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龙图腾网获悉南京南瑞信息通信科技有限公司申请的专利基于大模型的电力通信施工图纸信息抽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：CN120107983B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510585932.5，技术领域涉及：G06V30/18；该发明授权基于大模型的电力通信施工图纸信息抽取方法及系统是由朱鹏宇;刘明;蔡新忠;邓伟;杨静;夏轩;闫生超;马远东;徐士元;张天兵设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的电力通信施工图纸信息抽取方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于大模型的电力通信施工图纸信息抽取方法及系统，包括：获取待识别电力通信施工图纸的图像，并进行预处理；使用构建并经训练后的CRNN模型对预处理后的施工图纸图像进行文本识别并对识别的文本进行后处理，再将后处理文本转化为监督指令数据；基于监督指令数据对大模型进行微调，得到微调后的大模型；使用微调后的大模型对基于CRNN模型识别的文本进行关键信息抽取。本申请对大模型进行微调，并结合计算机视觉技术，实现对电力通信施工图纸中关键信息的自动化、高精度识别，提高识别准确率和效率。

本发明授权基于大模型的电力通信施工图纸信息抽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电力通信施工图纸信息抽取方法，其特征在于，包括： S1：获取待识别电力通信施工图纸的图像，并进行预处理； S2：使用构建并经训练后的CRNN模型对S1中预处理后的施工图纸图像进行文本识别并对识别的文本进行后处理，再将后处理文本转化为监督指令数据；其中，CRNN模型在卷积层基础上增加一个下采样分支对来自不同卷积层的特征图进行融合； S3：基于监督指令数据对大模型进行微调，得到微调后的大模型；并使用改进的LoRA技术对大模型进行微调，在微调过程中使用矩阵A和矩阵B的子矩阵进行Hadamard乘积，根据Hadamard乘积得到参数矩阵，并动态调整Hadamard乘积的次数； S4：使用微调后的大模型对基于CRNN模型识别的文本进行关键信息抽取；其中，构建的CRNN模型包括CNN层、特征融合层、双头自注意力机制、双向LSTM和CTC层； 所述CNN层用于对电力通信施工图纸的图像文本行进行特征提取，得到特征图，特征图中的特征包括字符的形状、字符的边缘、字符的纹理、字符之间的布局、字符的结构；所述CNN层包括多个卷积层； 所述特征融合层连接多个卷积层，用于将多个卷积层提取到的特征图进行融合； 将融合得到的特征图转化为特征序列后输入双头注意力机制，将两个头的输出加权求和得到最终的特征序列； 双向LSTM中的正向LSTM读取最终的特征序列的前向信息，反向LSTM读取最终的特征序列的反向信息，并将正向LSTM和反向LSTM的输出在每个时间步进行拼接，得到每个时间步的特征向量，输出所有字符的概率分布； CTC层根据字符的概率分布对齐序列并计算损失，通过解码策略从CTC层的输出中提取最终的字符序列。

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