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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第五十二研究所
申请日：2024-03-05
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118196363A
主分类号：G06V10/20
分类号：G06V10/20;G06V10/40;G06V10/80;G06N3/0455;G06N3/0475;G06N3/094
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本发明公开了一种基于多模态数据融合的毁伤评估方法，包括获取目标区域毁伤前后的图像，并对各图像进行属性信息扩充得到属性文本信息。本多模态数据融合的毁伤评估方法中将获取的毁伤前后的图像对数如至毁伤评估网络模型中的第一网络结构，并经过第一网络结构、第二网络结构、第一全连接层和特征解码结构进行前向推理得到毁伤评估报告，实现深层次的多模态数据融合对毁伤结果进行判断，能够获得更加准确的评估结果；同时第一网络结构是基于ViT‑G14模型视觉大模型进行改进得到，特征解码模块是基于LLaMA‑7B大语言模型，将视觉大模型和语言大模型相结合的方法实现毁伤评估，能够产生与人类语言近似的毁伤评估报告，内容更加丰富详实。
主权项：1.一种基于多模态数据融合的毁伤评估方法，其特征在于：所述基于多模态数据融合的毁伤评估方法，包括：获取目标区域毁伤前后的图像，并对各图像进行属性信息扩充得到属性文本信息；然后分别对毁伤前后的图像进行缩放处理得到第一输入图像和第二输入图像；将所述第一输入图像、第二输入图像和属性文本信息输入至训练好的毁伤评估网络模型，得到毁伤评估报告，所述毁伤评估网络模型包括由数据输入至输出依次连接的第一特征提取结构、第一网络结构、第二网络结构、第一全连接层和特征解码模块，其中：所述第一输入图像和第二输入图像均经过第一特征提取结构进行特征提取后融合拼接得到第一输入特征，然后将第一输入特征经过第一网络结构得到第一输出向量，将第一输出向量与预设的查询向量输入至第二网络结构中进行交叉注意力计算，第二网络结构输出第二输出向量，然后将第二输出向量经过第一全连接层得到第三输出向量，最后将第三输出向量和属性文本信息一同输入至特征解码模块中，得到毁伤评估报告。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国电子科技集团公司第五十二研究所 一种基于多模态数据融合的毁伤评估方法
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