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龍圖騰網獲悉南京南瑞信息通信科技有限公司申請的專利基于大模型的電力通信施工圖紙信息抽取方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120107983B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510585932.5，技術領域涉及：G06V30/18；該發明授權基于大模型的電力通信施工圖紙信息抽取方法及系統是由朱鵬宇;劉明;蔡新忠;鄧偉;楊靜;夏軒;閆生超;馬遠東;徐士元;張天兵設計研發完成，并于2025-05-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于大模型的電力通信施工圖紙信息抽取方法及系統在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于大模型的電力通信施工圖紙信息抽取方法及系統，包括：獲取待識別電力通信施工圖紙的圖像，并進行預處理；使用構建并經訓練后的CRNN模型對預處理后的施工圖紙圖像進行文本識別并對識別的文本進行后處理，再將后處理文本轉化為監督指令數據；基于監督指令數據對大模型進行微調，得到微調后的大模型；使用微調后的大模型對基于CRNN模型識別的文本進行關鍵信息抽取。本申請對大模型進行微調，并結合計算機視覺技術，實現對電力通信施工圖紙中關鍵信息的自動化、高精度識別，提高識別準確率和效率。

本發明授權基于大模型的電力通信施工圖紙信息抽取方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于大模型的電力通信施工圖紙信息抽取方法，其特征在于，包括： S1：獲取待識別電力通信施工圖紙的圖像，并進行預處理； S2：使用構建并經訓練后的CRNN模型對S1中預處理后的施工圖紙圖像進行文本識別并對識別的文本進行后處理，再將后處理文本轉化為監督指令數據；其中，CRNN模型在卷積層基礎上增加一個下采樣分支對來自不同卷積層的特征圖進行融合； S3：基于監督指令數據對大模型進行微調，得到微調后的大模型；并使用改進的LoRA技術對大模型進行微調，在微調過程中使用矩陣A和矩陣B的子矩陣進行Hadamard乘積，根據Hadamard乘積得到參數矩陣，并動態調整Hadamard乘積的次數； S4：使用微調后的大模型對基于CRNN模型識別的文本進行關鍵信息抽取；其中，構建的CRNN模型包括CNN層、特征融合層、雙頭自注意力機制、雙向LSTM和CTC層； 所述CNN層用于對電力通信施工圖紙的圖像文本行進行特征提取，得到特征圖，特征圖中的特征包括字符的形狀、字符的邊緣、字符的紋理、字符之間的布局、字符的結構；所述CNN層包括多個卷積層； 所述特征融合層連接多個卷積層，用于將多個卷積層提取到的特征圖進行融合； 將融合得到的特征圖轉化為特征序列后輸入雙頭注意力機制，將兩個頭的輸出加權求和得到最終的特征序列； 雙向LSTM中的正向LSTM讀取最終的特征序列的前向信息，反向LSTM讀取最終的特征序列的反向信息，并將正向LSTM和反向LSTM的輸出在每個時間步進行拼接，得到每個時間步的特征向量，輸出所有字符的概率分布； CTC層根據字符的概率分布對齊序列并計算損失，通過解碼策略從CTC層的輸出中提取最終的字符序列。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京南瑞信息通信科技有限公司，其通訊地址為：210016 江蘇省南京市江寧開發區誠信大道19號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。