类视图、语义关联视图、时间演化分析视图与细节呈现视图进行国画图像的结构特征和语义特征的展示，为用户提供了可交互的分析平台与途径，辅助用户对国画图像进行多层次语义的深度挖掘与探索。

本发明授权基于大模型的国画图像层次语义提取及可视化方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的国画图像层次语义提取及可视化方法，其特征在于，包括如下步骤： 对国画图像进行多层次结构特征提取，分别提取国画图像中人物的面部特征、姿态特征、共现特征； 基于视觉语言模型和大语言模型对国画图像进行多层次语义提取，得到该国画图像的主题类别和特征类别； 基于多层次结构特征提取结果以及多层次语义提取结果，构建并显示三层特征聚类视图、语义关联视图、时间演化分析视图与细节呈现视图； 提取国画图像中人物的面部特征包括如下步骤： 从人脸68关键点标注体系中选取面部的42个关键点作为目标关键点，所述42个关键点包括人脸68关键点标注体系中的第18-27个关键点、第37-48个关键点以及第49-68个关键点，以所述目标关键点为检测目标，使用面部关键点估计模型对国画图像进行面部关键点检测，获取国画图像中人物的面部关键点； 使用获取的面部关键点的坐标进行面部特征计算，获得最终面部特征； 提取国画图像中人物的共现特征包括如下步骤： 使用目标检测模型对国画图像进行实体检测，获取国画图像中的物象实体； 对获取的物象实体进行筛选，去除非整体性物象实体，保留整体性物象实体； 将筛选后的物象实体两两组合成物象实体对，并过滤掉频繁但信息量不足的物象实体对； 使用欧式距离来作为物象实体对之间的空间关系表示，最终共现特征表示为： ， 其中，与为国画图像中的物象实体名称，为与之间归一化后的相对距离，为通过实体检测获取的物象实体集合； 所述基于视觉语言模型和大语言模型对国画图像进行多层次语义提取，得到该国画图像的主题类别和特征类别，包括如下步骤： 基于多层次结构特征提取结果，使用视觉语言模型生成国画图像的自然语言描述； 基于国画图像的自然语言描述，使用大语言模型对国画图像中的语义主题进行聚类建模，得到主题特征分类体系； 基于所述主题特征分类体系对国画图像进行自动化分类与解释，得到该国画图像的主题类别和特征类别。

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