成都考拉悠然科技有限公司;宜宾考拉悠然科技有限公司唐林获国家专利权
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龙图腾网获悉成都考拉悠然科技有限公司;宜宾考拉悠然科技有限公司申请的专利基于多模态大模型对比及双重校验的界面异常检测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：CN120472282B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510973678.6，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于多模态大模型对比及双重校验的界面异常检测方法是由唐林;李吴柯;沈复民;申恒涛设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多模态大模型对比及双重校验的界面异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及大模型技术领域，公开了基于多模态大模型对比及双重校验的界面异常检测方法，包括：部署若干图像对比专用的大模型；获取UI样式图集和程序界面截图集，筛选出相似性低于第一预设阈值的样本对组成第一样本对集；利用多个大模型分别对第一样本对集中的样本对进行图像对比，将对比结果为不一致的数量超过大模型数量一半的样本对组成第二样本对集；通过像素级对比定位第二样本对集中的样本对的错误像素点，绘制第一错误框；通过各UI样式的各层级的样式信息对比定位第二样本对集中的样本对的错误像素点，绘制第二错误框；融合第一错误框和第二错误框，获得错误标注图片并上报。本发明有效解决了现有技术在UI一致性自动化测试中的痛点。
本发明授权基于多模态大模型对比及双重校验的界面异常检测方法在权利要求书中公布了：1.基于多模态大模型对比及双重校验的界面异常检测方法，其特征在于，包括步骤： S1.部署若干图像对比专用的大模型； S2.获取UI样式图集和程序界面截图集，基于结构相似性对比，筛选出相似性低于第一预设阈值的样本对，组成第一样本对集； S3.利用所述大模型分别对所述第一样本对集中的样本对进行图像对比，将对比结果为不一致的数量超过所述大模型数量一半的样本对，组成第二样本对集； S41.通过像素级对比定位所述第二样本对集中的样本对的错误像素点，绘制第一错误框； S42.通过各UI样式的各层级的样式信息对比定位所述第二样本对集中的样本对的错误像素点，绘制第二错误框； S5.融合所述第一错误框和第二错误框，获得错误标注图片并上报。
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成都考拉悠然科技有限公司;宜宾考拉悠然科技有限公司，其通讯地址为：610095 四川省成都市中国(四川)自由贸易试验区成都高新区天府五街200号4号楼A区10层1001、1002、1003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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