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龍圖騰網(wǎng)恭喜蘇州元腦智能科技有限公司申請(qǐng)的專利融合數(shù)據(jù)的真?zhèn)巫R(shí)別方法、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119671595B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-30發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510187483.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q30/018；該發(fā)明授權(quán)融合數(shù)據(jù)的真?zhèn)巫R(shí)別方法、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品是由崔星辰;溫東超;史宏志;張英杰;趙健設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-20向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本融合數(shù)據(jù)的真?zhèn)巫R(shí)別方法、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品在說(shuō)明書摘要公布了：本申請(qǐng)公開了一種融合數(shù)據(jù)的真?zhèn)巫R(shí)別方法、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括采用預(yù)訓(xùn)練的特征處理網(wǎng)絡(luò)模型提取待識(shí)別的第二輸入數(shù)據(jù)的特征向量，將第二輸入數(shù)據(jù)的特征向量和真實(shí)（或非真實(shí)）融合的第一輸入數(shù)據(jù)輸入預(yù)訓(xùn)練的大語(yǔ)言模型中，預(yù)訓(xùn)練的大預(yù)言模型可以學(xué)習(xí)第一輸入數(shù)據(jù)的特征信息，來(lái)識(shí)別第二輸入數(shù)據(jù)的真?zhèn)危⑸烧鎮(zhèn)巫R(shí)別結(jié)果的識(shí)別說(shuō)明數(shù)據(jù)，解決了多模態(tài)融合數(shù)據(jù)的檢測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確性低的技術(shù)問(wèn)題，可以準(zhǔn)確識(shí)別圖像與文字的融合數(shù)據(jù)的真?zhèn)巫R(shí)別結(jié)果，并生成真?zhèn)巫R(shí)別結(jié)果的解釋說(shuō)明。

本發(fā)明授權(quán)融合數(shù)據(jù)的真?zhèn)巫R(shí)別方法、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品在權(quán)利要求書中公布了：1.一種融合數(shù)據(jù)的真?zhèn)巫R(shí)別方法，其特征在于，包括：采集第一輸入數(shù)據(jù)和第二輸入數(shù)據(jù)；其中，所述第一輸入數(shù)據(jù)包括圖像數(shù)據(jù)和文字?jǐn)?shù)據(jù)，所述第二輸入數(shù)據(jù)包括圖像數(shù)據(jù)和文字?jǐn)?shù)據(jù)；所述第一輸入數(shù)據(jù)包括至少一個(gè)第一真實(shí)融合數(shù)據(jù)和或至少一個(gè)非真實(shí)融合數(shù)據(jù)；將所述第二輸入數(shù)據(jù)輸入預(yù)訓(xùn)練的特征處理網(wǎng)絡(luò)模型中，并采用所述預(yù)訓(xùn)練的特征處理網(wǎng)絡(luò)模型提取所述第二輸入數(shù)據(jù)的特征向量，得到第三輸入數(shù)據(jù)；將所述第一輸入數(shù)據(jù)與所述第三輸入數(shù)據(jù)輸入預(yù)訓(xùn)練的大語(yǔ)言模型中，并采用所述預(yù)訓(xùn)練的大語(yǔ)言模型識(shí)別所述第二輸入數(shù)據(jù)的真?zhèn)危玫剿龅诙斎霐?shù)據(jù)的檢測(cè)結(jié)果；其中，所述檢測(cè)結(jié)果包括目標(biāo)識(shí)別結(jié)果及與所述目標(biāo)識(shí)別結(jié)果對(duì)應(yīng)的目標(biāo)識(shí)別說(shuō)明數(shù)據(jù)，所述目標(biāo)識(shí)別結(jié)果用于指示所述第二輸入數(shù)據(jù)的真?zhèn)危凰鲱A(yù)訓(xùn)練的特征處理網(wǎng)絡(luò)模型與所述預(yù)訓(xùn)練的大語(yǔ)言模型連接；所述預(yù)訓(xùn)練的特征處理網(wǎng)絡(luò)模型包括圖像特征提取網(wǎng)絡(luò)、文本特征提取網(wǎng)絡(luò)和特征融合網(wǎng)絡(luò)，所述圖像特征提取網(wǎng)絡(luò)、所述文本特征提取網(wǎng)絡(luò)均與所述特征融合網(wǎng)絡(luò)連接，其中，所述圖像特征提取網(wǎng)絡(luò)用于提取所述圖像數(shù)據(jù)的第一圖像特征向量，所述文本特征提取網(wǎng)絡(luò)用于提取所述文字?jǐn)?shù)據(jù)的第一文本特征向量，所述特征融合網(wǎng)絡(luò)用于對(duì)所述第一文本特征向量和所述第一圖像特征向量進(jìn)行融合處理。

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