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龙图腾网获悉中国船级社上海规范研究所申请的专利一种基于多模态大模型引导的水下船体污损标注优化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：CN120689737B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202510762431.X，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种基于多模态大模型引导的水下船体污损标注优化方法是由崔玉伟设计研发完成，并于2025-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态大模型引导的水下船体污损标注优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多模态大模型引导的水下船体污损标注优化方法，包括以下步骤：获取已有的水下污损数据集，对其中的标注文件进行通道转换训练分割模型；利用训练得到的权重文件，在分割模型的解码头捕获测试图像对应的输出概率得分，得到污损和背景概率矩阵；生成建议区域与建议点集，进行人工选点并判别忽略区域；将人工选取的点作为大模型交互式引导更新的提示点，利用大模型得到新的分割结果，并作为新标注文件，比对新标注文件和原始标注文件判断是否结束迭代，若未结束则基于新标注文件重新训练分割模型。与现有技术相比，本发明能够有效提升水下污损图像的标注精度，适用于具有复杂场景的水下图像分割任务，同时减少人工工作量，提升效率。

本发明授权一种基于多模态大模型引导的水下船体污损标注优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态大模型引导的水下船体污损标注优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤1获取已有的水下污损数据集，所述水下污损数据集包括原始水下图像和原始标注文件； 步骤2对原始标注文件通过映射的方式进行通道转换，将三通道标注文件转换为单通道； 步骤3利用通道转换后的标注文件和原始水下图像训练分割模型； 步骤4利用步骤3训练得到的权重文件，将原始水下图像作为测试图像，在分割模型的解码头捕获每张测试图像对应的输出概率得分，并将其转换为测试图像输出的污损概率矩阵和背景概率矩阵； 步骤5基于所述污损概率矩阵和背景概率矩阵生成建议区域与建议点集； 步骤6基于建议区域与建议点集进行人工选点并判别忽略区域； 步骤7将步骤6选取的点作为大模型交互式引导更新的提示点，与对应的原始水下图像一起输入大模型，得到新的分割结果； 步骤8将新的分割结果作为新标注文件，比对新标注文件和原始标注文件，若比对结果满足预设条件，则结束迭代，将新标注文件作为最终的水下船体无损标注输出，否则，返回步骤3，基于新标注文件与原始水下图像重新训练分割模型，进行下一次迭代。

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