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龙图腾网获悉武汉理工大学三亚科教创新园申请的专利多模态大模型的海洋采油船外形安全检查报告生成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：CN121580992B 。

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：202610090408.5，技术领域涉及：G06F40/166；该发明授权多模态大模型的海洋采油船外形安全检查报告生成方法是由欧阳瑞隆;龚腾飞;陈亚雄;熊盛武设计研发完成，并于2026-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态大模型的海洋采油船外形安全检查报告生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开多模态大模型的海洋采油船外形安全检查报告生成方法，涉及船舶安全检查的智能生成技术领域，首先采集海洋采油船图像,匹配对应的安全检查报告,构建数据集；随后构建多模态报告生成模型，将海洋采油船图像和对应的安全检查报告输入至模型中生成海洋采油船外形安全检查报告；随后训练模型，训练多轮后得到最终的多模态报告生成模型；最后将海洋采油船图像输入至最终的模型，输出海洋采油船外形安全检查报告。本发明增强了大语言模型生成内容的可控性和针对性，提高了外形安全检查报告的准确性和合规性，可广泛应用于海洋采油船日常运营管理、远洋航行安全保障、港口及船级社的合规审查，以及事故预防和后续维修处置等场景。

本发明授权多模态大模型的海洋采油船外形安全检查报告生成方法在权利要求书中公布了：1.多模态大模型的海洋采油船外形安全检查报告生成方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集海洋采油船图像,匹配对应的安全检查报告,构建数据集； S2、构建多模态报告生成模型；所述多模态报告生成模型包括ConvNeXtV2网络、提示池模块、大语言模块分词器、多模态融合模块和大语言模型，所述大语言模型为LLaMA2；将海洋采油船图像输入至ConvNeXtV2网络中得到海洋采油船特征序列，随后将所述海洋采油船特征序列输入至提示池模块中，得到提示序列；随后将海洋采油船图像对应的安全检查报告输入至大语言模块分词器中，得到报告语义序列；随后将所述海洋采油船特征序列、提示序列和报告语义序列输入至多模态融合模块融合成多模态序列；最后将所述多模态序列输入至LLaMA2中生成海洋采油船外形安全检查报告； S3、训练模型；将海洋采油船图像输入至所述多模态报告生成模型，计算序列交叉熵损失，进行反向传播，训练多轮后得到最终的多模态报告生成模型； S4、将海洋采油船图像输入至最终的多模态报告生成模型，输出海洋采油船外形安全检查报告。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉理工大学三亚科教创新园，其通讯地址为：572025 海南省三亚市崖州区崖州湾科技城用友产业园9号楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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