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龙图腾网获悉浪潮通用软件有限公司申请的专利融合多模态大模型的资产信息智能补全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：CN120747981B 。

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：202511136108.8，技术领域涉及：G06V30/19；该发明授权融合多模态大模型的资产信息智能补全方法及系统是由陈耀帮设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合多模态大模型的资产信息智能补全方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能技术领域，提供了融合多模态大模型的资产信息智能补全方法及系统，其通过对获取的资产铭牌图像进行预处理和图像增强，得到增强后的资产铭牌图像；将增强后的资产铭牌图像进行分割，得到分割后的资产铭牌图像；对分割后的资产铭牌图像进行多模态特征提取，得到多模态特征，根据图像的缺失程度动态调整多模态特征的融合权重，结合多模态特征的融合权重和多模态特征得到融合后的多模态特征；基于融合后的多模态特征和补全推理模型得到完整图像和文本内容。能够稳定处理各类复杂场景下的资产标签识别任务。

本发明授权融合多模态大模型的资产信息智能补全方法及系统在权利要求书中公布了：1.融合多模态大模型的资产信息智能补全方法，其特征在于，包括如下步骤： 对获取的资产铭牌图像进行预处理和图像增强，得到增强后的资产铭牌图像； 将增强后的资产铭牌图像进行分割，得到分割后的资产铭牌图像； 对分割后的资产铭牌图像进行多模态特征提取，得到多模态特征，根据图像的缺失程度动态调整多模态特征的融合权重，结合多模态特征的融合权重和多模态特征得到融合后的多模态特征； 所述对分割后的资产铭牌图像进行多模态提取，得到多模态特征，包括： 基于分割后的资产铭牌图像和视觉分支提取局部纹理特征； 使用双向LSTM网络分析已识别字符的序列特征，包括：采用OCR识别得到字符序列，将每个字符映射为词嵌入向量，将词嵌入向量输入至双向LSTM网络中进行正向LSTM和反向LSTM，将正向LSTM和反向LSTM输出合并后得到合并特征，融合合并特征和先验知识嵌入得到最终的文本特征向量表示； 多模态特征的融合权重由图像缺失程度决定，计算公式为： ， 其中，为图像缺失程度评分，图像的缺失程度根据分割掩码的破损率得到，其通过缺失像素数总像素数得到，其中0表示完整，1表示严重缺失，w是权重参数，b为偏置项； 基于融合后的多模态特征和补全推理模型得到完整图像和文本内容，包括： 基于融合后的多模态特征进行初级补全得到初级补全结果； 基于初级补全的字符图像进行语义中级补全得到语义补全的字符图像； 判断经过中级补全得到语义补全的字符图像的识别结果的置信度是否高于设定的阈值，若低于设定的置信度阈值，则激活数据库检索机制，将识别结果和资产数据库进行模糊匹配，检索得到多个候选结果并进行排序，根据排序后的结果选取最终的补全结果。

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