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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利一种融合图像结构语义与LLM认知驱动的码头人员风险预警方法和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：CN119762759B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202411942547.3，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种融合图像结构语义与LLM认知驱动的码头人员风险预警方法和系统是由马枫;康哲设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合图像结构语义与LLM认知驱动的码头人员风险预警方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合图像结构语义与LLM认知驱动的码头人员风险预警方法和系统，提出了一种面向遮挡环境下小目标检测算法以检测人员和危险品位置，提出了面向复杂背景和小目标的船舶实例分割算法以检测船舶位置，构建基于大语言模型的人员风险评估及预警系统，基于述人员定位信息、码头输油设备定位信息、船舶定位信息，并基于ALoRA方法对PRGemma大语言模型进行微调，得到危险品码头作业人员风险指数及预警信息。以实现港口遮挡场景下或杂背景干扰下小尺度目标准确定位，提高码头人员风险预警准确度和识别效率。适用于码头作业场景特点。

本发明授权一种融合图像结构语义与LLM认知驱动的码头人员风险预警方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种融合图像结构语义与LLM认知驱动的码头人员风险预警方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建PDDI多目标识别算法，用于识别和定位危险品码头中的人员和危险设备；通过构建危险品码头多目标图像数据集，并基于该数据集进行算法的训练、验证和测试，得到危险品码头多目标识别模型；将待识别的危险品码头多目标图像输入至所述危险品码头多目标识别模型，得到人员定位结果和输油设备定位结果； 构建SISM船舶实例分割算法，用于在复杂港口环境中对船舶进行精确的实例分割；通过构建危险品码头船舶图像数据集，并基于该数据集进行算法的训练、验证和测试，得到危险品码头船舶实例分割模型；将待识别的危险品码头多目标图像输入至所述危险品码头船舶实例分割模型，得到船舶定位结果； 构建PRGemma大语言模型：利用所述人员定位结果和所述输油设备定位结果和所述船舶定位结果，构建危险品码头人员风险预警数据集，并基于该数据集进行模型的训练、验证和测试，得到PRGemma大语言模型；将人员定位信息、码头输油设备定位信息、船舶定位信息输入至该PRGemma大语言模型，并基于ALoRA方法对PRGemma大语言模型进行微调，得到危险品码头作业人员风险指数及预警信息。

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