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龙图腾网获悉成都考拉悠然科技有限公司申请的专利基于大模型的入侵目标检测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：CN120765920B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202511294298.6，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于大模型的入侵目标检测方法是由唐林;沈复民;申恒涛设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的入侵目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及大模型和目标检测技术领域，公开了基于大模型的入侵目标检测方法，包括：获取待检测图像，输入至第一大模型，以获取用于表征待检测图像内容的初步分析结果；根据初步分析结果，从多个预设的目标检测算法中确定一个目标检测算法；运行目标检测算法，对待检测图像进行处理，以获得初步检测结果；将初步检测结果输入至第二大模型，以对初步检测结果进行验证，从而生成最终检测结果。本发明可以显著提升检测流程的灵活性和自动化水平，使单个系统能够应对更多样化的检测任务，从而增强了系统的普适性。并且利用人工智能大模型的认知与推理能力，识别并修正可能产生的错误判断，提高最终输出结果的准确性和可靠性，降低误报或漏报的概率。

本发明授权基于大模型的入侵目标检测方法在权利要求书中公布了：1.基于大模型的入侵目标检测方法，其特征在于，包括： S1、获取待检测图像； S2、将所述待检测图像输入至第一大模型，以获取用于表征所述待检测图像内容的初步分析结果； S3、根据所述初步分析结果，从多个预设的目标检测算法中确定一个目标检测算法； S4、运行所述目标检测算法，对所述待检测图像进行处理，以获得初步检测结果； S5、将所述初步检测结果输入至第二大模型，以对所述初步检测结果进行验证，从而生成最终检测结果； 步骤S2包括： S21、将所述待检测图像分别输入至多个第一大模型，以获得多个候选分析结果； S22、对所述多个候选分析结果进行投票处理，以选择得票最高的候选分析结果作为所述初步分析结果； 步骤S5包括： S51、将所述初步检测结果分别输入至多个第二大模型，以获得多个候选验证结果； S52、对所述多个候选验证结果进行投票处理，以选择得票最高的候选验证结果作为所述最终检测结果； 步骤S1获取待检测图像后还包括： 对所述待检测图像进行初步特征识别，以获得与所述待检测图像中的目标相关的初步特征；将所述初步特征与所述待检测图像一并作为所述第一大模型的输入。

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成都考拉悠然科技有限公司，其通讯地址为：610095 四川省成都市中国(四川)自由贸易试验区成都高新区天府五街200号4号楼A区10层1001、1002、1003室；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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