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龙图腾网恭喜四川省建筑设计研究院有限公司申请的专利一种基于DINOv2和CLIP的建筑草图的多模态自动分类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：CN119339405B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411864554.6，技术领域涉及：G06V30/422；该发明授权一种基于DINOv2和CLIP的建筑草图的多模态自动分类方法是由柴铁锋;李明燕;周梦;匡保全;卢睿瑶设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DINOv2和CLIP的建筑草图的多模态自动分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像分类技术领域，具体涉及一种基于DINOv2和CLIP的建筑草图的多模态自动分类方法，收集建筑草图数据样本；对建筑草图数据样本进行数据增广，形成建筑草图的数据集；对建筑草图的数据集进行文本打标；对打标文本进行质量检查；利用获得的数据集，联合训练DINOv2提取的视觉特征与CLIP的文本嵌入特征，联合训练得到特征融合层；使用分类头对融合后的特征进行分类预测。实现高效自动化的底图分类，生图时无需依赖人工对底图进行分类，解决人工判断的准确性低、效率低、错误率高的问题，同时解决在样本不足条件下，自动化草图分类的准确性问题。

本发明授权一种基于DINOv2和CLIP的建筑草图的多模态自动分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DINOv2和CLIP的建筑草图的多模态自动分类方法，其特征在于，包括以下步骤：收集建筑草图数据样本；使用StableDiffusion模型和IP-Adapter对建筑草图数据样本进行数据增广，生成更多同类型风格的图片，原始采集的建筑草图数据样本与增广的图片，共同形成建筑草图的数据集；对建筑草图的数据集进行文本打标；对打标文本进行质量检查，获得建筑草图和对应带有文本标签的建筑草图数据集；联合训练DINOv2提取的视觉特征与CLIP的文本嵌入特征，联合训练得到特征融合层；使用分类头对融合后的特征进行分类预测，输出建筑草图的分类标签及置信度分数；利用获得的数据集，结合LoRA技术，对DINOv2模型进行轻量级模型微调，并和CLIP一起训练融合层，训练出微调后的DINOv2模型，所述步骤还包括：加载预训练的DINOv2模型；在DINOv2模型的自注意力层中引入LoRA微调机制；在自注意力层的查询和键投影矩阵的权重参数中插入低秩矩阵；确定LoRA微调中使用的低秩矩阵的秩数；使用获得的数据集对DINOv2模型进行微调，在训练过程中，只有低秩矩阵的参数会被更新，而原始的DINOv2模型参数保持不变；通过梯度下降优化算法，调整低秩矩阵的参数，优化DINOv2模型在对应任务上的性能；在验证集上评估微调后的DINOv2模型的性能，确保模型在小样本训练环境中保持良好的性能；根据模型在验证集上的表现，调整LoRA微调的参数，包括低秩矩阵的秩数，或者微调的学习率，重复微调过程，直到达到满意的性能。

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