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龙图腾网获悉中北大学申请的专利基于大语言模型和3D高斯溅射的火药柱表观缺陷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：CN119295422B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411462846.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于大语言模型和3D高斯溅射的火药柱表观缺陷检测方法是由陈晓勇;娄恩惠;李秀源设计研发完成，并于2024-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型和3D高斯溅射的火药柱表观缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及火药柱表观缺陷检测技术，具体是一种基于大语言模型和3D高斯溅射的火药柱表观缺陷检测方法，该方法是采用如下步骤实现的：步骤一：采集火药柱的多视角图像；步骤二：生成视觉特征；步骤三：生成语言嵌入标记；步骤四：生成文本特征；步骤五：生成特征图A；步骤六：生成高斯参数集；步骤七：生成特征图B；步骤八：生成多层特征图；步骤九：生成具有丰富多尺度信息的特征金字塔；步骤十：生成火药柱表观缺陷的边界框信息；步骤十一：输出火药柱表观缺陷的边界框预测结果。本发明有效解决了现有火药柱表观缺陷检测方法检测准确性差、检测全面性差的问题，适用于火药柱表观缺陷检测。

本发明授权基于大语言模型和3D高斯溅射的火药柱表观缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型和3D高斯溅射的火药柱表观缺陷检测方法，其特征在于：该方法是采用如下步骤实现的： 步骤一：利用相机采集火药柱的多视角图像； 步骤二：将火药柱的多视角图像输入到视觉编码器，由此生成视觉特征； 步骤三：将视觉特征输入到视觉‑语言连接器，由此生成语言嵌入标记； 步骤四：将语言嵌入标记和描述火药柱表观缺陷特征的文本信息输入到预先训练好的大语言模型，由此生成文本特征； 步骤五：将火药柱的多视角图像先后输入到主干网络和FPN颈部网络进行特征提取，由此生成特征图A； 步骤六：将特征图A输入到3D高斯生成器，由此生成高斯参数集； 步骤七：将高斯参数集输入到网格化模块，由此生成特征图B； 步骤八：将特征图B和文本特征输入到3D主干网络进行特征提取，由此生成多层特征图； 步骤九：将多层特征图输入到3D FPN颈部网络，由此生成具有丰富多尺度信息的特征金字塔； 步骤十：将特征金字塔输入到3D区域提案网络头，由此生成火药柱表观缺陷的边界框信息； 步骤十一：将火药柱表观缺陷的边界框信息输入到非极大值抑制模块进行筛选，由此输出火药柱表观缺陷的边界框预测结果。

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