恭喜华东理工大学张静获国家专利权
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龙图腾网恭喜华东理工大学申请的专利一种同步语义和视觉信息的并行LSTM图像描述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：CN114581913B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202011369916.6，技术领域涉及：G06V30/148；该发明授权一种同步语义和视觉信息的并行LSTM图像描述生成方法是由张静;李康康;刘刚;王占全设计研发完成，并于2020-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种同步语义和视觉信息的并行LSTM图像描述生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种同步语义和视觉信息的并行LSTM，以及基于该并行LSTM的图像描述生成方法。该方法提出一种同步语义和视觉信息的并行LSTM，通过MIML和ResNet101分别提取属性特征以及视觉特征，并将属性特征和视觉特征作为并行LSTM的输入，在此基础上生成图像的描述语句。并行LSTM结构包含同步进行数据处理和信息传递的属性LSTM和视觉LSTM。属性LSTM的初始化输入为属性特征，通过迭代得到每一个时间步的隐藏层状态，将其视为动态语义特征。视觉LSTM则通过注意力机制，在每一个时间步动态融合属性LSTM输出的语义特征和自己产生的视觉特征，为下一个时间步提供更丰富的信息。这种同步的信息融合方式，使得该方法能在每个时间步同步关注重要的语义和视觉信息，从而产生更为准确的图像描述语句。
本发明授权一种同步语义和视觉信息的并行LSTM图像描述生成方法在权利要求书中公布了：1.一种同步语义和视觉信息的并行LSTM图像描述生成方法，其特征包括以下步骤：1通过多示例多标签MIML网络提取属性特征；2通过ResNet101网络提取视觉特征；3将属性特征和视觉特征同步输入并行LSMT的属性LSTM和视觉LSTM；4属性LSTM输出的动态语义特征领先视觉特征一个时间步，能够提供当前视觉LSTM时间步所需语义信息，视觉LSTM使用注意力机制将动态语义特征和视觉特征融合得到上下文特征；5将上下文特征和上一时间步生成的单词输入到并行LSMT的视觉LSTM得到当前时间步生成的单词。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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