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龙图腾网获悉湖南农业大学申请的专利基于视觉语言模型的稻渔种养状态智能评估系统及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：CN121544955B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610051820.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于视觉语言模型的稻渔种养状态智能评估系统及方法是由王新宇;欧阳宇辰;周耀渝;杨丹幸;杨建;姚斌设计研发完成，并于2026-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉语言模型的稻渔种养状态智能评估系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于视觉语言模型的稻渔种养状态智能评估系统及方法，涉及智慧农业交叉技术领域。该基于视觉语言模型的稻渔种养状态智能评估系统及方法，包括以下步骤：S1，采集原始图像数据集，并进行预处理与目标检测；S2，基于CLIP视觉编码对稻渔状态检测数据集进行全局语义表征；S3，构建文本向量特征集合和细粒度多模态知识库；S4，构建与CDIP‑ChatGLM3决策模型驱动的稻渔防控智能问答与报告生成。本发明有效提升了稻渔综合种养状态的自动化感知与智能评估能力，解决了人工监测方式效率低下，难以实现实时精准防控的问题。

本发明授权基于视觉语言模型的稻渔种养状态智能评估系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于视觉语言模型的稻渔种养状态智能评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，采集原始图像数据集，并进行预处理与目标检测，对预测结果进行后处理与结构化封装，形成带边界框与类别标签的稻渔状态检测数据集； S2，基于CLIP视觉编码对稻渔状态检测数据集进行全局语义表征，生成稻渔种养状态的全局与局部自然语言描述； 所述基于CLIP视觉编码对稻渔状态检测数据集进行全局语义表征的具体过程为： 输入稻渔种养状态检测数据集中的检测结果图像至CLIP的视觉编码器，将完整图像划分为图像块并利用Transformer层对图像块序列进行全局上下文建模，在序列起始位置token处聚合形成全局图像表示，输出包含全局语义信息的高维图像特征向量；将高维图像特征向量输入至映射网络，映射网络采用两层前馈全连接结构，第一层将视觉特征从维度映射到隐藏维度，第二层将隐藏维度映射到与通用大语言模型词嵌入一致的文本语义维度，中间层激活函数为ReLU，将视觉维度特征投射至文本语义维度，得到的输出前缀提示向量；将视觉维度特征投射至文本语义维度，以弥合CLIP图像特征与通用大语言模型文本特征之间的表示差异，输出文本向量提示序列；映射网络第一层权重矩阵乘以图像特征向量再加上映射网络第一层偏置向量得到第一层映射项，将映射网络第二层权重矩阵乘以第一层映射项得到映射总项，映射总项与映射网络第二层偏置向量相加得到文本向量提示序列； 所述生成稻渔种养状态的全局与局部自然语言描述的具体过程为： 将文本向量提示序列作为初始隐藏状态或前缀提示输入至通用大语言模型的Transformer解码器中进行自回归生成，根据当前已生成上下文与提示序列联合预测下一个词的概率分布，并通过采样或搜索策略逐词生成直至终止标记，输出涵盖全局与局部的自然语言描述文本； S3，构建稻渔种养状态的结构化文本向量特征集合，并对每一组向量对附加元数据后写入向量数据库形成细粒度多模态知识库，进行增量更新； S4，基于细粒度多模态知识库的稻渔种养场景，构建查询向量与检索知识，并构建与CDIP-ChatGLM3决策模型驱动的稻渔防控智能问答与报告生成。

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