成都考拉悠然科技有限公司;宜賓考拉悠然科技有限公司唐林獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉成都考拉悠然科技有限公司;宜賓考拉悠然科技有限公司申請的專利基于多模態大模型對比及雙重校驗的界面異常檢測方法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：CN120472282B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202510973678.6，技術領域涉及：G06V10/80；該發明授權基于多模態大模型對比及雙重校驗的界面異常檢測方法是由唐林;李吳柯;沈復民;申恒濤設計研發完成，并于2025-07-15向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于多模態大模型對比及雙重校驗的界面異常檢測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及大模型技術領域，公開了基于多模態大模型對比及雙重校驗的界面異常檢測方法，包括：部署若干圖像對比專用的大模型；獲取UI樣式圖集和程序界面截圖集，篩選出相似性低于第一預設閾值的樣本對組成第一樣本對集；利用多個大模型分別對第一樣本對集中的樣本對進行圖像對比，將對比結果為不一致的數量超過大模型數量一半的樣本對組成第二樣本對集；通過像素級對比定位第二樣本對集中的樣本對的錯誤像素點，繪制第一錯誤框；通過各UI樣式的各層級的樣式信息對比定位第二樣本對集中的樣本對的錯誤像素點，繪制第二錯誤框；融合第一錯誤框和第二錯誤框，獲得錯誤標注圖片并上報。本發明有效解決了現有技術在UI一致性自動化測試中的痛點。
本發明授權基于多模態大模型對比及雙重校驗的界面異常檢測方法在權利要求書中公布了：1.基于多模態大模型對比及雙重校驗的界面異常檢測方法，其特征在于，包括步驟： S1.部署若干圖像對比專用的大模型； S2.獲取UI樣式圖集和程序界面截圖集，基于結構相似性對比，篩選出相似性低于第一預設閾值的樣本對，組成第一樣本對集； S3.利用所述大模型分別對所述第一樣本對集中的樣本對進行圖像對比，將對比結果為不一致的數量超過所述大模型數量一半的樣本對，組成第二樣本對集； S41.通過像素級對比定位所述第二樣本對集中的樣本對的錯誤像素點，繪制第一錯誤框； S42.通過各UI樣式的各層級的樣式信息對比定位所述第二樣本對集中的樣本對的錯誤像素點，繪制第二錯誤框； S5.融合所述第一錯誤框和第二錯誤框，獲得錯誤標注圖片并上報。
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成都考拉悠然科技有限公司;宜賓考拉悠然科技有限公司，其通訊地址為：610095 四川省成都市中國(四川)自由貿易試驗區成都高新區天府五街200號4號樓A區10層1001、1002、1003室；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”。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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