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龍圖騰網(wǎng)獲悉小米汽車科技有限公司申請的專利模型訓(xùn)練方法、物體識別方法、裝置、車輛及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114973178B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210762702.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/56；該發(fā)明授權(quán)模型訓(xùn)練方法、物體識別方法、裝置、車輛及存儲介質(zhì)是由周天寶設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-06-30向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本模型訓(xùn)練方法、物體識別方法、裝置、車輛及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本公開涉及自動駕駛領(lǐng)域，涉及一種模型訓(xùn)練方法、物體識別方法、裝置、車輛及存儲介質(zhì)，所述方法包括：獲取相機對第一對象采集得到的第一圖像以及雷達對第一對象采集得到的第一點云數(shù)據(jù)；通過雷達特征提取網(wǎng)絡(luò)提取第一點云數(shù)據(jù)的特征，得到第一特征；通過相機特征提取網(wǎng)絡(luò)提取第一圖像的特征，得到第二特征；將第一特征轉(zhuǎn)換至鳥瞰圖表征空間，得到對應(yīng)于第一點云數(shù)據(jù)的第一鳥瞰圖特征；將第二特征轉(zhuǎn)換至鳥瞰圖表征空間，得到對應(yīng)于第一圖像的第二鳥瞰圖特征；根據(jù)第一鳥瞰圖特征、第二鳥瞰圖特征對雷達特征提取網(wǎng)絡(luò)和相機特征提取網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練。這樣能夠利用相機和雷達采集的無標(biāo)簽數(shù)據(jù)進行模型訓(xùn)練，從而減少了模型訓(xùn)練過程對標(biāo)注樣本的依賴。

本發(fā)明授權(quán)模型訓(xùn)練方法、物體識別方法、裝置、車輛及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種模型訓(xùn)練方法，其特征在于，包括： 獲取相機對第一對象采集得到的第一圖像以及雷達對所述第一對象采集得到的第一點云數(shù)據(jù)； 通過雷達特征提取網(wǎng)絡(luò)提取所述第一點云數(shù)據(jù)的特征，得到第一特征； 通過相機特征提取網(wǎng)絡(luò)提取所述第一圖像的特征，得到第二特征； 將所述第一特征轉(zhuǎn)換至鳥瞰圖表征空間，得到對應(yīng)于所述第一點云數(shù)據(jù)的第一鳥瞰圖特征； 將所述第二特征轉(zhuǎn)換至所述鳥瞰圖表征空間，得到對應(yīng)于所述第一圖像的第二鳥瞰圖特征； 根據(jù)所述第一鳥瞰圖特征、所述第二鳥瞰圖特征對所述雷達特征提取網(wǎng)絡(luò)和所述相機特征提取網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，包括： 根據(jù)所述第一鳥瞰圖特征以及所述第二鳥瞰圖特征計算目標(biāo)損失值，所述目標(biāo)損失值包括用于衡量所述第一鳥瞰圖特征以及所述第二鳥瞰圖特征之間的相關(guān)性的中心核損失，使得所述第一鳥瞰圖特征與所述第二鳥瞰圖特征互為標(biāo)簽進行無監(jiān)督訓(xùn)練。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人小米汽車科技有限公司，其通訊地址為：100176 北京市大興區(qū)北京經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)科創(chuàng)十街15號院5號樓6層618室；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。