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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种细粒度多模态提示引导的视觉关系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：CN119229204B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202411380443.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种细粒度多模态提示引导的视觉关系识别方法及装置是由刘安安;王津;田宏硕;徐宁;康荣保;曹晋博;颜成钢;郑博仑设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种细粒度多模态提示引导的视觉关系识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种细粒度多模态提示引导的视觉关系识别方法及装置，方法包括：对获取到的多组关系权重向量，使用多元高斯分布对其建模，并结合输出的复合图像特征，基于少量训练样本推导关系分类损失并计算语义多样性损失，最小化训练总损失来优化文本提示；取关系平均权重向量，与目标物体对的复合图像特征分别计算相似性、加权融合，经归一化操作得到关系预测概率分布；对最大预测概率的关系谓词进行验证，根据输出的关系类别智能监控系统实时检测大型公共场所异常行为。装置包括：处理器和存储器。本发明准确地调整视觉语言模型到视觉关系检测任务，实现视觉关系的准确检测，从而提高智能监控系统异常行为的检测能力，及时触发警报通知相关人员。

本发明授权一种细粒度多模态提示引导的视觉关系识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种细粒度多模态提示引导的视觉关系识别方法，其特征在于，所述方法包括： 对获取到的多组关系权重向量，使用多元高斯分布对其建模，并结合输出的复合图像特征，基于少量训练样本推导关系分类损失并计算语义多样性损失，最小化训练总损失来优化文本提示； 取关系平均权重向量，与目标物体对的复合图像特征分别计算相似性、加权融合，经归一化操作得到关系预测概率分布； 对最大预测概率的关系谓词进行验证，根据输出的关系类别智能监控系统实时检测大型公共场所异常行为； 其中，所述输出复合图像特征的步骤为： 利用输出的物体的位置坐标和输出的物体类别标签，裁剪目标物体对的联合区域，采用SAM模型和高斯模糊操作生成模糊反向掩码，构成细粒度复合视觉提示并输入至预训练的视觉语言模型的图像编码器中，输出复合图像特征； 其中，所述多组关系权重向量的获取步骤为： 初始化多个可学习的上下文向量组，分别与关系的词嵌入拼接作为文本提示，输入至预训练的视觉语言模型的文本编码器中，输出多组关系权重向量。

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天津大学，其通讯地址为：300072 天津市南开区卫津路92号；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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