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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于多模态大模型的隧道全景视频增强与建模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：CN121458603B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610002683.7，技术领域涉及：G06T5/92；该发明授权基于多模态大模型的隧道全景视频增强与建模方法及系统是由祝康平;张阳;李黎;丁鹏设计研发完成，并于2026-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态大模型的隧道全景视频增强与建模方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态大模型的隧道全景视频增强与建模方法及系统，属于隧道工程监测与计算机视觉技术领域，该方法包括：在隧道既有照明下，沿隧道轴线移动采集激光点云数据与全景视频流；将全景视频流解码为全景图像序列，采用分层自适应筛选策略提取关键帧图像；构建含场景描述、任务指令及待优化注入参数的提示词模板，形成大模型指令，基于该指令利用预训练的图文多模态大模型对关键帧图像进行增强，以增强后图像的无参考融合评价指标最优为目标函数，采用贝叶斯优化不断迭代寻优参数；基于最优参数及对应的提示词文本指令，利用多模态大模型对每一视频帧全景图像进行逐一增强，重组后与激光点云数据融合，构建隧道全景的三维模型。

本发明授权基于多模态大模型的隧道全景视频增强与建模方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态大模型的隧道全景视频增强与建模方法，其特征在于，包括： 在隧道既有照明下，沿隧道轴线移动采集激光点云数据与全景视频流； 将全景视频流解码为全景图像序列，采用分层自适应筛选策略提取关键帧图像； 构建含场景描述、任务指令及待优化注入参数的提示词模板，形成大模型指令，基于该指令利用预训练的图文多模态大模型对关键帧图像进行增强，在增强过程中，以增强后图像的无参考融合评价指标最优为目标函数，采用贝叶斯优化不断迭代寻优参数； 基于最优参数及对应的提示词文本指令，利用多模态大模型对每一视频帧全景图像进行逐一增强，将增强后全景图像重组后与激光点云数据融合，构建隧道全景的三维模型； 其中，采用分层自适应筛选策略提取关键帧图像，包括： 对解码获取的全景图像序列中的每一视频帧图像，进行尺寸归一化、RGB-LUV色彩空间转换预处理； 采用L1范数计算相邻两帧图像在LUV色彩空间下的像素级差异，生成差异序列； 利用设定窗口长度的汉宁窗对差异序列卷积平滑，对平滑后的差异序列进行局部极大值检测，识别波峰帧，再结合预设关键帧数量阈值，自适应筛选出关键帧图像；其中，若检测到的波峰数量超过，则按差异幅值从大到小排序，选取前个变化最剧烈的时刻对应的帧为关键帧图像；若检测到的波峰数量不足，则保留所有波峰帧，并从剩余帧中按照差异幅值降序补充，直至满足数量要求。

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山东大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市市中区二环东路12550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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