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龙图腾网获悉杭州梯度安全服务有限公司申请的专利用于安全风险识别的多模态大模型的构建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：CN120493188B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510985697.0，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权用于安全风险识别的多模态大模型的构建方法是由韦小伟;燕海东;毋晓康设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于安全风险识别的多模态大模型的构建方法在说明书摘要公布了：本申请提出了一种用于安全风险识别的多模态大模型构建方法，包括以下步骤：构建校园安全多模态数据集，将监控视频数据的监控图像映射为图像特征序列，将对应当前监控视频数据的环境传感器数据、设施维护数据以及安全反馈数据转换为文本特征序列；对图像特征序列和文本特征序列进行多模态感知流式处理以及空间语义对齐得到同一组多模态输入序列；使用多模态输入序列对生成式transformer模型的解码器进行微调得到安全风险识别模型。本方案通过构建包含监控视频、环境传感器等多源数据的校园安全多模态数据集，并结合生成式Transformer模型进行微调从而得到安全风险识别模型，从而使用安全风险识别模型来实现对校园安全风险的精准识别与高效定位。

本发明授权用于安全风险识别的多模态大模型的构建方法在权利要求书中公布了：1.一种用于安全风险识别的多模态大模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建校园安全多模态数据集，其中，所述校园安全多模态数据集包括历史多个时段校园内的监控视频数据、环境传感器数据、设施维护数据以及安全反馈数据； 将监控视频数据的监控图像映射为图像特征序列，将对应当前监控视频数据的环境传感器数据、设施维护数据以及安全反馈数据转换为文本特征序列； 对图像特征序列和文本特征序列进行多模态感知流式处理以及空间语义对齐得到同一组多模态输入序列，在对图像特征序列和文本特征序列进行多模态感知流式处理步骤中定义动态分块函数，将图像特征序列和文本描述特征序列输入到动态分块函数中进行动态分块以输出由图像分块结果、文本分块结果和跨模态对齐分块结果组成的分块序列，对分块序列进行流式分块注意力计算得到流式生成序列，其中，所述跨模态对齐分块结果用于将图像分块结果的图像局部特征与文本分块结果的段落边界进行对齐； 使用多模态输入序列对生成式transformer模型的解码器进行微调得到安全风险识别模型，其中，安全风险识别模型根据多模态输入序列生成图注意力网络，为图注意力网络的每一层级分配层级权重，且层级权重随层级深度的增加呈指数衰减，计算路径上每一节点的置信度与对应层级权重的乘积作为节点接受率，以路径上所有节点的节点接受率的乘积作为该路径的全局接受率，在图注意力网络中选取全局接受率最高的路径所对应的生成信息作为安全风险。

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