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龙图腾网获悉招商局重庆交通科研设计院有限公司申请的专利多模态大模型与轻量化小模型协同的路面凝冰状态预测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：CN121524555B 。

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：202610043134.4，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权多模态大模型与轻量化小模型协同的路面凝冰状态预测方法是由俞山川;苟毅;李远哲;文柄淇;宋浪;曾添;刘馥齐;周纪君;李烨明;陈奇;陈珍;陈晨;周欣设计研发完成，并于2026-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态大模型与轻量化小模型协同的路面凝冰状态预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种多模态大模型与轻量化小模型协同的路面凝冰状态预测方法，属于道路交通安全监测与预测领域。该方法旨在解决现有技术导致的实时预警与精准防控困难问题。本发明通过构建多模态数据编码体系，整合路面监控图像、气象时序数据和历史凝冰文本案例，采用视觉‑物理特征联合编码、气象时序特征增强和文本语义挖掘实现特征融合；并利用大模型零样本推理生成伪标签，通过跨模态知识蒸馏训练轻量化小模型；最终基于动态触发式双模型推理框架，在小模型低置信度或高场景复杂度时调用云端大模型精判，通过置信度加权融合输出凝冰开始时刻和厚度。本发明提升了预测准确性和实时性，增强模型泛化能力，为冬季道路交通管控提供可靠支撑。

本发明授权多模态大模型与轻量化小模型协同的路面凝冰状态预测方法在权利要求书中公布了：1.一种多模态大模型与轻量化小模型协同的路面凝冰状态预测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：构建多模态路面凝冰数据编码体系：将路面监控图像数据、路面监控视频数据、气象时序数值数据以及道路管理部门的凝冰事故报告、气象灾害预警文本和领域专家知识库中的凝冰诱发规则进行编码并融合，得到统一的多模态特征向量，所述编码体系包括： 视觉-物理特征联合编码：采用多模态大模型的视觉编码器对所述图像视频数据进行特征提取，并与路面温度、路面材质类型、交通流量的物理属性特征进行特征投影后，进行注意力机制融合，得到视觉-物理联合特征向量； 气象时序特征编码：采用双向长短期记忆网络Bi-LSTM对所述气象时序数值数据进行时序特征提取，所述气象时序数值数据包括气温、湿度、风速和降雨量的历史和实时监测数据，并引入注意力权重对关键时序片段进行增强，得到增强后的时序特征； 文本语义特征编码：采用多模态大模型的文本编码器对所述历史凝冰文本案例数据进行语义提取，并通过提示词工程进行规则挖掘，得到文本语义特征； 多模态特征融合：将所述视觉-物理联合特征向量、所述增强后的时序特征和所述文本语义特征通过投影层统一维度后进行拼接和批归一化，得到所述多模态特征向量； S2：基于大模型增强的小样本协同训练算法训练轻量化小模型：利用冻结的多模态大模型对未标注的多源数据进行零样本推理以生成并筛选伪标签，所述伪标签构成伪标签数据集，构建训练数据集所述训练数据集由所述伪标签数据集与人工标注数据集合并构成，即，并设计包括特征蒸馏损失、预测分布蒸馏损失和、以及基于所述文本语义特征挖掘的规则蒸馏损失在内的跨模态知识蒸馏损失函数，通过所述知识蒸馏损失函数与所述轻量化小模型原生损失的加权和对所述轻量化小模型进行训练； S3：基于动态触发式双模型推理框架进行凝冰状态预测：将训练完成的轻量化小模型部署于边缘计算设备进行常态实时推理，并设置动态触发条件；当所述轻量化小模型连续N帧预测结果波动超过一定值或所述动态触发条件满足时，自动调用云端多模态大模型进行二次精判，并对所述轻量化小模型常态推理结果与所述多模态大模型精判结果进行置信度加权融合，输出凝冰开始时刻和凝冰厚度，实现对路面凝冰状态的精细化定量预测。

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