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龙图腾网获悉合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)申请的专利基于多模态特征融合的隐私图像检测方法及模型训练方法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：CN119785253B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510269020.7，技术领域涉及：G06V20/30；该发明授权基于多模态特征融合的隐私图像检测方法及模型训练方法是由王宪文;李经宇;王海波;王焱;严谨设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态特征融合的隐私图像检测方法及模型训练方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多模态特征融合的隐私图像检测方法及模型训练方法，可以应用于图像处理以及隐私保护技术领域。该隐私图像检测方法包括：提取隐私图像的场景图中标签特征和视觉特征；将场景图中标签特征和视觉特征进行融合，得到融合特征；基于融合特征对场景图进行更新，并分别计算更新后的场景图中视觉聚合向量；将更新后的场景图的视觉聚合向量进行融合，得到视觉模态特征；对隐私图像的文本描述进行编码，得到文本编码，并基于跨模态注意力机制对文本编码进行更新，得到文本模态特征；将视觉模态特征和文本模态特征进行拼接融合，得到多模态特征，并对多模态特征进行处理，得到隐私图像的检测信息。

本发明授权基于多模态特征融合的隐私图像检测方法及模型训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态特征融合的隐私图像检测方法，其特征在于，所述方法包括： 生成隐私图像的场景图，其中，所述场景图包括对象集合、对象检测框集合和对象间谓词关系集合； 利用所述场景图中对象集合的独热编码得到所述场景图中节点的标签特征，并利用所述场景图中对象间谓词关系集合的独热编码得到所述场景图中边的标签特征； 通过裁剪所述场景图中对象检测框集合得到所述场景图中对象集合所对应的目标图像区域，并对所述目标图像区域进行特征提取，得到所述场景图中节点的视觉特征； 通过定义所述场景图中对象检测框之间的交并区域得到所述场景图中关系级的边的视觉特征； 将所述场景图中节点的标签特征和视觉特征进行融合，得到节点融合特征，并将所述场景图中边的标签特征和视觉特征进行融合，得到边融合特征； 将所述节点融合特征作为所述场景图的初始节点表示，并将所述边融合特征作为所述场景图的初始边表示； 利用所述初始节点表示进行节点表示的多轮次更新，得到所述场景图中节点的更新特征； 利用所述初始边表示进行边表示的多轮次更新，得到所述场景图中边的更新特征； 对所述节点的更新特征进行求均值操作，得到所述节点的平均特征，并对所述节点的更新特征和平均特征进行相关性计算操作、归一化和权重赋值操作以及基于注意力机制的加权聚合操作，得到所述节点的视觉聚合向量； 对所述边的更新特征进行求均值操作，得到所述边的平均特征，并对所述边的更新特征和平均特征进行相关性计算操作、归一化和权重赋值操作以及基于注意力机制的加权聚合操作，得到所述边的视觉聚合向量； 将更新后的场景图中节点和边的视觉聚合向量进行融合，得到视觉模态特征； 对所述隐私图像的文本描述进行编码，得到文本编码，并基于跨模态注意力机制对所述文本编码进行更新，得到文本模态特征； 将所述视觉模态特征和所述文本模态特征进行拼接融合，得到多模态特征，并对所述多模态特征进行处理，得到所述隐私图像的检测信息。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)，其通讯地址为：230094 安徽省合肥市高新区望江西路5089号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。