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龙图腾网获悉中国铁道科学研究院集团有限公司科学技术信息研究所;中国铁道科学研究院集团有限公司申请的专利基于大模型的铁路图像数据处理方法和装置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：CN119579981B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411662088.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于大模型的铁路图像数据处理方法和装置是由姚冬冬;李子林;郭肖肖;王振江;李雪山;刘庆猛;李俊奇;齐向春;王东晋;李博宇;王跃;阎海燕;王五昌;李凤玲;明芳;彭国柱;李梦;瞿汇江设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的铁路图像数据处理方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于大模型的铁路图像数据处理方法及装置。通过获取包含铁路元素的第一图像数据，所述第一图像数据包括第一图片，所述第一图片中带有铁路元素；基于所述第一图像数据以及第一模板，生成第一输入数据，将所述第一输入数据输入到预先确定的大模型中，得到第一输出数据；所述第一模板用于指示输出要求；所述第一输出数据包括特征标签和或描述；将所述第一输出数据与预先确定的多级类别标签进行匹配，确定所述第一图像数据所属的第一类别标签序列；将所述第一图像数据存储在所述第一类别标签序列对应的文件夹中。以此可以借助大模型的能力对包含铁路元素的图像数据进行分类管理，提升了分类管理的效率的同时提升了数据的可用性。

本发明授权基于大模型的铁路图像数据处理方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的铁路图像数据处理方法，其特征在于，包括： 获取包含铁路元素的第一图像数据，所述第一图像数据包括第一图片，所述第一图片中带有铁路元素； 基于所述第一图像数据以及第一模板，生成第一输入数据，将所述第一输入数据输入到预先确定的大模型中，得到第一输出数据；所述第一模板用于指示输出要求；所述第一输出数据包括特征标签和或描述；其中，预先确定的大模型包括第一模型、第二模型以及大语言模型，所述第二模型包括第一子模型和第二子模型，所述第一子模型为图像特征提取分支，所述第二子模型为相关标签处理分支，通过融合第一模型和第二模型的结果，得到第一图片的初始标签；将该初始标签和第一模板输入到预先训练好的大语言模型中，得到第一输出数据；所述第一模型包括图像特征提取网络、Transformer编码器、SwinTransformer模块和线形层； 将所述第一输出数据与预先确定的多级类别标签进行匹配，确定所述第一图像数据所属的第一类别标签序列； 将所述第一图像数据存储在所述第一类别标签序列对应的文件夹中； 其中，所述多级类别标签包括基础类别标签以及动态类别标签，其中，所述基础类别标签通过配置的方式进行维护，所述动态类别标签在将包含铁路元素的图像数据进行分类的过程中进行动态维护； 所述方法还包括： 判断所述第一类别标签序列对应的文件夹中的图像数据的数量是否超过第二阈值； 当超过时，对所述第一类别标签序列对应的文件夹中的图像数据进行聚类，划分为至少两个集群，并确定每个集群的关键特征标签； 基于所述关键特征标签确定每个集群的新的动态类别标签，将所述新的动态类别标签作为第一类别标签序列的叶子节点的子节点。

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