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龙图腾网获悉中南大学;中国铁路上海局集团有限公司申请的专利基于视觉提示和视觉大模型的客车部件故障检测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：CN120495309B 。

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：202510998214.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于视觉提示和视觉大模型的客车部件故障检测方法及系统是由费洪晓;马柯;罗跃逸;龙军;齐倩倩;化刘杰;张孝功;王群华设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉提示和视觉大模型的客车部件故障检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉提示和视觉大模型的客车部件故障检测方法及系统，其中方法包括：针对每一种类型的零部件样本图像集，对每幅样本图像中的目标进行位置标注，然后拼接成全景图像，并生成掩码图像；通过异常描述文本对每一种类型的零部件的异常类型及各异常类型的细节进行描述；提取全景图像和掩码图像的多尺度图像特征并融合得到视觉提示特征；提取待检测零部件图像的多尺度图像特征并与视觉提示特征融合，得到待检测零部件多尺度图像特征，将其输入零部件定位模型，定位目标零部件图像；采用视觉大模型将目标零部件图像的视觉特征与对应异常描述文本的文本特征融合，预测输出故障检测结果。本发明可实现精准地零部件定位和故障检测。

本发明授权基于视觉提示和视觉大模型的客车部件故障检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉提示和视觉大模型的客车部件故障检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、针对每一种类型的零部件样本图像集，对每幅零部件样本图像中的目标零部件进行位置标注，并将标注后的零部件样本图像集进行图像拼接生成全景图像，并生成与全景图像对应的掩码图像；针对每一种类型的零部件，通过文本对该零部件的异常类型及各异常类型的细节进行描述，构成异常描述文本； S2、采用卷积神经网络模型分别提取各类型零部件的全景图像和掩码图像的多尺度图像特征，然后将各类型零部件的全景图像和掩码图像的多尺度图像特征进行融合得到各类型零部件的视觉提示特征； S3、采用卷积神经网络模型提取待检测零部件图像的多尺度图像特征，并与同类型零部件的视觉提示特征进行融合，得到最终的待检测零部件多尺度图像特征； S4、将待检测零部件多尺度图像特征输入零部件定位模型，定位得到目标零部件图像； S5、采用预先训练好的视觉大模型，提取目标零部件图像的视觉特征以及与目标零部件相关的异常描述文本的文本特征，并将视觉特征与文本特征进行融合，进而预测输出目标零部件的故障检测结果。

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