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龙图腾网获悉浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司申请的专利一种在高速公路场景下基于多模态大模型的抛洒物影响分析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：CN119418265B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411433950.3，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种在高速公路场景下基于多模态大模型的抛洒物影响分析方法是由孙超;孟少寅;陈天怡;姚进强;张永捷;冯思鹤;王森;张玉杰设计研发完成，并于2024-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种在高速公路场景下基于多模态大模型的抛洒物影响分析方法在说明书摘要公布了：一种在高速公路场景下基于多模态大模型的抛洒物影响分析方法，属于智能交通技术领域。为提高抛洒物监测的实时性和准确性，本发明实例分割模块对视频采集与管理模块输出的图像数据进行细粒度的分割操作，对图像中的抛洒物进行分割和初步识别；指令生成模块将来自实例分割模块、记忆模块和抛洒物检测任务描述的数据进行整合，生成输出指令输出给大模型推理模块，用于执行抛洒物分析任务；大模型推理模块的输入包括指令生成模块的输出指令和视频采集与管理模块预处理后的图像数据，大模型推理模块用于对输入数据进行深度分析和推理，生成高速公路抛洒物的影响分析结果；评估模块用于对大模型推理模块输出的高速公路抛洒物影响分析结果进行全面评估。

本发明授权一种在高速公路场景下基于多模态大模型的抛洒物影响分析方法在权利要求书中公布了：1.一种在高速公路场景下基于多模态大模型的抛洒物影响分析方法，其特征在于，在一种基于多模态大模型的高速公路抛洒物影响分析系统下实现，所述一种基于多模态大模型的高速公路抛洒物影响分析系统包括视频采集与管理模块1、实例分割模块2、大模型推理模块3、指令生成模块4、评估模块5、记忆模块6、反思模块7； 所述视频采集与管理模块1分别连接实例分割模块2、大模型推理模块3，所述实例分割模块2连接指令生成模块4，所述指令生成模块4分别连接大模型推理模块3和记忆模块6； 所述大模型推理模块3连接评估模块5，所述评估模块5分别连接记忆模块6、反思模块7，所述反思模块7连接记忆模块6； 所述视频采集与管理模块1用于实时采集高速公路图像和视频数据，并进行图像预处理； 所述实例分割模块2基于Transformer架构的视觉分割基础模型SAM对视频采集与管理模块1输出的图像数据进行细粒度的分割操作，对图像中的抛洒物进行分割和初步识别； 所述指令生成模块4将来自实例分割模块2、记忆模块6和抛洒物检测任务描述的数据进行整合，生成输出指令输出给大模型推理模块3，用于执行抛洒物分析任务； 所述大模型推理模块3的输入包括指令生成模块4的输出指令和视频采集与管理模块1预处理后的图像数据，所述大模型推理模块3用于对输入数据进行深度分析和推理，生成高速公路抛洒物的影响分析结果； 所述评估模块5用于对大模型推理模块3输出的高速公路抛洒物的影响分析结果进行全面评估； 所述记忆模块6用于保存高速公路抛洒物历史场景中的经验数据； 包括如下步骤： S1.视频采集与管理模块实时采集高速公路图像和视频数据，并进行图像预处理，输出预处理后的图像数据； S2.实例分割模块将步骤S1得到的预处理后的图像数据基于Transformer架构的视觉分割基础模型SAM进行细粒度的分割操作，对图像中的抛洒物进行分割和初步识别，得到分割数据及相关的元数据，所述元数据包括抛洒物的面积、形状、位置； S3.向指令生成模块输入步骤S2得到的分割数据及相关的元数据、记忆模块的高速公路抛洒物历史场景中的经验数据和抛洒物检测任务描述的数据，进行整合，生成输出指令； S4.向大模型推理模块输入步骤S3得到的输出指令和步骤S1得到的预处理后的图像数据，进行深度分析和推理，生成高速公路抛洒物的影响分析结果； S5.将步骤S4得到的高速公路抛洒物的影响分析结果输入到评估模块中，进行全面评估，得到评估结果； S6.将步骤S5得到的评估结果分别输入到记忆模块和反思模块中，利用记忆模块保存历史场景中的经验，利用反思模块对高速公路抛洒物影响分析过程反思与分析，识别和纠正存在的潜在问题。

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浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司，其通讯地址为：311121 浙江省杭州市西湖区蒋村街道余杭塘路928号西溪园3号楼北楼5层；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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