In dieser Arbeit wird ein neuartiger Algorithmus zur Erkennung einer optimalen Menge semantischer Linien vorgestellt. Wir entwickeln zwei Netzwerke: ein Auswahlnetzwerk (S-Net) und ein Harmonisierungsnetzwerk (H-Net). Zunächst berechnet S-Net die Wahrscheinlichkeiten und Verschiebungen der möglichen Linienkandidaten. Anschließend filtern wir irrelevante Linien durch einen Auswahl- und Entfernungsvorgang heraus. Danach konstruieren wir einen vollständigen Graphen, dessen Kantengewichte von H-Net berechnet werden. Schließlich bestimmen wir eine maximal gewichtete Clique, die eine optimale Menge semantischer Linien repräsentiert. Darüber hinaus schlagen wir ein neuartiges Maß zur Bewertung der Gesamtharmonie der erkannten Linien vor, das als HIoU bezeichnet wird. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass der vorgeschlagene Algorithmus harmonische semantische Linien effizient und effektiv detektieren kann. Unser Quellcode ist unter https://github.com/dongkwonjin/Semantic-Line-MWCS verfügbar.