Patentenbildabfrage mittels metrischer Lernverfahren basierend auf Kreuzentropie

Der Bereich des geistigen Eigentums umfasst eine Vielzahl von Bereichen. Insbesondere erfordert die Suche nach Vorrechten in der Patentliteratur die Identifizierung von Dokumenten aus einer großen Menge vergangener Literatur, die zur Beurteilung der Neuheit und erfinderischen Tätigkeit herangezogen werden können.In Bezug auf diese Suchpraxis besteht seit langem ein Forschungs- und Entwicklungsbedarf für eine Zeichnungs-Suchtechnologie, die direkt nach Zeichnungen und wesentlichen Informationen zu Erfindungen sucht. Patentzeichnungen werden jedoch als schwarz-weiße abstrakte Darstellungen beschrieben, deren modale Merkmale stark von jenen natürlicher Bilder abweichen, weshalb sie bisher noch kaum erforscht wurden.In dieser Studie wurde eine höhere Genauigkeit erreicht als in früheren Arbeiten, indem statt des herkömmlichen Triplet-Verfahrens InfoNCE und ArcFace im DeepPatent-Datensatz eingesetzt wurden. Zudem wurde eine Anwendung entwickelt, die es Nutzern ermöglicht, Patentzeichnungen mit beliebigen Bildern zu suchen. Unser Architekturansatz ist nicht nur auf Patentzeichnungen, sondern auch auf zahlreiche andere, ähnliche Darstellungsformen wie technische Zeichnungen, Gestaltungsmodelle, Marken, Diagramme und Skizzen anwendbar.