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龙图腾网获悉成都考拉悠然科技有限公司;宜宾考拉悠然科技有限公司申请的专利基于大模型的消防通道占用监测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119851220B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510348442.3，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于大模型的消防通道占用监测方法及系统是由石永禄;李佩芸;谢治宇;余国家;伊梦丹;赵孝德;沈复民;申恒涛设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的消防通道占用监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大模型的消防通道占用监测方法及系统，方法包括：周期性获取目标消防通道的至少一帧监测图像，输入多模态大模型进行初步的目标识别，利用预设的提示词模板引导多模态大模型输出监测图像的第一待检测标签集；利用第一待检测标签集更新固定长度的第二待检测标签集，当第二待检测标签集发生变化时，AI引擎获取当前周期内的视频流并解码获得若干帧视频流图像，并向开放目标检测模型下发；开放目标检测模型将能力参数作为输入参数，完成对视频流图像的目标对象检测，并输出目标对象信息列表；对目标消防通道兴趣区域中的目标对象进行静态跟踪，输出跟踪目标对象信息列表；当跟踪目标对象满足预设的告警条件时上报。

本发明授权基于大模型的消防通道占用监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大模型的消防通道占用监测方法，其特征在于，包括步骤： S1.周期性获取目标消防通道的至少一帧监测图像，输入多模态大模型进行初步的目标识别，利用预设的提示词模板引导所述多模态大模型输出所述监测图像的第一待检测标签集；所述第一待检测标签集包括中文和英文标签； S2.利用第一待检测标签集按时间顺序更新固定长度的第二待检测标签集，当第二待检测标签集发生变化时，AI引擎获取当前周期内的视频流并解码获得若干帧视频流图像，并向开放目标检测模型下发视频流图像和能力参数； S3.开放目标检测模型将能力参数作为输入参数，完成对视频流图像的目标对象检测，并输出目标对象信息列表； S4.根据目标对象信息列表对目标消防通道兴趣区域中的目标对象进行静态跟踪，输出跟踪目标对象信息列表； S5.当跟踪目标对象信息列表中的跟踪目标对象满足预设的告警条件时，上报消防通道占用告警事件； 所述目标对象信息列表包括：目标位置、目标类别、目标置信度、图像时间戳； 步骤S4中进行静态跟踪的方法包括： 过滤不属于目标消防通道兴趣区域的目标对象信息列表中的目标对象； 合并剩余目标对象中交并比大于预设交并阈值的目标对象； 若剩余目标对象在预设时间中均未在目标位置出现，则判定该目标对象丢失。

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