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龍圖騰網獲悉北京百度網訊科技有限公司申請的專利預訓練模型的生成方法、裝置、電子設備和存儲介質獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117636127B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202311622742.3，技術領域涉及：G06V10/82；該發(fā)明授權預訓練模型的生成方法、裝置、電子設備和存儲介質是由路金誠;王學寬;張偉;譚嘯;李瑩瑩設計研發(fā)完成，并于2023-11-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本預訓練模型的生成方法、裝置、電子設備和存儲介質在說明書摘要公布了：本申請公開了預訓練模型的生成方法、裝置、電子設備和存儲介質，涉及人工智能技術領域，尤其涉及計算機視覺、虛擬現(xiàn)實、深度學習、大模型領域，可應用于自動駕駛等場景。方案為：獲取第一樣本點云，并對第一樣本點云進行體素化處理，得到第一體素；將第一體素進行掩碼處理，得到第二體素，第二體素包括掩碼體素；對第二體素進行特征提取，得到第一特征向量；根據第一特征向量進行預測，得到掩碼體素的預測幾何特征；根據預測幾何特征及掩碼體素的真實幾何特征之間的差異，對初始預訓練模型進行訓練，得到預訓練模型。

本發(fā)明授權預訓練模型的生成方法、裝置、電子設備和存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種預訓練模型的生成方法，包括： 獲取第一樣本點云，并對所述第一樣本點云進行體素化處理，得到第一體素； 將所述第一體素進行掩碼處理，得到第二體素；其中，所述第二體素包括掩碼體素； 對所述第二體素進行特征提取，得到第一特征向量； 根據所述第一特征向量進行預測，得到所述掩碼體素的預測幾何特征，其中，包括：對所述第一特征向量進行解碼，得到所述掩碼體素的第二特征向量；對所述第二特征向量進行預測，得到所述預測幾何特征，其中，所述預測幾何特征包括所述掩碼體素的預測中心點位置坐標、所述掩碼體素內每個點的預測法向量及預測曲率； 根據所述預測幾何特征及所述掩碼體素的真實幾何特征之間的差異，對初始預訓練模型進行訓練，得到預訓練模型，其中，包括： 根據所述預測幾何特征與所述真實幾何特征之間的差異，確定第一損失，其中，包括： 根據所述預測中心點位置坐標與所述真實幾何特征中的真實中心點位置坐標之間的差異，確定中心點位置損失； 根據所述掩碼體素內每個點的預測法向量與所述真實幾何特征中每個點的真實法向量之間的差異，確定法向量損失； 根據所述掩碼體素內每個點的預測曲率與所述真實幾何特征中每個點的真實曲率之間的差異，確定曲率損失； 根據所述中心點位置損失、所述法向量損失及所述曲率損失，確定所述第一損失； 對所述第一體素進行特征提取，得到第三特征向量； 根據所述第二特征向量與所述第三特征向量之間的差異，確定第二損失，其中，包括： 獲取所述掩碼體素的位置編碼； 確定所述第一體素中與所述掩碼體素的位置編碼相同的目標體素； 確定所述第三特征向量中所述目標體素的第四特征向量； 根據所述第二特征向量與所述第四特征向量之間的差異，確定所述第二損失； 根據所述第一損失和所述第二損失，確定模型損失； 根據所述模型損失對所述初始預訓練模型進行訓練，得到所述預訓練模型。

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