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龙图腾网获悉福建博思软件股份有限公司申请的专利一种基于多模态大模型的印章检测和识别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：CN120913186B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511448053.4，技术领域涉及：G06V20/60；该发明授权一种基于多模态大模型的印章检测和识别方法及系统是由陈庸凯;王伙明;陈海量;黄荣明;邹振斌;李鸿鹤设计研发完成，并于2025-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态大模型的印章检测和识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态大模型的印章检测和识别方法及系统，通过图像预处理模块对获取的文档图像数据进行尺寸标准化处理，生成符合多模态大模型输入规范的标准化图像；将标准化图像与结构化识别指令组合后输入经微调训练的多模态大模型进行端到端推理，输出符合JSON格式规范的识别结果字符串；通过对识别结果字符串解析提取每一印章对象的边界框坐标、类型标签、文字内容及文字识别置信度，并基于文字识别置信度进行分级决策处理，最终输出结构化识别结果。本发明显著提升了印章识别的准确率和自动化水平，确保了输出结果的规范性和可靠性，有效解决了复杂场景下印章识别精度低和输出非标准化的问题。

本发明授权一种基于多模态大模型的印章检测和识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态大模型的印章检测和识别方法，其特征在于，包括： 获取待处理的文档图像数据，并将所述文档图像数据输入至图像预处理模块； 通过所述图像预处理模块对输入的文档图像数据执行尺寸标准化处理，生成符合多模态大模型输入规范的标准化图像； 将所述标准化图像与预定义的结构化识别指令组合成多模态输入数据，并输入至经微调训练的多模态大模型； 通过所述多模态大模型对所述多模态输入数据进行端到端推理，输出包含至少一个印章对象的识别结果字符串，所述识别结果字符串符合预定义的JSON格式规范； 对所述识别结果字符串进行解析，提取每一印章对象的边界框坐标、类型标签、文字内容及文字识别置信度； 根据所述文字识别置信度对每一印章对象进行分级决策处理，生成最终的结构化识别结果并输出； 所述经微调训练的多模态大模型被配置为通过以下步骤获得： 构建包含印章图像、对应的边界框坐标、类型标签、文字内容及文字识别置信度的多模态训练数据集； 以多模态大模型作为基础模型，利用所述多模态训练数据集对其进行指令微调训练； 采用基于偏好优化的强化学习算法对指令微调后的模型进行对齐训练，以提升其输出结果的格式规范性和内容准确性； 构建包含印章图像、对应的边界框坐标、类型标签、文字内容及文字识别置信度的多模态训练数据集，包括： 通过基于物理仿真的数据合成引擎生成训练用印章图像，所述数据合成引擎被配置为模拟不同盖印压力、角度和介质条件产生的墨迹分布特征； 根据合成过程中施加的遮挡参数和模糊参数，自动生成对应的文字识别置信度标签； 将合成的印章图像与对应的边界框坐标、类型标签、文字内容及文字识别置信度标签组合成所述多模态训练数据集； 其中，通过所述多模态大模型对所述多模态输入数据进行端到端推理，输出包含至少一个印章对象的识别结果字符串，包括： 采用迭代式推理机制对多模态输入数据进行处理，首先执行印章区域定位操作生成潜在区域集合； 对所述潜在区域集合中的每个区域执行印章类型判别操作，筛选出确认为印章的目标区域； 对每个所述目标区域执行文字识别操作，生成对应的文字内容及置信度评估结果； 将所述目标区域的边界框坐标、类型判别结果、文字内容及置信度评估结果组合成结构化数据； 将所述结构化数据转换为符合JSON格式规范的识别结果字符串并输出； 对所述识别结果字符串进行解析，提取每一印章对象的边界框坐标、类型标签、文字内容及文字识别置信度，包括： 采用JSON解析算法对识别结果字符串进行语法分析和结构验证，得到数据结构； 从数据结构中提取印章对象，每个印章对象包含边界框坐标数组、类型标签字符串、文字内容字符串和文字识别置信度等级。

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