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龙图腾网获悉拉扎斯网络科技(上海)有限公司申请的专利基于多模态大模型的对象类别识别方法、展示方法及装置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：CN121598215B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202610130758.X，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于多模态大模型的对象类别识别方法、展示方法及装置是由李森;李哲;张凯瑞设计研发完成，并于2026-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态大模型的对象类别识别方法、展示方法及装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种基于多模态大模型的对象类别识别方法、展示方法及装置，涉及人工智能技术领域，基于多模态大模型的对象类别识别方法包括：获取第一对象的第一特征图像和第一文本信息；第一特征图像包括第一对象的对象属性图像和环境图像；通过预先训练的多模态大模型对第一特征图像和第一文本信息进行分析，得到第一对象的第一对象类别预测结果；对第一特征图像中的目标要素进行识别，得到目标要素的第一识别结果；根据第一对象类别预测结果和第一识别结果，确定第一对象的目标对象类别。本申请能够提升对象类别的识别准确率，并为对象类别识别结果提供视觉证据，提升对象类别识别结果的可信度。

本发明授权基于多模态大模型的对象类别识别方法、展示方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态大模型的对象类别识别方法，其特征在于，包括： 获取第一对象的第一特征图像和第一文本信息；所述第一特征图像包括用于表示所述第一对象的对象属性信息的对象属性图像、以及用于表示所述第一对象的服务环境信息的环境图像；所述第一文本信息包括所述第一对象的文本描述信息、以及用于指示对所述第一对象的对象类别进行分类的任务指令； 通过预先训练的多模态大模型对所述第一特征图像和所述第一文本信息进行分析，得到所述第一对象的第一对象类别预测结果；对所述第一特征图像中的目标要素进行识别，得到所述目标要素的第一识别结果；所述第一识别结果用于表示所述第一特征图像中是否包含所述目标要素；根据所述第一对象类别预测结果和所述第一识别结果，确定所述第一对象的目标对象类别； 所述第一对象类别预测结果包括所述目标对象类别为各候选对象类别的置信度；所述根据所述第一对象类别预测结果和所述第一识别结果，确定所述第一对象的目标对象类别，包括：根据所述第一对象类别预测结果和所述第一识别结果，确定是否满足预设的对象类别分类条件；在满足所述对象类别分类条件的情况下，根据所述第一识别结果确定所述目标对象类别；所述对象类别分类条件包括以下至少一项：所述第一特征图像中包含所述目标要素、所述第一特征图像中包含的目标要素数量大于或等于预设数量阈值、各所述候选对象类别的置信度中的最高置信度低于或等于预设置信度阈值。

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