في السنوات الأخيرة، ازداد الاهتمام بتكوين الرسم البياني للمشهد لوصف جميع العلاقات داخل الصورة. ومع ذلك، فإن معظم الطرق السابقة تستخدم هياكل معقدة ذات سرعة استدلال بطيئة أو تعتمد على البيانات الخارجية، مما يحد من استخدام النموذج في السيناريوهات الحياتية. لتحسين كفاءة تكوين الرسم البياني للمشهد، نقترح رسمًا بيانيًا قائمًا على الرسوم البيانية الفرعية لتمثيل الرسم البياني للمشهد بشكل موجز أثناء الاستدلال. يتم أولاً استخدام طريقة التجميع من الأسفل إلى الأعلى لتحليل الرسم البياني الكامل للمشهد إلى رسوم بيانية فرعية، حيث يحتوي كل رسم بياني فرعي على عدة أشياء وجزء من علاقاتها. عن طريق استبدال التمثيلات العديدة للعلاقات في الرسم البياني للمشهد بمجموعة أقل من خصائص الرسوم البيانية الفرعية والأشياء، يتم تقليل الحساب في المرحلة الوسيطة بشكل كبير. بالإضافة إلى ذلك، يتم الحفاظ على المعلومات المكانية بواسطة خصائص الرسوم البيانية الفرعية، والتي تستفيد منها هيكل مرور الرسائل المكاني (Spatial-weighted Message Passing - SMP) ومودول استدلال العلاقة الحساس للمكان (Spatial-sensitive Relation Inference - SRI) المقترحان لدينا لتسهيل التعرف على العلاقات. في مجموعتي بيانات الكشف عن العلاقة البصرية والجينوم البصري الحديثتين، تتفوق طريقتنا على أفضل الطرق المعروفة في الدقة والسرعة.