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龍圖騰網(wǎng)獲悉徐州國云信息科技有限公司申請的專利基于人工智能的房產(chǎn)登記核驗方法和系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120338931B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510814193.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q30/0601；該發(fā)明授權(quán)基于人工智能的房產(chǎn)登記核驗方法和系統(tǒng)是由馬祥帥;趙亞東;杜仰賀;韓智設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-18向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于人工智能的房產(chǎn)登記核驗方法和系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于人工智能的房產(chǎn)登記核驗方法和系統(tǒng)，涉及信息校驗技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：確定所有者信息、所有者的參考面部圖像數(shù)據(jù)和參考簽名圖像數(shù)據(jù)；獲取賣方人員的對比面部圖像數(shù)據(jù)和對比簽名圖像數(shù)據(jù)；獲取第一面部特征信息和第二面部特征信息，第一簽名特征信息和第二簽名特征信息和證件特征信息；獲取第一關(guān)系信息和第二關(guān)系信息，進而通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型確定產(chǎn)權(quán)參考特征信息和產(chǎn)權(quán)驗證特征信息，進而確定核驗結(jié)果。根據(jù)本發(fā)明，可通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型驗證多個所有者的關(guān)系是否出現(xiàn)變化，如果出售的真實性存疑或者多個所有者的關(guān)系出現(xiàn)變化，則可提示交易存在風險，從而可降低交易的法律風險，提升交易安全性。

本發(fā)明授權(quán)基于人工智能的房產(chǎn)登記核驗方法和系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的房產(chǎn)登記核驗方法，其特征在于，包括： 獲取待轉(zhuǎn)移房產(chǎn)的產(chǎn)權(quán)信息證件，并根據(jù)產(chǎn)權(quán)信息證件，確定房產(chǎn)的所有者信息； 通過后臺數(shù)據(jù)庫，獲取所有者信息對應(yīng)的所有者的參考面部圖像數(shù)據(jù)和參考簽名圖像數(shù)據(jù)； 獲取賣方人員的對比面部圖像數(shù)據(jù)和對比簽名圖像數(shù)據(jù)； 通過已訓練的人臉識別模型，獲取參考面部圖像數(shù)據(jù)的第一面部特征信息，以及對比面部圖像數(shù)據(jù)的第二面部特征信息； 通過已訓練的簽名識別模型，獲取參考簽名圖像數(shù)據(jù)的第一簽名特征信息，以及對比簽名圖像數(shù)據(jù)的第二簽名特征信息； 通過已訓練的證件識別模型，獲取產(chǎn)權(quán)信息證件的證件特征信息； 獲取多個所有者之間的第一關(guān)系信息，以及多個賣方人員之間的第二關(guān)系信息； 根據(jù)證件特征信息、第一關(guān)系信息、第一面部特征信息、第一簽名特征信息和已訓練的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，獲取產(chǎn)權(quán)參考特征信息，并根據(jù)證件特征信息、第二關(guān)系信息、第二面部特征信息、第二簽名特征信息和已訓練的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，獲取產(chǎn)權(quán)驗證特征信息； 根據(jù)產(chǎn)權(quán)參考特征信息和產(chǎn)權(quán)驗證特征信息，獲得核驗結(jié)果； 根據(jù)證件特征信息、第一關(guān)系信息、第一面部特征信息、第一簽名特征信息和已訓練的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，獲取產(chǎn)權(quán)參考特征信息，并根據(jù)證件特征信息、第二關(guān)系信息、第二面部特征信息、第二簽名特征信息和已訓練的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，獲取產(chǎn)權(quán)驗證特征信息，包括： 通過已訓練的關(guān)系編碼模型，對第一關(guān)系信息進行處理，獲得第一關(guān)系特征，并將第一關(guān)系特征輸入第一全連接層，獲得第一關(guān)系權(quán)重； 通過已訓練的關(guān)系編碼模型，對第二關(guān)系信息進行處理，獲得第二關(guān)系特征，并將第二關(guān)系特征輸入第一全連接層，獲得第二關(guān)系權(quán)重； 根據(jù)第一關(guān)系權(quán)重、所有者的產(chǎn)權(quán)比例、參考簽名圖像數(shù)據(jù)與所有者之間的隸屬關(guān)系，證件特征信息、第一面部特征信息和第一簽名特征信息，獲得第一圖結(jié)構(gòu)； 根據(jù)第二關(guān)系權(quán)重、賣方人員的產(chǎn)權(quán)比例、對比簽名圖像數(shù)據(jù)與賣方人員之間的隸屬關(guān)系，證件特征信息、第二面部特征信息和第二簽名特征信息，獲得第二圖結(jié)構(gòu)； 通過已訓練的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對第一圖結(jié)構(gòu)進行處理，獲得產(chǎn)權(quán)參考特征信息； 通過已訓練的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對第二圖結(jié)構(gòu)進行處理，獲得產(chǎn)權(quán)驗證特征信息。

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