本研究では、最適な意味的ライン集合を検出するための新規アルゴリズムを提案する。本手法では、選択ネットワーク（S-Net）と調和化ネットワーク（H-Net）の2つのネットワークを構築する。まず、S-Netはライン候補の確率とオフセットを計算する。次に、選択・削除プロセスを通じて関係のないラインをフィルタリングする。その後、H-Netによりエッジ重みが計算された完全グラフを構築する。最後に、最大重みクリーク（maximal weight clique）を決定することで、最適な意味的ライン集合を特定する。さらに、検出されたラインの全体的な調和性を評価するため、新規指標であるHIoU（Harmony Intersection over Union）を提案する。実験結果から、本アルゴリズムが調和的な意味的ラインを効果的かつ効率的に検出できることを示した。本研究の実装コードは、https://github.com/dongkwonjin/Semantic-Line-MWCS にて公開されている。