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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利基于多模态大模型的建筑群结构类型识别方法及装置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：CN120853022B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511341023.3，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于多模态大模型的建筑群结构类型识别方法及装置是由梁晨曦;许镇;赵玉杰;杨雅钧;周权设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态大模型的建筑群结构类型识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多模态大模型的建筑群结构类型识别方法及装置，涉及多模态大模型技术领域。该方法包括：通过多模态大模型提取可观测的建筑特征；建立图谱增强型多模态大模型对特征和知识图谱进行匹配与推理；引入专家审核机制对识别结果进行修正，对知识图谱进行动态更新，对图谱增强型多模态大模型进行微调；建立城市建筑群快速识别系统，利用知识图谱建立基于深度学习的快速识别模型和基于图谱增强型多模态大模型的可解释识别系统。本发明融合深度学习快速分类与图谱增强的可解释推理能力，构建了具备自学习、自更新能力的结构识别闭环体系。适用于城市建筑普查、抗震评估、BIM辅助建模等场景，具备高准确性、强泛化性与持续进化能力。

本发明授权基于多模态大模型的建筑群结构类型识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态大模型的建筑群结构类型识别方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取待识别建筑的多视角图像； S2、通过多模态大模型对待识别建筑的多视角图像进行可观测的建筑特征提取； S3、通过构建好的图谱增强型多模态大模型，对提取的建筑特征和构建好的建筑结构类型知识图谱进行实体级匹配与语义关联推理，得到建筑的结构类型识别结果以及对应的解释依据； S4、引入专家审核机制对结构类型识别结果进行验证、修正与补充，得到审核结果，根据审核结果中审核通过的结构识别条目对建筑结构类型知识图谱进行动态更新，根据动态更新的建筑结构类型知识图谱对图谱增强型多模态大模型进行微调； S5、根据图谱增强型多模态大模型建立城市建筑群快速识别系统，利用建筑结构类型知识图谱建立基于深度学习的快速识别模型和基于图谱增强型多模态大模型的可解释识别系统； 所述S3中的建筑结构类型知识图谱的构建过程，包括： S31、获取建筑群的多视角图像，对建筑群的多视角图像进行建筑实例匹配，得到每栋建筑的矢量数据和图像； S32、对图像中的建筑特征进行标注，并整理相关建筑设计规范，建立基于图像-特征-规范的建筑结构类型知识图谱； 所述S32中的对图像中的建筑特征进行标注，并整理相关建筑设计规范，建立基于图像-特征-规范的建筑结构类型知识图谱，包括： S321、对图像中的建筑特征进行语义标注，形成结构特征与图像之间的映射关系，得到图像标注结果；其中，建筑特征包括结构特征和非结构特征； S322、收集并整理与结构识别相关的建筑设计规范文本，对建筑设计规范文本进行条款级拆分并进行语义分类，提取结构类型定义、识别条件、构件判别标准信息，将提取的信息转化为可用于语义推理的结构化规范知识表示； S323、根据图像标注结果和结构化规范知识表示，构建包含建筑图像、结构特征实体与结构规范之间关系的建筑结构类型知识图谱； 所述S3中的建筑的结构类型识别结果以及对应的解释依据，包括：设置图像-特征-规范-图谱节点-结构类型的标准化多模态大模型推理链条，将图谱增强型多模态模型输出的结构类型识别结果进行格式化处理； 所述S4中的根据审核结果中审核通过的结构识别条目对建筑结构类型知识图谱进行动态更新，包括： 根据审核结果中审核通过的结构识别条目对建筑结构类型知识图谱新增图像-特征-规范三元组，并修改现有图谱实体的属性关系，建立建筑结构类型知识图谱和图谱增强型多模态大模型的联动机制，触发图谱增强型多模态大模型微调和验证过程； 所述S5中的利用建筑结构类型知识图谱建立基于深度学习的快速识别模型，包括： 利用建筑结构类型知识图谱中图像-特征节点关系作为训练集，基于Mask-R-CNN建立建筑特征目标检测模型，实现根据目标检测模型识别并标定建筑特征；利用建筑结构类型知识图谱中特征-规范条款节点关系作为训练集，基于决策森林模型建立决策模型，实现根据节点权重快速识别结构类型。

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