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龍圖騰網(wǎng)獲悉杭州梯度安全服務(wù)有限公司申請(qǐng)的專利用于安全風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的多模態(tài)大模型的構(gòu)建方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120493188B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510985697.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/25；該發(fā)明授權(quán)用于安全風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的多模態(tài)大模型的構(gòu)建方法是由韋小偉;燕海東;毋曉康設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-17向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本用于安全風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的多模態(tài)大模型的構(gòu)建方法在說(shuō)明書摘要公布了：本申請(qǐng)?zhí)岢隽艘环N用于安全風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的多模態(tài)大模型構(gòu)建方法，包括以下步驟：構(gòu)建校園安全多模態(tài)數(shù)據(jù)集，將監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)的監(jiān)控圖像映射為圖像特征序列，將對(duì)應(yīng)當(dāng)前監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)的環(huán)境傳感器數(shù)據(jù)、設(shè)施維護(hù)數(shù)據(jù)以及安全反饋數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為文本特征序列；對(duì)圖像特征序列和文本特征序列進(jìn)行多模態(tài)感知流式處理以及空間語(yǔ)義對(duì)齊得到同一組多模態(tài)輸入序列；使用多模態(tài)輸入序列對(duì)生成式transformer模型的解碼器進(jìn)行微調(diào)得到安全風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型。本方案通過構(gòu)建包含監(jiān)控視頻、環(huán)境傳感器等多源數(shù)據(jù)的校園安全多模態(tài)數(shù)據(jù)集，并結(jié)合生成式Transformer模型進(jìn)行微調(diào)從而得到安全風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型，從而使用安全風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)校園安全風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)識(shí)別與高效定位。

本發(fā)明授權(quán)用于安全風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的多模態(tài)大模型的構(gòu)建方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種用于安全風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的多模態(tài)大模型構(gòu)建方法，其特征在于，包括以下步驟： 構(gòu)建校園安全多模態(tài)數(shù)據(jù)集，其中，所述校園安全多模態(tài)數(shù)據(jù)集包括歷史多個(gè)時(shí)段校園內(nèi)的監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)、環(huán)境傳感器數(shù)據(jù)、設(shè)施維護(hù)數(shù)據(jù)以及安全反饋數(shù)據(jù)； 將監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)的監(jiān)控圖像映射為圖像特征序列，將對(duì)應(yīng)當(dāng)前監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)的環(huán)境傳感器數(shù)據(jù)、設(shè)施維護(hù)數(shù)據(jù)以及安全反饋數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為文本特征序列； 對(duì)圖像特征序列和文本特征序列進(jìn)行多模態(tài)感知流式處理以及空間語(yǔ)義對(duì)齊得到同一組多模態(tài)輸入序列，在對(duì)圖像特征序列和文本特征序列進(jìn)行多模態(tài)感知流式處理步驟中定義動(dòng)態(tài)分塊函數(shù)，將圖像特征序列和文本描述特征序列輸入到動(dòng)態(tài)分塊函數(shù)中進(jìn)行動(dòng)態(tài)分塊以輸出由圖像分塊結(jié)果、文本分塊結(jié)果和跨模態(tài)對(duì)齊分塊結(jié)果組成的分塊序列，對(duì)分塊序列進(jìn)行流式分塊注意力計(jì)算得到流式生成序列，其中，所述跨模態(tài)對(duì)齊分塊結(jié)果用于將圖像分塊結(jié)果的圖像局部特征與文本分塊結(jié)果的段落邊界進(jìn)行對(duì)齊； 使用多模態(tài)輸入序列對(duì)生成式transformer模型的解碼器進(jìn)行微調(diào)得到安全風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型，其中，安全風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型根據(jù)多模態(tài)輸入序列生成圖注意力網(wǎng)絡(luò)，為圖注意力網(wǎng)絡(luò)的每一層級(jí)分配層級(jí)權(quán)重，且層級(jí)權(quán)重隨層級(jí)深度的增加呈指數(shù)衰減，計(jì)算路徑上每一節(jié)點(diǎn)的置信度與對(duì)應(yīng)層級(jí)權(quán)重的乘積作為節(jié)點(diǎn)接受率，以路徑上所有節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)接受率的乘積作為該路徑的全局接受率，在圖注意力網(wǎng)絡(luò)中選取全局接受率最高的路徑所對(duì)應(yīng)的生成信息作為安全風(fēng)險(xiǎn)。

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