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龙图腾网获悉北京四方继保工程技术有限公司;北京四方继保自动化股份有限公司申请的专利一种基于多模态模型的交互式图像标注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：CN119963881B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411952617.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于多模态模型的交互式图像标注方法及系统是由余济民;张利强;魏娇龙;徐延明;韩明蕾;许艾;郭莹莹;杨子涛;李文斌;李乾设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态模型的交互式图像标注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模型的交互式图像标注方法及系统，包括：构建目标检测模型；获取待检测图像和提示词文本，对提示词文本进行分词，得到的若干词元作为不同的待检测目标类别，对于每个待检测目标类别，提取负向提示词中存在的相应负向类别，生成词元索引表；设置置信度阈值，将待检测图像、提示词文本和词元索引表输入所述目标检测模型，目标检测模型生成中间检测；设置类间非极大值抑制的IoU阈值，结合负向提示词对中间检测进行过滤，生成最终检测结果。本发明可以在不对特定类别进行训练的前提下，获得准确的检测结果，并且能够通过负向提示词和描述提示词交互式地减少误检，自动为图像生成准确的标注。

本发明授权一种基于多模态模型的交互式图像标注方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态模型的交互式图像标注方法，其特征在于，所述方法包含以下步骤： S1、构建目标检测模型，所述目标检测模型为使用多组多模态数据通过深度神经网络以最小化总损失函数为目标训练得到，所述多组多模态数据的每一组数据均包括图像和文本； S2、获取待检测图像和提示词文本，所述提示词文本包括正向提示词和或负向提示词和或描述提示词；其中，正向提示词中包含待检测目标类别，负向提示词为空或包含正向类别-负向类别对，描述提示词中包含正向类别和负向类别的特征、待检测目标在图像中的位置描述； S3、对提示词文本进行分词，得到的若干词元作为不同的待检测目标类别，对于每个待检测目标类别，提取负向提示词中存在的相应负向类别，生成词元索引表； S4、设置置信度阈值，将待检测图像、提示词文本和词元索引表输入所述目标检测模型，目标检测模型通过描述提示词获取待检测目标类别和负向类别的特征，并在待检测图像上对待检测类别对应的置信度大于置信度阈值的部分进行标注，作为中间检测； S5、设置类间非极大值抑制的IoU阈值，检查中间检测中每个待检测目标类别，若其类别有相应负向类别，将此待检测目标类别和相应负向类别的所有检测框进行类间非极大值抑制，并在非极大值抑制的输出结果中移除所有负向类别的检测框后，剩下的标注的检测框作为最终图像标注结果。

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北京四方继保工程技术有限公司;北京四方继保自动化股份有限公司，其通讯地址为：100085 北京市海淀区上地四街9号(四方大厦6层)；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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