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龙图腾网获悉中铁第一勘察设计院集团有限公司;中国铁建股份有限公司申请的专利基于多模态大模型的图文内容审核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：CN120673211B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202510815715.0，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于多模态大模型的图文内容审核方法是由叶安君;张守利;车文超;燕天;缪文辉;孙兵;冯亦博;谷秋航;王子炎;张坤设计研发完成，并于2025-06-18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图文内容审核方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多模态大模型的图文内容审核方法，涉及图文内容审核技术领域，本发明通过构建金字塔式标签体系并实施分阶段动态调整策略，显著提升了图文内容审核的精度和效率，在训练初期，使用粗粒度标签快速建立模型基础分类能力，避免了传统方法因过早引入细粒度标签而导致的训练效率低下和过拟合问题，当中期引入中粒度标签时，模型能够进一步细化违规类型识别，特别提升了对容易混淆的违规类别的识别准确率，而在后期使用细粒度标签时，模型对具体违规元素的识别能力显著增强，能够精准定位细微违规内容，这种从粗到细的标签体系调整机制，不仅提高了模型的审核性能，还缩短了模型训练周期，降低了计算资源消耗。

本发明授权基于多模态大模型的图文内容审核方法在权利要求书中公布了：1.基于多模态大模型的图文内容审核方法，其特征在于，该方法的具体步骤为： S100、多模态伪标签生成：利用多模态大模型对未标注图文数据生成伪标签，融合图像特征与文本特征，生成初始伪标签集合； S200、伪标签质量评估与筛选：设计置信度评估指标，对伪标签进行质量评分，筛选高置信度伪标签，构建高质量伪标签数据集，用于后续训练； S300、标签体系构建：将S200高质量伪标签数据集划分为三个层级，分阶段动态调整标签粒度； S400、多粒度对比学习训练：利用S200的高质量伪标签数据集和标签体系调整信息，结合对比学习策略，对多模态大模型进行半监督训练； 半监督训练步骤为： 获取标注样本集合为，该集合中的每个样本均具有人工标注标签，用于为模型提供监督信息，高质量伪标签数据集为，作为标注样本的补充数据，从S300接收标签体系调整信息，获取当前标签粒度层级，对于标注样本集合中的任意样本，分别获取其图像的视觉特征向量和文本的语义特征向量，经特征融合后得到综合特征向量，对应的准确标签为，对于高质量伪标签数据集中的任意样本，同样获取其融合后的综合特征向量，对应的伪标签为； 采用对比学习损失函数对多模态大模型进行半监督训练，所述损失函数，其中，表示每次训练批次中所包含的样本数量，表示当前批次中的第个样本，为余弦相似度计算函数，用于衡量两个特征向量之间的相似程度，是第个样本的特征向量，代表与样本同类别的正样本特征向量，在构建正样本时，同时从和中寻找与标签相同的样本，获取其特征向量作为，代表与样本不同类别的负样本特征向量，从和中筛选出标签与不同的样本，获取其特征向量作为负样本特征向量，表示负样本的数量，m表示负样本的序号，是与样本标签和当前标签粒度层级相关的权重系数，为超参数且初始值为0.1，并根据标签粒度层级动态调整：当时，=0.1，当时，=0.05，当时，=0.03； S500、模型迭代优化：将待审核的图文内容输入训练好的多模态大模型，模型根据学习到的知识和特征，输出审核结果，完成图文内容审核。

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中铁第一勘察设计院集团有限公司;中国铁建股份有限公司，其通讯地址为：710043 陕西省西安市雁塔区西影路2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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