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龙图腾网获悉石家庄铁道大学申请的专利一种交通基础设施的异常检测方法、系统、介质和设备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：CN120635612B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511135134.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种交通基础设施的异常检测方法、系统、介质和设备是由香超;王晓扬;郜翔;崔佳慧;袁维;张运波;孟庆峰;邵志桐设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种交通基础设施的异常检测方法、系统、介质和设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种交通基础设施的异常检测方法、系统、介质和设备，涉及图像处理技术领域，所述方法包括：获取交通基础设施的图像数据；提取图像数据的视觉特征，以及对应异常描述文本的语义向量特征利用多模态模型将视觉特征和语义向量特征映射至同一嵌入空间，并在嵌入空间中计算视觉特征和语义向量特征的特征匹配度；基于特征匹配度确定与图像数据对应异常信息相匹配的文本描述，并利用自然语言生成模型将文本描述转换为交通基础设施的异常检测报告。本申请能够有效提高对于交通基础设施的病害异常检测精度。

本发明授权一种交通基础设施的异常检测方法、系统、介质和设备在权利要求书中公布了：1.一种交通基础设施的异常检测方法，其特征在于，包括： 获取所述交通基础设施的图像数据； 利用多模态模型中的视觉编码器提取所述图像数据的视觉特征； 利用所述多模态模型中的文本编码器提取所述图像数据对应异常描述文本的语义向量特征； 在所述多模态模型中引入领域知识库，利用所述领域知识库中的多元组关系计算所述语义向量特征对应词汇之间的相关性；所述相关性用于增强所述多模态模型对于交通基础设施对应病害类别文本的识别强度； 对所述图像数据和所述异常描述文本进行自蒸馏，并根据自蒸馏结果调整所述多模态模型的损失权重； 利用所述多模态模型将所述视觉特征和所述语义向量特征映射至同一嵌入空间，并在所述嵌入空间中计算所述视觉特征和所述语义向量特征的特征匹配度； 基于所述特征匹配度确定与所述图像数据对应异常信息相匹配的文本描述，并利用自然语言生成模型将所述文本描述转换为所述交通基础设施的异常检测报告； 其中，在所述嵌入空间中计算所述视觉特征和所述语义向量特征的特征匹配度之前，还包括： 在所述多模态模型的注意力层中提取注意力权重，并将所述注意力权重映射至所述图像数据的像素级别，生成注意力热力图； 根据所述注意力热力图提取所述图像数据中的异常区域，得到所述异常区域的初步伪标注掩码； 对所述初步伪标注掩码进行优化，生成所述异常区域对应的标注数据；所述标注数据用于引导所述多模态模型执行异常识别和检测； 其中，生成注意力热力图之后，采用如下至少一种优化方式对所述注意力热力图进行优化： 引入病害结构信息库，基于所述病害结构信息库中的病害结构特征筛选异常区域，以优化所述注意力热力图中所述异常区域对应的注意力区域； 或，根据病害尺度大小对所述注意力热力图采用相适配的特征优化方式； 或，利用包含深层特征层的特征金字塔逐层细化所述注意力热力图的细节特征。

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石家庄铁道大学，其通讯地址为：050043 河北省石家庄市北二环东路17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”。

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