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龙图腾网获悉中国能源建设集团江苏省电力设计院有限公司;中国电力工程顾问集团有限公司申请的专利一种基于视觉大模型的静力触探曲线智能分层系统及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：CN121561356B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610091847.8，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于视觉大模型的静力触探曲线智能分层系统及方法是由葛阳;任治军;葛海明;戴洪军;刘益平;韩智颖;吴昊;康晨阳;赵浩楠;屠越设计研发完成，并于2026-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉大模型的静力触探曲线智能分层系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉大模型的静力触探曲线智能分层系统及方法，属于岩土工程勘察数据智能处理与分析技术领域。该系统包括静探数据获取与标准化预处理模块，获取深度、锥尖阻力和侧壁摩阻力等多维静探数据，进行预处理，生成标准化的静探曲线图像；视觉大模型模块，构建视觉大模型对静探曲线图像进行分析，识别关键点位，输出土层编号、土性、分层深度和分层原因；数学解析模块，基于变点检测算法获取分层深度，并构建土性定名规则库，输出分层与土性定名结果；融合与输出模块，进行综合决策和定名仲裁，输出层位结果和土性定名。本发明实现了多源数据的智能融合、层位识别的自动化与结果输出的结构化，为静力触探土层判别划分提供新的方向。

本发明授权一种基于视觉大模型的静力触探曲线智能分层系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉大模型的静力触探曲线智能分层系统，其特征在于，包括： 静探数据获取与标准化预处理模块，用于获取深度、锥尖阻力和侧壁摩阻力多维静探数据；以及，对获取的多维静探数据进行预处理，生成标准化的静探曲线图像；实现过程包括：从现场勘察设备或数据库接口读取原始静探数据文件并解析，自动识别深度、锥尖阻力和侧壁摩阻力多维静探数据；对识别的多维静探数据进行质量检查，自动识别并处理异常值和缺失值；其中采用基于中位数绝对偏差的spike噪声过滤算法识别异常值；将清洗后的多维静探数据转换为标准化的静探曲线图像，图像要求如下：左侧为深度标尺，右侧横向被划分为两个并行的等分区域，分别为锥尖阻力区域和侧壁摩阻力区域，并绘制等分网格；采用抗锯齿算法绘制曲线，确保线条平滑清晰，同时保留形态特征； 视觉大模型模块，构建视觉大模型并训练，采用训练后的视觉大模型对标准化的静探曲线图像进行特征提取与语义识别，输出土层编号、土性、分层深度和分层原因；所述视觉大模型模块采用基于图像-文本双编码结构的Qwen3-VL-4B模型构建； 所述视觉大模型的训练过程如下： 构建训练数据集，包括： 收集涵盖不同地理区域、不同工程类型的静探曲线图像及对应的人工判释成果； 对收集的静探曲线图像进行分层和定名，形成标签，标签内容包括土层编号、土性、分层深度和分层原因； 设计提示词，提示词包括角色定义、任务指令、知识注入和输出规范；所述知识注入包括各类土的典型曲线形态特征、锥尖阻力和侧壁摩阻力曲线的相对位置关系、数值范围参考以及易混淆情况的鉴别要点；所述输出规范限定输出必须为纯净的JSON数组，并定义了每个字段的格式和含义，并严禁任何额外的解释性文字，所述字段包括土层编号、土性、分层深度和分层原因； 基于所述训练数据集，采用基于开源LLaMA-Factory框架的LoRA微调方法，在GPU集群上对所述视觉大模型进行训练，训练过程中，通过调整超参数，监控训练损失和验证集准确率，动态调整训练策略，防止过拟合； 数学解析模块，基于变点检测算法获取分层深度，并构建土性定名规则库，输出分层及对应的土性定名结果； 融合与输出模块，基于视觉大模型模块和数学解析模块输出进行综合决策和定名仲裁，输出最终的层位结果和土性定名。

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