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龍圖騰網(wǎng)獲悉工業(yè)云制造(四川)創(chuàng)新中心有限公司申請的專利一種基于多模態(tài)大模型的動態(tài)場景識別與AR信息疊加方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120408282B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26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?zhí)?專利號為：202510905966.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/24；該發(fā)明授權(quán)一種基于多模態(tài)大模型的動態(tài)場景識別與AR信息疊加方法是由陳琳;郭悅;聞方平;陳偉;錢娓娓;曹永昌;葉盛設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-07-02向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于多模態(tài)大模型的動態(tài)場景識別與AR信息疊加方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于多模態(tài)大模型的動態(tài)場景識別與AR信息疊加方法，通過考慮每個子任務(wù)執(zhí)行人員的任務(wù)執(zhí)行操作速度和協(xié)作設(shè)備候選集中每個協(xié)作設(shè)備部署的多模態(tài)大模型庫與硬件資源，構(gòu)建以通信延時與硬件資源的約束條件集和協(xié)作設(shè)備運算負(fù)荷的優(yōu)化目標(biāo)，采用優(yōu)化算法求解工業(yè)協(xié)作執(zhí)行策略，驅(qū)使每個子任務(wù)執(zhí)行人員配置對應(yīng)的協(xié)作設(shè)備執(zhí)行分配到的工業(yè)協(xié)作子任務(wù)。由此，本發(fā)明采用靈活分配調(diào)度部署有不同多模態(tài)大模型庫的協(xié)作設(shè)備，利用目標(biāo)協(xié)作設(shè)備與關(guān)聯(lián)協(xié)作設(shè)備之間建立的通信鏈路，將每個工業(yè)協(xié)作子任務(wù)的數(shù)據(jù)處理動作交由對應(yīng)多模態(tài)大模型的協(xié)作設(shè)備進行處理，提升了增強現(xiàn)實工業(yè)輔助系統(tǒng)的穩(wěn)定性與實時性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于多模態(tài)大模型的動態(tài)場景識別與AR信息疊加方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于多模態(tài)大模型的動態(tài)場景識別與AR信息疊加方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟： 獲取目標(biāo)工業(yè)場景的工業(yè)協(xié)作任務(wù)，提取所述工業(yè)協(xié)作任務(wù)的協(xié)作任務(wù)執(zhí)行內(nèi)容和協(xié)作任務(wù)執(zhí)行時段； 根據(jù)所述協(xié)作任務(wù)執(zhí)行內(nèi)容和協(xié)作任務(wù)執(zhí)行時段，分解所述工業(yè)協(xié)作任務(wù)，生成工業(yè)協(xié)作子任務(wù)列表；其中，所述工業(yè)協(xié)作子任務(wù)列表存儲有具有映射關(guān)系的若干個工業(yè)協(xié)作子任務(wù)和若干個子任務(wù)特征集； 基于每個工業(yè)協(xié)作子任務(wù)對應(yīng)子任務(wù)特征集中的任務(wù)執(zhí)行操作特征和任務(wù)執(zhí)行時間特征，匹配每個工業(yè)協(xié)作子任務(wù)的子任務(wù)執(zhí)行人員和協(xié)作設(shè)備候選集，考慮每個子任務(wù)執(zhí)行人員的任務(wù)執(zhí)行操作速度和協(xié)作設(shè)備候選集中每個協(xié)作設(shè)備部署的多模態(tài)大模型庫與硬件資源，生成工業(yè)協(xié)作執(zhí)行策略； 其中，考慮每個子任務(wù)執(zhí)行人員的任務(wù)執(zhí)行操作速度和協(xié)作設(shè)備候選集中每個協(xié)作設(shè)備部署的多模態(tài)大模型庫與硬件資源，生成工業(yè)協(xié)作執(zhí)行策略步驟，具體包括： 訪問歷史工業(yè)協(xié)作任務(wù)數(shù)據(jù)庫，提取出每個子任務(wù)執(zhí)行人員的歷史工業(yè)協(xié)作任務(wù)的執(zhí)行信息，預(yù)估每個子任務(wù)執(zhí)行人員在執(zhí)行工業(yè)協(xié)作任務(wù)對應(yīng)的工業(yè)協(xié)作子任務(wù)的若干個操作步驟的操作時長；查詢協(xié)作設(shè)備候選集中每個協(xié)作設(shè)備部署的多模態(tài)大模型庫與硬件資源；其中，所述多模態(tài)大模型庫存儲有不同操作領(lǐng)域下的若干個多模態(tài)場景識別與任務(wù)執(zhí)行指導(dǎo)大模型，所述硬件資源被配置為協(xié)作設(shè)備的硬件資源參數(shù)；根據(jù)工業(yè)協(xié)作任務(wù)下每個工業(yè)協(xié)作子任務(wù)的若干個操作步驟的執(zhí)行順序和操作時長，構(gòu)建以通信延時與硬件資源的約束條件集和協(xié)作設(shè)備運算負(fù)荷的優(yōu)化目標(biāo)，采用優(yōu)化算法求解工業(yè)協(xié)作執(zhí)行策略； 其中，根據(jù)工業(yè)協(xié)作任務(wù)下每個工業(yè)協(xié)作子任務(wù)的若干個操作步驟的執(zhí)行順序和操作時長，構(gòu)建以通信延時與硬件資源的約束條件集和協(xié)作設(shè)備運算負(fù)荷的優(yōu)化目標(biāo)，采用優(yōu)化算法求解工業(yè)協(xié)作執(zhí)行策略，具體包括： 根據(jù)工業(yè)協(xié)作任務(wù)下每個工業(yè)協(xié)作子任務(wù)的若干個操作步驟的執(zhí)行順序和操作時長，以每個子任務(wù)執(zhí)行人員分配到協(xié)作設(shè)備后，每個協(xié)作設(shè)備在執(zhí)行所分配到的工業(yè)協(xié)作子任務(wù)的任意一個操作步驟時的所在位置與該協(xié)作設(shè)備在執(zhí)行當(dāng)前操作步驟時對應(yīng)的關(guān)聯(lián)協(xié)作設(shè)備的所在位置的間隔距離不超過通信延時閾值距離為第一約束條件，每個協(xié)作設(shè)備在同一時間運行的自身協(xié)作設(shè)備驅(qū)動調(diào)用的場景識別與任務(wù)執(zhí)行指導(dǎo)大模型和作為另一協(xié)作設(shè)備的關(guān)聯(lián)協(xié)作設(shè)備驅(qū)動調(diào)用的場景識別與任務(wù)執(zhí)行指導(dǎo)大模型的硬件資源需求總和小于該協(xié)作設(shè)備的硬件資源參數(shù)為第二約束條件，以每個協(xié)作設(shè)備在整個工業(yè)協(xié)作任務(wù)執(zhí)行期間的硬件資源需求與硬件資源參數(shù)的平均比例在全部協(xié)作設(shè)備范圍內(nèi)的方差最小為優(yōu)化目標(biāo)，優(yōu)化求解所述工業(yè)協(xié)作任務(wù)的協(xié)作設(shè)備分配子策略和場景識別執(zhí)行子策略；基于所述工業(yè)協(xié)作任務(wù)的協(xié)作設(shè)備分配子策略和場景識別執(zhí)行子策略，生成所述工業(yè)協(xié)作任務(wù)的工業(yè)協(xié)作執(zhí)行策略； 利用所述工業(yè)協(xié)作執(zhí)行策略中的協(xié)作設(shè)備分配子策略，驅(qū)使每個子任務(wù)執(zhí)行人員配置對應(yīng)的協(xié)作設(shè)備執(zhí)行分配到的工業(yè)協(xié)作子任務(wù)；其中，所述協(xié)作設(shè)備包括AR顯示裝置、多模態(tài)數(shù)據(jù)采集裝置和部署有不同類型大模型構(gòu)成的多模態(tài)大模型庫的動態(tài)場景識別裝置； 利用所述工業(yè)協(xié)作執(zhí)行策略中的場景識別執(zhí)行子策略，驅(qū)使每個目標(biāo)協(xié)作設(shè)備在每個數(shù)據(jù)傳輸通信周期與對應(yīng)的關(guān)聯(lián)協(xié)作設(shè)備建立通信鏈路，以使每個子任務(wù)執(zhí)行人員基于目標(biāo)協(xié)作設(shè)備的AR顯示裝置、多模態(tài)數(shù)據(jù)采集裝置和關(guān)聯(lián)協(xié)作設(shè)備的動態(tài)場景識別裝置的動態(tài)場景識別與AR信息疊加結(jié)果，執(zhí)行對應(yīng)工業(yè)協(xié)作子任務(wù)的任務(wù)操作動作。

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