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龙图腾网获悉杭州拓纬视图信息技术有限公司申请的专利大模型协同的道路病害数据高效智能标注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：CN121074525B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511604780.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权大模型协同的道路病害数据高效智能标注方法是由徐来鹏;杨龙;王鲁光;张珍涛设计研发完成，并于2025-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本大模型协同的道路病害数据高效智能标注方法在说明书摘要公布了：本发明公开了大模型协同的道路病害数据高效智能标注方法，具体涉及道路检测技术领域；本发明通过从病害本体与可识别性双维度提取各项核心特征，全面覆盖病害本身复杂度与识别难度复杂度，避免单一特征局限，通过病评系数、扰评系数分别量化两类复杂度，再融合为复杂评估系数，按系数区间划分等级完成复杂度判定，解决了现有技术中多采用固定模型全量调用模式，对图像复杂度的判定多依赖单一特征，忽略病害本体特征与环境干扰特征协同影响的问题。

本发明授权大模型协同的道路病害数据高效智能标注方法在权利要求书中公布了：1.大模型协同的道路病害数据高效智能标注方法，其特征在于，包括： 复杂度判定：设定图像数据的三组复杂度等级标签，且每组标签对应一个预先构建的模型组合方案，复杂度等级包括简单级、中等级和复杂级，利用简单级所对应的模型组合方案提取图像数据的基础特征，包括病害本体特征和可识别性特征，对所需标注的图像数据进行复杂评估系数的判定后，生成复杂度等级标签； 简单级所对应的模型组合方案为轻量化模型，无需启动大语言模型和视觉语言模型； 复杂级所对应的模型组合方案为触发全量模型协同，步骤包括生成多病害文本提示、结合提示实现多目标区分、分割大模型生成精细化掩码以及校验病害关联关系； 其中病害本体特征包括病害区域占比、病害类型数量以及病害分布密度； 可识别性特征包括边缘清晰度、背景干扰占比和干扰相似度； 对于图像数据的病害区域占比、病害类型数量以及病害分布密度，结合设定参考标准利用加权计算逻辑确定图像数据的病评系数； 对于图像数据的边缘清晰度、背景干扰占比以及干扰相似度，结合设定参考标准利用加权计算逻辑确定图像数据的扰评系数； 基于图像数据的病评系数和扰评系数，利用加权计算逻辑确定复杂评估系数； 生成标注：根据复杂度等级标签，若图像数据的复杂度等级标签为简单级，直接利用简单级所对应的模型组合方案输出标注结果，若非简单级则调用对应的模型组合方案将图像数据输入进行标注后输出标注结果； 优先级分类：对所有图像数据进行标注完成后，结合图像数据所对应的道路特征和病害实际特征，对所有图像数据进行优先级队列的分类；其中优先级队列包括高优先级、中优先级以及低优先级； 其中道路特征包括图像数据的所属道路类型和车流量等级； 设定不同道路类型分别对应一组道路影响评分； 设定不同车流量等级分别对应一组车流影响评分；将图像数据的道路影响评分和车流影响评分累加，作为图像数据的车辆影响系数； 病害实际特征包括病害所处位置、类型以及面积； 统计图像数据中的病害所处位置、类型以及面积，对属于同一病害类型的病害面积累加，设定不同病害类型所对应的权重系数，将不同病害类型累加后的病害面积与对应设定的权重相乘，然后求和作为图像数据的病害影响系数； 基于图像数据的车辆影响系数和病害影响系数结合不同道路类型所建立的参考标准，进行综合处理确定图像数据的程度系数； 统计图像数据的总数量除以整数三划分为三个等份数量，将所有图像数据按照程度系数进行从大到小的排序，排序后从左到右截取三个等份数量的图像数据分别作为高优先级队列、中优先级队列数量以及低优先级队列。

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