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龙图腾网获悉杭州峰景科技有限公司申请的专利一种基于多模态AI大模型识别技术的应急消防隐患排查方法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：CN119646271B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202411819760.5，技术领域涉及：G06F16/903；该发明授权一种基于多模态AI大模型识别技术的应急消防隐患排查方法是由谢碧锋;徐丽娜;李晨;于晓鹏;徐俊杰;楼翔宇;王继光设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态AI大模型识别技术的应急消防隐患排查方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态AI大模型识别技术的应急消防隐患排查方法，涉及人工智能领域，该方法结合工厂消防隐患的特性和多模态数据特点，通过收集隐患排查过程中实际记录的图像、文本及相关法律法规等多模态数据构建多模态隐患知识库，基于深度学习与多模态大模型技术，本发明提升了隐患信息的识别与分析能力，利用多跳推理和思维链技术，能够将复杂的隐患定位问题拆解为一系列可解释的推理步骤，帮助用户理解隐患判断依据。该方法不仅从多个角度和层次对图像中的隐患进行分析，还能够逐步验证不同的假设或条件，从而提高判断的准确性，并全面综合每个维度的信息进行综合评估，确保隐患排查的全面性与准确性。

本发明授权一种基于多模态AI大模型识别技术的应急消防隐患排查方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态AI大模型识别技术的应急消防隐患排查方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一：数据处理，收集包含有图像的历史隐患排查数据，作为多模态数据，对数据进行统一整理和对应隐患等级的安全隐患标注； 步骤二：图像处理，对图像数据加入自适应图像编码机制，直接处理各种分辨率和横纵比的图像； 步骤三：LoRa的方式微调大模型，使用上述收集与处理后的数据，在基础模型的每一层中引入LoRa层，设置训练参数，仅更新LoRa层中的参数，使得模型快速地适应特定任务； 步骤四：文本数据向量化，将历史隐患排查数据中的文本数据基于深度学习的嵌入模型将文本数据转换为数值向量表示，将这些知识以向量形式存储在知识库中，使得检索过程变得更加高效； 步骤五：隐患推理与检索，设计多跳提示模板对输入的图像数据进行隐患的多跳推理，通过分阶段的不同关注细节点的思维链引导对出现的隐患因素进行多维度分析，综合考虑每个维度的信息，在知识库中检索与隐患推理的结果相似的内容，从多个角度重新审视隐患推理结果，具体包括以下步骤： 识别图像数据中的内容，根据识别的图像内容以及构建的多跳提示框架多维度分步描述预测的隐患内容； 将描述好的预测隐患内容输入到知识库中进行相似度匹配，具体方法为：通过CrossEncoder模型将分步描述预测的隐患内容与在知识库中检索到的对应安全隐患文本块相互结合一起进行编码，模型基于这对相互结合的输入生成一个相关性评分，根据模型的评分进行排序，将评分最高的文本块作为最终的结果输出检索内容，输出相关性评分最高的内容作为检索内容，判断出每处安全隐患对应的法律法规； 从知识库中检索获取专业内容，对识别的安全隐患根据对应的法律法规生成对应的整改意见； 步骤六：生成回复，根据隐患推理的结果和知识库检索的内容作为上下文给到大模型生成回复。

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