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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种矿井复杂场景下大模型驱动的图像局部质量评估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：CN120318162B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202510357242.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种矿井复杂场景下大模型驱动的图像局部质量评估方法及系统是由程德强;张紫豪;宋天舒;张三友;寇旗旗;陈创举设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种矿井复杂场景下大模型驱动的图像局部质量评估方法及系统在说明书摘要公布了：一种矿井复杂场景下大模型驱动的图像局部质量评估方法及系统，采用思维链引导视觉语言大模型生成文本描述，利用多模态信息增强模型对局部的感知评价能力。首先利用视觉语言大模型获取图像显著性局部区域文本，并在思维链的引导下获取图像质量推理文本；然后设计了局部‑全局特征聚合机制，有效地提取并聚合图像的局部和全局特征；最后构建互补文本组对比学习框架，通过跨模态交互优化以强化模型对复杂场景下图像局部质量特征的感知敏感性，增强了盲图像质量评价模型对于图像任意指定区域的评价能力，使其同时具备了对于整幅图像和图像局部的评价能力，可以对矿井图像整体和任意指定区域形成有效的评价，提高了矿井作业的安全系数。

本发明授权一种矿井复杂场景下大模型驱动的图像局部质量评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种矿井复杂场景下大模型驱动的图像局部质量评估方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、基于开放词汇检测模型获取图像显著性局部区域，为模型增强局部质量感知评价能力提供局部视觉语义信息； S2、设定基于思维链引导的视觉语言大模型提示词，并借助所述提示词获取图像显著性局部区域的描述文本以及图像局部-全局质量推理文本，包括图像的内容和质量两方面的信息； S3、基于大语言模型获取图像显著性局部区域描述文本和局部-全局质量推理文本的互补文本组，为模型增强局部质量评价能力、形成良好的局部-全局质量推理逻辑提供更为精细的文本模态监督信息； S4、借助视觉语言交互模型的视觉特征编码器，采用空间映射的方法，将图像像素域和特征域位置一一匹配，从而提取图像的局部和全局特征； S5、构建基于转置注意力和多头注意力机制的局部-全局特征聚合模块，聚合S4获取的图像局部和全局特征； S6、借助视觉语言交互模型的跨模态交互能力，设定模型的训练范式，利用S3获取的有关图像局部描述的互补文本组引导模型对于S4获取的图像局部特征进行引导细化；利用S3获取的局部-全局质量推理的互补文本组对于S5聚合的图像局部-全局特征进行引导细化，从而增强模型对于局部区域的感知评价能力、形成局部-全局质量推理逻辑。

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