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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种基于模块路由网络模型的视觉问答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：CN114138946B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202010811525.9，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于模块路由网络模型的视觉问答方法是由吴彦泽;薛向阳;李斌设计研发完成，并于2020-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模块路由网络模型的视觉问答方法在说明书摘要公布了：本发明提供的基于模块路由网络的视觉问答方法，用于解决根据模块路由网络模型对自然语言问题文本以及输入问题照片处理并生成问题答案，其特征在于，模块路由网络模型具有文本网络、路由网络以及包含视觉网络，包括以下步骤：步骤1，将自然语言问题文本输入文本网络提取问题特征；步骤2，根据由路由路径至少基于问题特征生成的路由路径激活视觉网络中相应的模块成为激活模块，并将问题照片输入视觉网络由激活模块从问题照片中提取图像特征形成相应的最终特征；步骤3，将最终特征输入回答器生成问题答案。则本发明的方法在多个层次中将文本和视觉两个模态融合，回答复杂问题时无需专家知识和监督信息，能广泛应用于需多个模态相结合的情况。

本发明授权一种基于模块路由网络模型的视觉问答方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模块路由网络模型的视觉问答方法，用于根据模块路由网络模型对自然语言问题文本以及相关的输入问题照片进行处理并生成问题答案，其特征在于，所述模块路由网络模型具有文本网络、路由网络以及包含L个模块层的视觉网络，每个所述模块层包含多个模块，包括以下步骤： 步骤1，将所述自然语言问题文本输入文本网络提取问题特征； 步骤2，根据由所述路由网络至少基于所述问题特征生成的路由路径激活所述视觉网络中相应的所述模块成为激活模块，并将所述问题照片输入所述视觉网络由所述激活模块从所述问题照片中提取图像特征形成相应的最终特征； 步骤3，将所述最终特征输入预定的回答器生成所述问题答案， 其中，所述步骤2包括如下子步骤： 步骤2-21，将所述问题特征输入所述路由网络生成对应于第一个所述模块层的所述路由路径，将第一个所述模块层作为当前所述模块层； 步骤2-22，根据所述路由路径激活当前所述模块层中相应的所述模块作为激活模块； 步骤2-23，将所述问题照片输入所述视觉网络由当前所述模块层中的所述激活模块从所述问题照片中提取所述图像特征作为当前图像特征； 步骤2-24，将所述图像特征以及所述问题特征输入所述路由网络生成对应于下一个所述模块层的所述路由路径，并将下一个所述模块层作为新的当前模块层； 步骤2-25，将所述当前图像特征输入所述当前模块层并由该当前模块层中的所述激活模块提取所述图像特征作为新的当前图像特征； 步骤2-26，重复步骤2-24到2-25，直到由最后一层的所述激活模块得到所述最终特征。

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