企业logo生成方法、装置及存储介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114998631A(43)申请公布日2022.09.02(21)申请号202210941583.2(22)申请日2022.08.08(71)申请人成都薯片科技有限公司地址610000四川省成都市武侯区科华北路153号2幢2层(72)发明人杜一铭李月林孙小龙陈煜文帅先静徐浩刘克吴小江刘宗杰(74)专利代理机构成都顶峰专利事务所(普通合伙)51224专利代理师曹源(51)Int.Cl.G06V10/75(2022.01)G06V10/74(2022.01)G06V10/82(2022.01)权利要求书2页说明书8页附图2页(54)发明名称企业logo生成方法、装置及存储介质(57)摘要本发明涉及计算机技术领域，公开一种企业logo生成方法、装置及存储介质，该方法包括获取待生成企业logo的目标企业的企业基本信息和标志图形信息；基于企业基本信息和标志图形信息生成与目标企业对应的第一特征向量；从模块库中获取与行业类别匹配的多个企业logo模板；计算第一特征向量与多个企业logo模板所对应的第二特征向量的相似度，得到与第一特征向量相似度最高的至少一个第二特征向量；将目标企业的文本信息迁移至至少一个第二特征向量所对应的企业logo模板中，得到与目标企业对应的至少一个企业logo。本发明公开的方法、装置及存储介质可简单便捷的完成企业logo的设计，便于实际推广和应用。CN114998631ACN114998631A权利要求书1/2页1.一种企业logo生成方法，其特征在于，包括：获取待生成企业logo的目标企业的企业基本信息和用于描述企业logo的标志图形的标志图形信息，所述企业基本信息包括企业名称、企业口号和行业类别；基于所述企业基本信息和所述标志图形信息生成与所述目标企业对应的第一特征向量；从模块库中获取与所述行业类别匹配的多个企业logo模板；计算所述第一特征向量与所述多个企业logo模板中各企业logo模板所对应的第二特征向量的相似度，得到与所述第一特征向量相似度最高的至少一个第二特征向量，其中企业logo模板所对应的第二特征向量是基于企业logo模板中携带的标志图形信息生成的；将所述目标企业的文本信息迁移至所述至少一个第二特征向量所对应的企业logo模板中，得到与所述目标企业对应的至少一个企业logo，所述文本信息包括企业名称和企业口号。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述企业基本信息和所述标志图形信息生成与所述目标企业对应的第一特征向量，包括：通过改进的Roberta模型对由所述企业基本信息和所述标志图形信息拼接后得到的拼接信息进行特征提取，得到所述第一特征向量。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在通过改进的Roberta模型对由所述企业基本信息和所述标志图形信息拼接后得到的拼接信息进行特征提取，得到所述第一特征向量之前，所述方法还包括：将企业logo样本集合中的企业logo样本进行分组，得到多个包含两个企业logo样本的样本分组；基于预先建立的Roberta模型对企业logo样本集合中各企业logo样本携带的标志图形信息进行特征向量提取，得到企业logo样本集合中各企业logo样本所对应的初始特征向量；基于同一样本分组中的两个企业logo样本所对应的初始特征向量的相似度，以及所述同一样本分组中的两个企业logo样本的相似度，构建所述Roberta模型的损失函数；调整Roberta模型的网络参数，直至所述Roberta模型的损失函数收敛，得到所述改进的Roberta模型。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述损失函数为，其中，u表示样本分组中的其中一个企业logo样本所对应的特征向量，v表示样本分组中的另一个企业logo样本所对应的特征向量，cos（u,v）表示样本分组中的两个企业logo样本所对应的特征向量的余弦相似度，y的取值为0或1，y=1时表示样本分组中的两个企业logo样本相似，y=0时表示样本分组中的两个企业logo样本不相似。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在计算所述第一特征向量与所述多个企业logo模板中各企业logo模板所对应的第二特征向量的相似度之前，所述方法还包括：提取所述多个企业logo模板中各企业logo模板携带的标志图形信息；基于所述多个企业logo模板中各企业logo模板携带的标志图形信息，生成与所述多个企业logo模板中各企业logo模板所对应的第二特征向量。2CN114998631A权利要求书2/2页6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于分类模型提取所述多个企业logo模板中各企业logo模板所对应的主题颜色、主题风格及行业类别；所述基于所述多个企业logo模板中各企业logo