基于视觉-语言模型与提示优化的矿井病害识别方法

本发明提出了基于视觉‑语言模型与提示优化的矿井病害识别方法，旨在解决矿井病害检测中数据集缺乏的问题。该方法通过构建领域特定的提示词，并结合视觉和文本信息实现病害的自动化识别和分类，尤其适用于零样本和少样本环境。在传统矿井病害检测中，由于数据采集困难且标注成本高，导致数据量严重不足，无法有效训练监督学习模型。本发明通过引入视觉‑语言模型的提示词优化技术，实现了无需大量标注数据的矿井病害检测，使得在零样本和少样本条件下仍能获得高精度的检测效果。