[发明专利]一种基于可定制语义的外观专利图像检索方法与系统

说明书

本发明公开了一种基于可定制语义的外观专利图像检索方法与系统。包括：从外观专利数据库中筛选并获取文本‑专利对,并生成每个专利的外观专利图像所对应的手绘草图；利用ResNet方法对所述外观专利图像进行语义编码，构建语义特征库；构建并训练外观专利初次筛选模型；构建并训练外观专利最终筛选模型；用户输入待检索的关键词文本以及手绘草图，以关键词文本作为输入进行初次筛选，以可定制的手绘草图作为输入进行最终筛选，从而得到精准的外观专利检索结果。本发明基于人工智能的方式，混合使用文本和图像到专利的混合映射，同时实现外观专利检索的效率和精度，通过可定制语义的手绘草图搜图，更加有效地降低图像搜索的难度，提升检索细节的能力。

技术领域

本发明涉及图像检索，图像理解，专利检索领域，具体涉及一种基于可定制语义的外观专利图像检索方法与系统。

背景技术

知识产权是创新型经济发展的基础，知识产权在国家的经济建设发展中起着举足轻重的作用。高效地分析和利用专利技术，将保护并推动产业的发展，提升国家和企业的创新能力。通过合理分析专利技术文献，可以避免非必要的经费花销，加速研发进度。外观设计专利作为一种创意设计专利，与企业的发展密切相关，优秀的外观设计将直接影响人们的审美习惯，促进经济消费，创造出经济的新增长，提升企业竞争力。由于产品的快速更迭，外观专利数量快速增长，且由于外观设计易于模仿的特点，外观专利极易被侵权。如何维持好外观设计专利的整个生命周期中专利申请、审核和维权等各个过程的合法性，如何高效的管理外观知识产权已经是一个迫在眉睫的问题。其中，外观专利检索作为实现在知识产权创意生成与保护、智能审查、价值评估与交易等场景推广应用的重要一环，如何快速的检索感兴趣的外观专利，提升整个专利生命周期的合理性和合法性，引起了研究人员们的浓厚兴趣。

外观专利检索通过各种手段为用户提供感兴趣的外观专利，为专利申请、审核和维权等各个过程提供便利。现有的主要方法是根据关键字检索，从外观专利数据库中检索出拥有相关字眼的外观专利。但是由于外观专利缺乏充分的文本描述，单从关键字进行检索很难获取理想的检索结果。整体上来说。人们需要拥有大量的专业知识才能够检索出相关的外观专利，检索速度快，但是检索精度无法得到保证。

近年来，新一轮科技革命和产业变革正在萌发，大数据的形成、理论算法的革新、计算能力的提升及网络设施的演进驱动人工智能发展进入新阶段，智能化成为技术和产业发展的重要方向。在外观专利检索中，智能化也是必然的趋势，进而诞生了一系列基于人工智能的专利检索方法。这些方法主要通过输入外观-文本数据对，运用人工智能模型进行训练，生成文本内容到外观专利的语义映射。但受限于人工智能相关技术的发展，这样的方法需要大量的人力标注数据，以获取到足够多的可学习的数据信息完成对模型的训练，使用有限的数据集很难获取足够精确的语义映射。

目前的现有技术之一，一种基于关键字的外观专利检索系统及方法，首先通过专家知识或专利分类对专利进行分类，然后文字比对的方式获取对应的外观专利内容。这种方法的缺点是检索范围局限于专利中的文本内容，检索方式不够灵活，精度欠佳。

目前的现有技术之二，一种基于文本语义的外观专利检索系统及方法，首先通过专家知识生成文本-专利对，然后使用深度神经网络学习文本到专利的映射关系，使用训练好的文本到专利的映射关系对当前用户输入进行搜索，获取对应的外观专利内容。这种方法的缺点是需要获取到足够多的可学习的数据信息完成对模型的训练。如果使用有限的数据集，将很难获取足够精确的语义映射。

目前的现有技术之三，论文“Large scale patent drawing recognition andretrieval”中的一种基于图像的外观专利检索系统及方法，其步骤为：首先通过专家知识生成图像-专利对，然后使用深度神经网络学习图像到专利的映射关系，使用训练好的映射关系对当前用户输入的图像进行搜索，获取对应的外观专利内容。这种方法的缺点是，图像之间的比对速度慢，极大地降低了检索过程的效率。并且由于图像的绘制难度，缺乏定制性，使得图像检索专利变得困难。

发明内容