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公开（公告）号CN122949155A | 申请号CN202611433927.3 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人天津大学 |
分类号G06V10/22(2022.01), G06V10/25(2022.01), G06V10/778(2022.01), G06V10/774(2022.01), G06V20/56(2022.01), G06V10/82(2022.01), G06N3/096(2023.01), G06N3/092(2023.01), G06N5/04(2023.01) | 申请日2026-09-16 | 公开日2026-10-20 |
发布日期2026-10-20 | 文档 ID84597872666500005 | 源数据页码782 |
专利语言zh | ||
本发明属于智能农业装备技术领域，本发明公开了一种基于LoRA微调与GRPO优化的棉花包语义定位方法，步骤如下：步骤S1，构建面向无人夹抱车的逐级递进的三级自然语言指令任务体系；步骤S2，构建结构化空间关系推理链；步骤S3，构建多工况棉花包语义定位数据集；步骤S4，采用LoRA监督微调预训练视觉语言模型；步骤S5，构建GRPO强化学习联合奖励函数；步骤S6，利用GRPO强化学习的优化损失函数对初始策略模型进行优化；步骤S7，推理评价；步骤S8，开展棉花包目标检测与语义定位。本发明使视觉语言模型能够根据自然语言作业指令，从密集堆叠棉花包中定位满足空间语义约束的目标棉花包。
附图 1