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龙图腾网获悉江西农业大学申请的专利基于大模型的丝状结构拓扑感知精细特征提取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：CN120182624B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510648590.7，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权基于大模型的丝状结构拓扑感知精细特征提取方法及系统是由易文龙;张丽;殷华;郝洁设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的丝状结构拓扑感知精细特征提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于大模型的丝状结构拓扑感知精细特征提取方法及系统，该方法使用丝状结构特征提取大模型预测丝状结构的原始图像得到以前景概率为似然值的初始似然图，对初始似然图进行校准得到校正似然图，分析校正似然图并构建流形；通过持续同调分析得到稳定流形，以所有稳定流形的并集作为丝状结构的拓扑骨架图；使用不确定性量化模型预测拓扑骨架图中的各稳定流形置信度以构成不确定性图；结合拓扑骨架图及对应不确定性图来优化丝状结构特征提取大模型所预测的分割图像。本发明利用拓扑感知与不确定性量化方法改进预测结果，提升了细微、复杂丝状结构特征提取及分割的准确性和可靠性。

本发明授权基于大模型的丝状结构拓扑感知精细特征提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的丝状结构拓扑感知精细特征提取方法，其特征在于，包括： 针对丝状结构的形态特征，用于图像特征提取及分割的基础大模型的原始架构，冻结基础大模型预训练权重并在基础大模型中图像编码器的每一个ViT模型之后都加入一个参数可训练的提示层，所述提示层包括局部特征提取操作和全局特征提取操作，通过动态门控函数控制提取的局部特征和全局特征的权重进行求和，最后对求和后的特征进行层归一化操作；利用训练集对基础大模型进行垂直领域微调并保存验证集最佳结果，得到丝状结构特征提取大模型； 使用丝状结构特征提取大模型预测丝状结构的原始图像得到以前景概率为似然值的初始似然图，对初始似然图进行校准得到校正似然图，通过离散莫尔斯理论分析校正似然图，识别临界点并构建流形； 通过持续同调判断各流形的生存周期，去除生存周期低于设定阈值的流形，得到稳定流形，以所有稳定流形的并集作为丝状结构的拓扑骨架图； 构建拓扑骨架图的不确定性量化模型，通过扰动稳定流形数据训练不确定性量化模型，用训练后的不确定性量化模型预测拓扑骨架图中的各稳定流形置信度以构成不确定性图； 结合拓扑骨架图及对应不确定性图来优化丝状结构特征提取大模型所预测的分割图像。

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江西农业大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市经济技术开发区志敏大道1101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”。