【技术领域】
本发明涉及一种商标申请的方法，尤指一种基于大数据及人工智能的商标申请的方法。
背景技术：
在日益激烈的市场竞争中,商标的价值越来越得到体现，企业拥有价值高的商标，以及企业越早拥有价值高的专利，便意味着对市场的占有，影响着消费者的消费习惯。
由于商标申请的周期较长，不确定性的因素较多，企业期待能提高商标申请的准确率，然而现在传统的商标在申请时，判断还是以人工为主，不仅存在检索不全面的问题，而且有过多的主观因素，即主观性强，导致无法客观和全面的对待申请商标进行评估分析。
因此，有必要设计一种好的基于大数据及人工智能的商标申请的方法及系统，以克服上述问题。
技术实现要素：
针对背景技术所面临的问题，本发明的目的在于提供一种通过采用大数据算法对待申请的商标进行分析，以达到结果客观,参考意义大的基于大数据及人工智能的商标申请的方法。
为实现上述目的，本发明采用以下技术手段：
一种基于大数据及人工智能的商标申请的方法，其包括以下步骤：
s1：准备待申请商标的基本信息：待申请商标的商标名称和设计要素系列资料；
s2：待申请商标的基本信息录入：将s1中待申请商标的基本信息对应录入系统；
s3：通过ocr技术分别对待申请商标的文字和图形进行判断；
s4：提取待申请商标的图形，判断是否在同一小类有相同的在先已注册的商标或正在申请中的商标：s4.1：如果有,则判断在先已注册的商标或正在申请中的商标是否有效，如果是有效,则判断与商品是否近似，如果近似，则给出申请成功可能性低的建议并生成报告，如果不近似,则给出申请成功可能性高的建议并生成报告，所述不近似的判断由大数据模块进行判断，大数据模块的判断方法为：根据语法规则进行分类，每个分类规则,按照历史审查数据进行判断，对所有分类规则的结果按照预定的方式进行加权计算，所述加权值可以根据申请人的风险喜好调整，如果是无效，则判断是否超过预定时间，如果超过,则给出申请成功可能性低的建议并生成报告，如果不超过,则给出申请成功可能性高的建议并生成报告，s4.2：如果无,则判断待申请商标与在先已注册的商标或正在申请中的商标是否相近似，所述相近似的判断由人工智能模块进行判断，人工智能模块的判断方法为：首先将图形输入，接着分析基本组成要素，所述要素以商标的图形要素为基本要素，分析各个基本要素组成方案按照历史审查数据进行判断，对所有分类规则的结果按照一定的方式进行加权计算，所述加权值可以根据申请人的风险喜好调整；
s5：提取待申请商标的文字，判断是否在同一小类有相同的在先已注册的商标或正在申请中的商标：s5.1：如果有，则判断在先已注册的商标或正在申请中的商标是否有效，如果有效，则判断与商品是否近似，如果近似，则给出申请成功可能性低的建议并生成报告，如果不近似，则给出申请成功可能性高的建议并生成报告，所述不近似的判断由大数据模块进行判断，大数据模块的判断方法与s4.1中的相同，如果是无效，则判断是否超过预定时间，如果超过,则给出申请成功可能性低的建议并生成报告，如果不超过,则给出申请成功可能性高的建议并生成报告，s5.2：如果无,则判断待申请商标与在先已注册的商标或正在申请中的商标是否相近似，所述相近似的判断由大数据模块进行判断，大数据模块的判断方法与s4.1中的相同；
s6：输出待申请商标的商标申请分析报告：上述步骤全部完成后，形成最终的商标申请分析报告。
进一步地，s4中的所述相同基于影像重合度是否超过预定值进行判断。
进一步地，所述影像重合度的判断包括任意角度旋转的重合进行判断。
进一步地，s5中的所述相同的判断按照商标法、实施细则及审查指南规定进行判断。
进一步地，s4.1、s5.1和s5.2中，根据大数据判断待申请商标的价值：首先建立维度，包括侵权审判、相同或相近似类别商标的交易金额、授权时间、该类别商标的总体数量、驳回率，其次，对于跟交易金额相关的各变量赋予一定权重，再加权得出基本值。
进一步地，对于跟交易金额无关的各变量加权形成系数大于1的因子1，相似商标的数量形成系数小于1的因子2，待申请商标价值等于基本值*因子1*因子2。
进一步地，建立维度进一步包括该行业上市公司的数量和该行业上市公司的利润率。
进一步地，建立维度进一步包括该行业注册公司的数量及速率、电商的数量及速率。
进一步地，侵权审判为提取该商品涉及侵权纠纷的在先已注册的商标或正在申请中的商标的类别、城市、国家或地区。
进一步地，涉及侵权纠纷的在先已注册的商标或正在申请中的商标的纠纷金钱数额和纠纷当事人。
进一步地，权重可动态调整，对新兴行业可以进行权重调整，新兴行业判断标准为三种：第一种为该领域的公司注册数量，第二种为该领域的公司融资数量，第三种为该领域的公司注册数量和融资数量。
进一步地，s2中的待申请商标的基本信息由一输入模块进行录入系统，s4和s5中的信息来源于一数据库，s4.1、s5.1和s5.2中的信息由一大数据判断模块进行分析，s4.2中的信息由一人工智能模块进行分析，s6中待申请商标的最终一人工智能模块进行分析报告由一输出模块输出。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
上述基于大数据及人工智能的商标申请的方法中，通过ocr技术分别对待申请商标的文字和图形进行判断，ocr技术是光学字符识别的缩写(opticalcharacterrecognition)，是通过扫描等光学输入方式将各种票据、报刊、书籍、文稿及其它印刷品的文字转化为图像信息，再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入技术，技术成熟，对分析判断的结果提供保障。
首先提取待申请商标的图形，判断是否在同一小类有相同的在先已注册的商标或正在申请中的商标，其次提取待申请商标的文字，判断是否在同一小类有相同的在先已注册的商标或正在申请中的商标，通过大数据模块和人工智能模块进行分析判断，输出待申请商标的最终商标申请分析报告，这样输出待申请商标最终的价值评估报告，结果反映了市场经济价值，具有较高的参考意义，结果也就更具参考价值，并且系统自动采集对比,节省了大量人力，也便于后续类似商标的监控。
【附图说明】
图1为本发明基于大数据及人工智能的商标申请的方法的总体流程图；
【具体实施方式】
为便于更好的理解本发明的目的、结构、特征以及功效等，现结合附图和具体实施方式对本发明作进一步说明。
请参见图1，一种基于大数据及人工智能的商标申请的方法，其包括以下步骤：
s1：准备待申请商标的基本信息：待申请商标的商标名称和设计要素系列资料，其中设计要素系列资料包括文字的内容、图案中需要凸显的信息、颜色、风格等。
s2：待申请商标的基本信息录入：将s1中待申请商标的基本信息对应录入系统。
s3：通过ocr技术分别对待申请商标的文字和图形进行判断，ocr技术是光学字符识别的缩写(opticalcharacterrecognition)，是通过扫描等光学输入方式将各种票据、报刊、书籍、文稿及其它印刷品的文字转化为图像信息，再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入技术，技术成熟，对分析判断的结果提供保障，例如，可以将在先已注册的商标或正在申请中的商标的信息进行扫描，获取有用的信息。
s4：提取待申请商标的图形，判断是否在同一小类有相同的在先已注册的商标或正在申请中的商标，所述相同基于影像重合度是否超过预定值进行判断，所述影像重合度的判断包括任意角度旋转的重合进行判断，s4.1：如果有,则判断在先已注册的商标或正在申请中的商标是否有效，如果是有效,则判断与商品是否近似，如果近似，则给出申请成功可能性低的建议并生成报告，如果不近似,则给出申请成功可能性高的建议并生成报告，所述不近似的判断由大数据模块进行判断，大数据模块的判断方法为：根据语法规则进行分类，每个分类规则,按照历史审查数据进行判断，对所有分类规则的结果按照预定的方式进行加权
计算，所述加权值可以根据申请人的风险喜好调整，如果是无效，则判断是否超过预定时间，如果超过,则给出申请成功可能性低的建议并生成报告，如果不超过,则给出申请成功可能性高的建议并生成报告，例如，影像重合度的预定值设为60％，如果影像重合度的数值为80％，那么就超过了预定值，这样则给出申请成功可能性低的建议并生成报告，如果影像重合度的数值为40％，那么就没有超过了预定值，这样则给出申请成功可能性高的建议并生成报告。所述影像重合的判断包括任意角度旋转的重合进行判断，例如，在先已注册的商标或正在申请中的商标中的一个图案是竖直摆放，而待评估商标中的图案是倾斜30度角的摆放，那么所述影像重合的判断会旋转角度，旋转30度后如果重合，影像重合度的数值只要超过预定值的60％，那么就还是会给出申请成功可能性低的建议并生成报告，反之，没有超过了预定值，则给出申请成功可能性高的建议并生成报告，这样突破了图形的待评估商标的难点，不会发生遗漏，风险系数低。
根据大数据判断待申请商标的价值：首先建立维度，包括侵权审判、相同或相近似类别商标的交易金额、授权时间、该类别商标的总体数量、驳回率，建立维度进一步包括该行业上市公司的数量和该行业上市公司的利润率，例如，该行业上市公司的数量为1000家，该行业上市公司平均的利润率为20％至25％，那么可以看出这个行业的利润率还是比较客观的，该行业注册公司的数量及速率、电商的数量及速率，如此顺应时代的潮流，这样最终商标的价值才能发挥到最大，后续对获取驰名商标也奠定了基础，其次，对于跟交易金额相关的各变量赋予一定权重，再加权得出基本值，对于跟交易金额无关的各变量加权形成系数大于1的因子1，相似商标的数量形成系数小于1的因子2，待申请商标价值等于基本值*因子1*因子2，s4.2：如果无,则判断待申请商标与在先已注册的商标或正在申请中的商标是否相近似，所述相近似的判断由人工智能模块进行判断，人工智能模块的判断方法为：首先将图形输入，接着分析基本组成要素，所述要素以商标的图形要素为基本要素，分析各个基本要素组成方案按照历史审查数据进行判断，对所有分类规则的结果按照一定的方式进行加权计算，所述加权值可以根据申请人的风险喜好调整。例如，交易金额相关的公司类型的权重为10％，商品对外贸易的权重为20％，公司利润率的权重为40％，公司总营业务收入的权重为30％，从数据库的信息获取，权为100个10，60个20，40个40,80个30，根据加权的计算方法，(10*100+20*60+40*40+30*80)/(100+60+40+80)＝22.14,得出加权的基本值为22.14，交易金额无关的变量有公司人员架构、公司设立的区域、公司的存活寿命等，这些变量形成的加权值形成系数的因子1为1.8,故因子1大于1，相似商标的数量形成系数的因子2为0.6，故因子2小于1，这样的测定方法，对不同层面赋予权重，以判别各差异，配合加权的使用，不会单纯看一个数据，而是综合考虑，这样得出来的结论是比较理智和客观的，风险系数小。
权重可动态调整，对新兴行业可以进行权重调整，新兴行业判断标准为三种：第一种为该领域的公司注册数量，第二种为该领域的公司融资数量，第三种为该领域的公司注册数量和融资数量，这是以后商业中常见的发展模式，朝这方面考虑，更能顺应时代的潮流，利于企业后续的发展。侵权审判为提取该商品涉及侵权纠纷的在先已注册的商标或正在申请中的商标的类别、城市、国家或地区，涉及侵权纠纷的在先已注册的商标或正在申请中的商标的纠纷金钱数额和纠纷当事人，如此避免后续发展中出现纠纷，影响商标的使用，进一步让企业受损。
s5：提取待申请商标的文字，判断是否在同一小类有相同的在先已注册的商标或正在申请中的商标，所述相同的判断按照商标法、实施细则及审查指南规定进行判断：s5.1：如果有，则判断在先已注册的商标或正在申请中的商标是否有效，如果有效，则判断与商品是否近似，如果近似，则给出申请成功可能性低的建议并生成报告，如果不近似，则给出申请成功可能性高的建议并生成报告，所述不近似的判断由大数据模块进行判断，大数据模块的判断方法与s4.1中的相同，如果是无效，则判断是否超过预定时间，如果超过,则给出申请成功可能性低的建议并生成报告，如果不超过,则给出申请成功可能性高的建议并生成报告，s5.2：如果无,则判断待申请商标与在先已注册的商标或正在申请中的商标是否相近似，所述相近似的判断由大数据模块进行判断，大数据模块的判断方法与s4.1中的相同。
s6：输出待申请商标的商标申请分析报告：上述步骤全部完成后，形成最终的商标申请分析报告。
请参见图1，上述基于大数据及人工智能的商标申请的方法中，通过ocr技术分别对待申请商标的文字和图形进行判断，ocr技术是光学字符识别的缩写(opticalcharacterrecognition)，是通过扫描等光学输入方式将各种票据、报刊、书籍、文稿及其它印刷品的文字转化为图像信息，再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入技术，技术成熟，对分析判断的结果提供保障。
首先提取待申请商标的图形，判断是否在同一小类有相同的在先已注册的商标或正在申请中的商标，其次提取待申请商标的文字，判断是否在同一小类有相同的在先已注册的商标或正在申请中的商标，通过大数据模块和人工智能模块进行分析判断，输出待申请商标的最终商标申请分析报告，这样输出待申请商标最终的价值评估报告，结果反映了市场经济价值，具有较高的参考意义，结果也就更具参考价值，并且系统自动采集对比,节省了大量人力，也便于后续类似商标的监控。
以上详细说明仅为本发明之较佳实施例的说明，非因此局限本发明的专利范围，所以，凡运用本创作说明书及图示内容所为的等效技术变化，均包含于本发明的专利范围内。