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龙图腾网获悉东莞数汇大数据有限公司;东莞市路桥投资建设有限公司申请的专利一种基于视觉大模型的高速公路异物检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：CN120783321B 。

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：202511292295.9，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于视觉大模型的高速公路异物检测方法及系统是由李海东;苏成;赵欣;何汉星;张栩熇;邓嘉豪设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉大模型的高速公路异物检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及高速公路异物检测技术领域，尤其是涉及一种基于视觉大模型的高速公路异物检测方法及系统，其包括训练阶段和应用阶段。训练阶段通过视觉大模型生成器生成虚拟清晰特征，结合可微分物理退化模块模拟模糊过程，并利用跨模态注意力机制对齐特征；应用阶段输入待测图像，输出异物位置及类别。本发明采用动态模糊增强技术和无锚框检测结构，提升了检测精度与效率，同时通过置信度判断机制增强可靠性。本申请能够有效解决运动模糊图像中检测精度不足的问题，降低硬件资源需求，适用于高速动态场景下的实时检测。

本发明授权一种基于视觉大模型的高速公路异物检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉大模型的高速公路异物检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取车载摄像头在高速公路上捕获的运动模糊图像样本，构建训练数据集； 通过第一特征提取网络提取所述运动模糊图像的模糊特征图； 将所述运动模糊图像输入预训练的视觉大模型生成器，输出虚拟清晰特征表示； 所述虚拟清晰特征表示包含所述运动模糊图像在理想清晰状态下可能存在的物体语义信息； 将所述虚拟清晰特征表示输入可微分物理退化模块，基于运动模糊核模拟高速运动导致的图像退化过程，生成退化特征表示； 通过特征对齐模块，将所述退化特征表示与所述模糊特征图进行跨模态对齐，得到对齐特征； 融合所述对齐特征与所述虚拟清晰特征表示，生成融合特征； 将所述融合特征输入目标检测头，利用标注数据计算损失函数梯度，并反向传播更新模型参数，完成模型训练； 应用阶段，将待测高速公路运动模糊图像输入训练好的模型，依次经过第一特征提取网络、视觉大模型生成器、可微分物理退化模块、特征对齐模块和融合操作，最终通过目标检测头输出异物的边界框位置及类别标签。

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东莞数汇大数据有限公司;东莞市路桥投资建设有限公司，其通讯地址为：523000 广东省东莞市南城街道东莞大道南城段116号轨道交通大厦2号楼1002室；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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