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龙图腾网获悉深圳市优必选科技股份有限公司申请的专利多任务检测模型的训练方法、装置及终端设备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：CN114359572B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202111416716.6，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权多任务检测模型的训练方法、装置及终端设备是由李奕润;程骏设计研发完成，并于2021-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本多任务检测模型的训练方法、装置及终端设备在说明书摘要公布了：本申请适用于图像处理技术领域，提供了一种多任务检测模型的训练方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，应用于预设的多任务检测模型，所述多任务检测模型包括特征提取网络和多任务检测网络，所述方法包括：通过所述特征提取网络获取训练图像的全局特征信息和局部特征信息；将所述全局特征信息输入所述多任务检测网络，获得多任务检测结果；根据所述全局特征信息和所述局部特征信息获得所述训练图像的语义分割结果；根据所述多任务检测结果和所述语义分割结果训练所述多任务检测模型。通过上述方法，可以减少多任务检测的计算量，同时提高多任务检测的准确度。

本发明授权多任务检测模型的训练方法、装置及终端设备在权利要求书中公布了：1.一种多任务检测模型的训练方法，其特征在于，应用于预设的多任务检测模型，所述多任务检测模型包括特征提取网络和多任务检测网络，所述方法包括： 通过所述特征提取网络获取训练图像的全局特征信息和局部特征信息； 将所述全局特征信息输入所述多任务检测网络，获得多任务检测结果；其中，所述多任务检测网络包括车辆检测子网络和车道线检测子网络，所述多任务检测结果包括车辆检测框和车道线点集；其中，所述将所述全局特征信息输入所述多任务检测网络，获得多任务检测结果包括：将所述全局特征信息输入所述车道线检测子网络，获得每组目标像素对应类别矩阵，其中，一组所述目标像素为所述训练图像中的一行像素点，所述目标像素的组数小于所述训练图像中像素点的行数，所述类别矩阵包括所述目标像素中每个像素点属于每种车道线类别的概率值；根据每组所述目标像素对应的所述类别矩阵确定每组所述目标像素对应的类别向量，其中，所述类别向量中包括所述目标像素中每个像素点在所述类别矩阵中的最大概率值对应的车道线类别；将每个所述类别向量中预设类别对应的像素点生成所述车道线点集； 根据所述全局特征信息和所述局部特征信息获得所述训练图像的语义分割结果； 根据所述多任务检测结果和所述语义分割结果训练所述多任务检测模型；其中，训练后的所述任务检测模型用于检测待处理图像中的车辆检测框和车道线点集。

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