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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院);奥比中光科技集团股份有限公司申请的专利基于双路径环的多模态大模型具身感知方法及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：CN121505241B 。

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：202610027084.0，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于双路径环的多模态大模型具身感知方法及系统是由邓翔;聂礼强;周志凌;韦捷;王锐;徐玉华;师少光设计研发完成，并于2026-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双路径环的多模态大模型具身感知方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于大模型领域，为解决在部分感知模态失效时任务执行实时性差的问题，提供了基于双路径环的多模态大模型具身感知方法及系统。基于双路径环的多模态大模型具身感知方法包括获取连续帧图像序列，按时间分辨率拆分为高帧率视频流及低帧率视频流；采用双路径感知结构分别对高帧率视频流及低帧率视频流进行处理，提取动态信息及静态信息；双路径感知结构包括高帧率路径和低帧率路径；在高帧率路径中，提取高帧率视频流中的动态信息；在低帧率路径中，提取低帧率视频流中的静态信息；融合动态信息及静态信息，形成物质属性列表并转化为结构化的场景图来表征。其能够提升具身智能系统对复杂环境的理解能力，提高任务执行实时性。

本发明授权基于双路径环的多模态大模型具身感知方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于双路径环的多模态大模型具身感知方法，其特征在于，包括： 获取连续帧图像序列，按时间分辨率拆分为高帧率视频流及低帧率视频流； 采用双路径感知结构分别对高帧率视频流及低帧率视频流进行处理，提取动态信息及静态信息；其中，所述双路径感知结构包括高帧率路径和低帧率路径；在高帧率路径中，采用目标检测模型提取高帧率视频流中的动态信息；在低帧率路径中，采用多模态信息处理模型提取低帧率视频流中的静态信息； 所述目标检测模型包括骨干网络、特征融合网络和检测头；所述检测头输出类别概率、边界框坐标以及分割相关的掩码系数；所述分割相关的掩码系数与全局原型掩码结合，通过矩阵乘法生成最终的实例分割掩码，以实现精确的目标检测和实例分割； 所述多模态信息处理模型包括CNN模块、ViT模块和Transformer模块，所述CNN模块用于提取图像或视频流单帧的局部纹理特征，同时ViT模块将CNN模块提取的特征图像分块编码为带有位置信息的嵌入序列，Transformer模块将来自ViT的视觉模态序列和文本编码器的文本模态序列通过交替的多头自注意力和前馈网络层逐步建立全局依赖关系，最后通过检测头输出图像中的物体种类以及物体空间关系的语义表达； 融合所述动态信息及静态信息，形成物质属性列表并转化为结构化的场景图来表征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院);奥比中光科技集团股份有限公司，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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