北京航空航天大學;山東高速集團有限公司崔志勇獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉北京航空航天大學;山東高速集團有限公司申請的專利一種面向高速異常曝光場景的多模態大模型上下文理解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：CN120182117B 。
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：202510660658.3，技術領域涉及：G06T5/60；該發明授權一種面向高速異常曝光場景的多模態大模型上下文理解方法是由崔志勇;左志武;彭梓熙;李晨曦;李睿楷;平振東;王梓赫;呂夢琪;范一哲;于海洋設計研發完成，并于2025-05-22向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種面向高速異常曝光場景的多模態大模型上下文理解方法在說明書摘要公布了：本發明涉及智慧交通技術領域，公開了一種面向高速異常曝光場景的多模態大模型上下文理解方法，第一步，針對視頻數據的復雜時空結構，采用旋轉位置嵌入（RoPE）變體進行編碼獲得時序特征，第二步，將時序特征與文本特征結合，形成時序+文本的多模態數據輸入，第三步，根據輸入的多模態數據特征動態預測拉普拉斯金字塔分解核的權重，第四步，在特征金字塔的每一層對特征進行提煉和轉換，逐層重建至原始分辨率，生成校正后的圖像，第五步，在訓練過程中，結合像素重建損失、對抗性損失和內核損失，優化模型參數，第六步，將校正后的圖像輸入事件理解模塊，識別并分類場景中的各類事件，實現語義理解。
本發明授權一種面向高速異常曝光場景的多模態大模型上下文理解方法在權利要求書中公布了：1.一種面向高速異常曝光場景的多模態大模型上下文理解方法，其特征在于：包括以下步驟： S1，對視頻數據的復雜時空結構進行編碼，提取時序特征； S2，將所述時序特征與文本特征融合，形成多模態輸入數據； S3，基于多模態輸入數據動態預測拉普拉斯金字塔分解核的權重； S4，通過多層級特征金字塔分解與重建生成校正后的圖像； S5，結合多分量損失函數優化模型參數； S6，基于校正后的圖像識別并分類場景事件，實現語義理解； 所述步驟S1包括： S101，獲取視頻數據的時空序列，包含時間軸上的連續視頻幀及其空間像素分布； S102，構建旋轉位置嵌入變體編碼器，通過低頻時間分配策略對時空位置進行非對稱維度映射； S103，采用對角線布局生成時空位置編碼矩陣，使視覺標記間的相對位置關系與文本標記的旋轉位置編碼保持對稱性約束； S104，提取時序特征，得到視覺特征向量。
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北京航空航天大學;山東高速集團有限公司，其通訊地址為：100191 北京市海淀區學院路37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”。
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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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