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龙图腾网获悉杭州海康威视数字技术股份有限公司申请的专利基于大模型与CNN动态协同的视觉内容安全检测方法及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：CN120580629B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511065038.1，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于大模型与CNN动态协同的视觉内容安全检测方法及设备是由王滨;贾元涛;李超豪;张峰;周少鹏;闫皓楠设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型与CNN动态协同的视觉内容安全检测方法及设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于大模型与CNN动态协同的视觉内容安全检测方法及设备，该方法包括：获取待检测数据；利用训练好的一个或多个CNN模型对所述待检测数据进行视觉内容安全检测，以获得每个CNN模型的初始检测结果；对于任一所述CNN模型，获取该CNN模型的置信度区间，在该CNN模型的初始检测结果中的置信度处于该置信度区间的情况下，依据所述待检测数据及对应的提示词，利用大模型对所述待检测数据进行复核检测，确定最终检测结果。该方法可以在保证视觉内容安全检测准确性和检测效率的情况下，有效减少视觉内容安全检测的资源消耗。

本发明授权基于大模型与CNN动态协同的视觉内容安全检测方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型与CNN动态协同的视觉内容安全检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测数据； 利用训练好的多个卷积神经网络CNN模型对所述待检测数据进行视觉内容安全检测，以获得每个CNN模型的初始检测结果；其中，所述初始检测结果包括检测结果类别标签及对应的置信度； 对于任一所述CNN模型，获取该CNN模型的置信度区间；其中，置信度区间基于该CNN模型的分类阈值确定； 在该CNN模型的初始检测结果中的置信度处于该置信度区间的情况下，依据所述待检测数据及对应的提示词，利用大模型对所述待检测数据进行复核检测，确定最终检测结果； 其中，每个CNN模型的置信度区间的下限大于或等于该CNN模型的分类阈值，且置信度区间的上限与该CNN模型的分类阈值二者之间的差值小于或等于T1，且大于0；其中，T1＞0； 每个CNN模型的置信度区间依据该CNN模型的分类阈值及预设敏感因子确定； 其中，预设敏感因子越大，该置信度区间的上限与该CNN模型的分类阈值二者之间的差值越大； 其中，在所述CNN模型包括多个不同的CNN模型的情况下，CNN模型对应的异常类别的优先级越高，该CNN模型的敏感因子越大； 其中，任一所述CNN模型的训练流程包括： 在该CNN模型的训练过程中，分别确定各候选损失函数对应的综合评分，将综合评分最高的候选损失函数确定为目标损失函数，并将利用所述目标损失函数训练得到的CNN模型，确定为训练好的CNN模型； 其中，对于任一候选损失函数，该候选损失函数对应的综合评分依据第一类型评分与第二类型评分进行加权确定；第一类型评分依据利用该候选损失函数对CNN模型进行训练的情况下，错误样本的平均置信度确定，第二类型评分依据利用该候选损失函数对CNN模型进行训练的情况下，正确样本的平均置信度确定； 其中，第一类型评分与错误样本的平均置信度负相关，第二类型评分与正确样本的平均置信度正相关。

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杭州海康威视数字技术股份有限公司，其通讯地址为：310051 浙江省杭州市滨江区阡陌路555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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