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龙图腾网获悉暗物质(北京)智能科技有限公司申请的专利一种基于图片进行知识检索增强识别安全隐患的方法、装置、计算机设备及可读存储介质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：CN119323682B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202411423513.3，技术领域涉及：G06V10/70；该发明授权一种基于图片进行知识检索增强识别安全隐患的方法、装置、计算机设备及可读存储介质是由关玉秋;韩亮设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图片进行知识检索增强识别安全隐患的方法、装置、计算机设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图片进行知识检索增强识别安全隐患的方法、装置、计算机设备及可读存储介质，包括：首先对安全隐患知识库中的文本数据编码得到文本特征向量，再利用预训练特征映射网络对图像进行视觉编码得到局部和全局特征向量。通过这些向量进行文本知识召回得到目标文本知识，生成目标Prompt模板后，将图像与模板输入预训练多模态大模型，最终得到安全隐患识别结果，提升安全隐患识别的准确性与效率。

本发明授权一种基于图片进行知识检索增强识别安全隐患的方法、装置、计算机设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于图片进行知识检索增强识别安全隐患的方法，其特征在于，包括： 对待识别图像对应的安全隐患知识库中的文本数据进行文本编码，得到多个文本特征向量； 基于预先训练的特征映射网络对所述待识别图像进行视觉编码，得到所述待识别图像对应的局部特征向量和全局特征向量；所述文本特征向量、所述局部特征向量和所述全局特征向量处于同一维度的特征向量空间； 根据所述局部特征向量和所述全局特征向量对所述多个文本特征向量进行文本知识召回，得到目标文本知识； 基于所述目标文本知识生成目标Prompt模板； 将所述待识别图像和所述目标Prompt模板输入预先训练的多模态大模型，得到所述待识别图像的安全隐患识别结果； 所述特征映射网络是通过以下训练获取的，包括： 获取样本文本； 将所述样本文本中的关键字替换为预设占位符得到掩码文本，所述关键字为安全隐患相关的关键字； 分别将所述样本文本和所述掩码文本输入初始文本编码器进行编码，得到对应的样本文本特征向量和掩码文本特征向量； 基于所述样本文本特征向量、所述掩码文本特征向量以及用于弥合视觉特征空间和文本特征空间之间的模态间隙的高斯噪声，通过目标函数：对待训练的映射网络函数进行训练，得到训练完成的所述特征映射网络； 其中，为文本编码，η高斯噪声，T为样本文本，T'为掩码文本，λ为MSE损失函数，Γ表示训练文本数据集，FM待训练的映射网络函数； 所述根据所述局部特征向量和所述全局特征向量对所述多个文本特征向量进行文本知识召回，得到目标文本知识，包括： 分别计算每个所述文本特征向量与所述局部特征向量和所述全局特征向量的相似度，得到每个所述文本特征向量与所述局部特征向量和所述全局特征向量的匹配度得分； 按照预设得分阈值，从所述多个文本特征向量确定出目标文本特征向量； 基于所述目标文本特征向量从所述安全隐患知识库中进行文本知识召回，得到目标文本知识。

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