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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于直接偏好优化多模态大语言模型的积水水深提取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：CN119691495B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202411559276.3，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于直接偏好优化多模态大语言模型的积水水深提取方法是由陈玉敏;褚天佑;张腾飞;闵万坤;刘立成;陈若璇;徐雅婷设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于直接偏好优化多模态大语言模型的积水水深提取方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于直接偏好优化多模态大语言模型的积水水深提取方法，包括：获取待识别的社交媒体内容；将所述待识别的社交媒体内容输入预训练的水深识别模型，获得所述水深识别模型输出的水深识别结果，其中，所述水深识别模型为基于令牌级直接偏好优化策略训练得到的多模态大语言模型。本发明基于直接偏好优化多模态大语言模型的积水水深提取方法，通过令牌级直接偏好优化策略对多模态大语言模型进行训练得到水深识别模型，从而使得水深识别模型能更加准确地根据输入的目标区域目标时段的待识别社交媒体内容识别出其对应的水深信息。

本发明授权基于直接偏好优化多模态大语言模型的积水水深提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于直接偏好优化多模态大语言模型的积水水深提取方法，其特征在于，包括： 获取待识别的社交媒体内容； 将所述待识别的社交媒体内容输入预训练的水深识别模型，获得所述水深识别模型输出的水深识别结果，其中，所述水深识别模型为基于令牌级直接偏好优化策略训练得到的多模态大语言模型； 其中，使用直接偏好优化策略对多模态大语言模型进行训练，训练过程中在所述直接偏好优化策略原有的评分计算基础上加入了对不同文本模块的权重： ； 式中，为改正片段的权重超参数，＞1，其值越大表示改正后的片段对整体评分的贡献更多，，N为标准化因子，用来进行归一化，以防止较长的回答会获得更高的分数，为原始回答对应的文本片段，是响应y的第i个令牌，为改正后的文本片段，为在输入x下生成响应y的评分函数； 使用直接偏好优化策略对多模态大语言模型进行训练的步骤之前，还包括： 获取多条积水水深相关的社交媒体数据，筛选出包含地理位置的社交媒体数据； 对文字模态的数据，按照预设格式提取并标准文字数据中的地理位置和水深信息； 对于图像模态的数据，预先确定多个对图像数据提问的指令，将依次将指令与每条图像数据输入至多模态大语言模型，获取所述多模态大语言模型输出的识别结果，在所述识别结果的基础上针对其中的错误部分修正，得到正确的回复结果，将正确的回复结果作为正样本，将所述识别结果作为负样本； 对于视频模态的数据，间隔预设时长提取一帧视频数据的画面，作为图像数据进行标注； 得到用于训练所述水深识别模型的数据集。

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