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申请/专利权人：智嘉人工智能科技(天津)有限责任公司;中鉴国评技术服务(天津)有限公司;河北省产品质量监督检验研究院

摘要：本发明提出了一种基于AI多模态大模型的箱包鉴定和评价系统，涉及箱包鉴定技术领域。针对现有多模态融合模型的箱包鉴定系统在数据融合时，缺乏一种基于历史数据的动态权重计算方法的技术问题，本发明设计了多模态数据采集模块、判断模块、预处理模块、特征提取模块、特征融合模块、多模态分析模块，其中预设权重的计算方法能够准确地计算出各个特征向量的预设权重，实现根据历史鉴定数据动态地调整各个特征向量的权重，能够更准确地评估不同特征向量的重要性，并相应地调整权重，从而提高了鉴定结果的准确性和可靠性。

主权项：1.一种基于AI多模态大模型的箱包鉴定和评价系统，其特征在于，包括如下模块：多模态数据采集模块：用于采集箱包图像、用户评价和交易历史；判断模块：与所述多模态数据采集模块连接，用于将用户评价分为评价文字和评价图像，计算所述评价图像中箱包所占的比例，若所述评价图像为实拍图且所述比例超过阈值，则保留所述评价图像，否则删除所述评价图像；预处理模块：与所述多模态数据采集模块和所述判断模块连接，用于对所述箱包图像和所述交易历史，及所述判断模块输出的用户评价分别进行预处理；特征提取模块：与所述预处理模块连接，用于获取特征向量，具体包括图像特征提取子模块、评价特征提取子模块和交易历史特征提取子模块，其中，图像特征提取子模块：用于根据预处理后的箱包图像，获取颜色、纹理、形状特征，组成图像特征向量；评价特征提取子模块：用于根据预处理后的用户评价，获取描述特征和情感倾向，组成评价特征向量；交易历史特征提取子模块：用于获取预处理后的交易历史中的交易次数和时间，组成交易历史特征向量；特征融合模块：与所述特征提取模块连接，用于根据预设权重，将所述图像特征向量、评价特征向量和交易历史特征向量依次进行连接，组成融合特征向量；所述预设权重根据历史鉴定数据中图像特征向量、评价特征向量、交易历史特征向量与鉴定结果和用户评价结果的余弦相似度获得；多模态分析模块：与所述特征融合模块连接，用于将所述融合特征向量输入训练好的多模态深度学习模型，输出鉴定结果和用户评价结果；所述鉴定结果包括真伪结果和新旧结果；所述用户评价结果包括描述特征和情感倾向。

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