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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种智能自适应时序图解析与结构化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：CN120599653B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202510695809.9，技术领域涉及：G06V30/422；该发明授权一种智能自适应时序图解析与结构化方法是由祁磊;石铮设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能自适应时序图解析与结构化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能自适应时序图解析与结构化方法，对输入的时序图进行预处理；识别提取时序图中的基本结构元素；使用光学字符识别技术提取时序图中的文本信息；对识别的信号线进行分析，采用神经网络提取信号状态变化和关键事件点；检测表示时序约束的箭头，使用目标检测网络进行箭头检测与分类；建立图形元素与文本之间的关联关系；利用时序图的语法规则和全局布局信息对关联关系及识别的元素进行验证和修正，过滤不合理结果；将时序关系模型转换为标准化的结构化数据格式；基于置信度的交互式校正与反馈，持续优化整体识别性能。本发明大幅减少了工程师手动转换时序图的工作量，提高了时序约束提取的准确性，且支持多种时序图格式和风格。

本发明授权一种智能自适应时序图解析与结构化方法在权利要求书中公布了：1.一种智能自适应时序图解析与结构化方法，其特征在于，包括以下步骤： 1对输入的时序图图像进行预处理； 2识别提取时序图中的基本结构元素，包括横向的信号线，纵向的时间轴，并由识别出的信号线和时间轴确定基础网格结构； 3使用光学字符识别技术提取时序图中的文本信息； 4对识别的信号线进行分析，采用神经网络提取信号状态变化和关键事件点； 5检测表示时序约束的箭头，使用目标检测网络进行箭头检测与分类； 6建立图形元素与文本之间的关联关系； 7构建完整的时序关系图模型，利用时序图的语法规则和全局布局信息对步骤6产生的关联关系及识别的元素进行验证和修正，过滤不合理结果； 8将时序关系模型转换为标准化的结构化数据格式； 9在步骤8输出结构化数据格式后，对时序图在步骤2至6的识别结果记录的置信度进行评估；设定一置信度阈值，若所有步骤2至6的置信度均高于该阈值，则认为该时序图的输出结果正确；若步骤2至6任一步骤的置信度低于该阈值，则将该时序图及其初步识别结果添加至“待审查池”；对“待审查池”中的数据进行内部人工校正，并且提供用户反馈界面允许外部用户对识别错误进行报告和校正；收集所有来源的校正数据，将其反馈给对应初始识别置信度低于阈值的处理模块，用于更新或重新训练其内部模型，以持续优化整体识别性能。

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