【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，具体涉及一种基于多模态大模型的智能碳足迹核算方法及系统。
技术介绍
1、全球气候变化日益严峻，企业和消费者对产品碳足迹的关注度不断提升。传统碳足迹核算方法依赖人工，流程繁琐，效率低下且易出错。现有自动化工具功能有限，难以满足不同行业和场景的需求，例如，难以处理产品种类繁多、数据采集困难、排放因子匹配复杂等问题。
2、传统碳足迹核算方法存在以下问题：
3、高度依赖人工：产品确认、生命周期评估、数据收集、排放源识别和因子应用均需人工完成，费时费力。
4、效率低下成本高昂：繁琐的流程和大量的手工操作导致核算周期长，成本高。
5、易出错：人工操作容易引入人为错误，影响核算结果的准确性。
6、专业门槛高：用户需要具备专业知识才能正确操作和解读结果。
7、适用性有限：现有自动化工具难以满足不同行业和场景的需求。
技术实现思路
1、为了解决传统碳阻迹核算方法存在高度依赖人工、效率低下成本高昂、易出错、专业门槛高...
【技术保护点】
1.一种基于多模态大模型的智能碳足迹核算方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述智能碳足迹大模型的训练包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述数据集进行预处理，得到符合模型输入要求的数据集，包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于符合模型输入要求的数据集采用微调算法对多模态大模型进行微调训练，得到训练好的智能碳足迹大模型，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述待核算产品图片相应的排放源清单、排放因子和活动水平数据计算待核算产品的碳足迹，
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【技术特征摘要】
1.一种基于多模态大模型的智能碳足迹核算方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述智能碳足迹大模型的训练包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述数据集进行预处理，得到符合模型输入要求的数据集，包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于符合模型输入要求的数据集采用微调算法对多模态大模型进行微调训练，得到训练好的智能碳足迹大模型，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述待核算产品图片相应的排放源清单、排放因子和活动水平数据计算待核算产品的碳足迹，包括：
6.如权...
【专利技术属性】
技术研发人员：晏路辉，李计华，叶征东，李飞飞，孙广彪，
申请(专利权)人：碳阻迹北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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