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龙图腾网获悉重庆赛力斯凤凰智创科技有限公司申请的专利基于多模态的目标检测模型训练方法、装置、车辆及介质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：CN120298860B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510772168.2，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于多模态的目标检测模型训练方法、装置、车辆及介质是由姜铭山;黄瀚霖;罗玉聪设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态的目标检测模型训练方法、装置、车辆及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及目标检测领域，公开了一种基于多模态的目标检测模型训练方法、装置、车辆及介质，该方法获取多个支路的初始主干网络与初始检测头，每个支路对应的初始主干网络和初始检测头构成一个单模态目标检测子模型；每一支路的网络参数采用一种类型的单模态数据集进行训练，确定每个支路优化后的预训练主干网络；以预训练主干网络与模型检测头构建特征提取网络，利用多模态数据集对特征提取网络进行训练，确定多模态的目标检测模型。本申请通过对单模态数据进行处理，减少了不必要的复杂度，提高了模型对单模态数据的学习能力；有效地解决直接拼接带来的空间位置信息学习困难问题，加快了模型收敛速度，提高了模型训练任务的性能表现。

本发明授权基于多模态的目标检测模型训练方法、装置、车辆及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态的目标检测模型训练方法，其特征在于，所述目标检测模型包括多个预训练主干网络和模型检测头，所述方法包括： 获取多个支路的初始主干网络与初始检测头，每个支路对应的所述初始主干网络和所述初始检测头构成一个单模态目标检测子模型，其中，所述支路的数量与多模态数据的数据种类对应； 每一所述支路的网络参数采用一种类型的单模态数据集进行训练，确定每个所述支路优化后的预训练主干网络； 基于优化后的所述预训练主干网络结合所述模型检测头构建特征提取网络，利用所述多模态数据集对所述特征提取网络进行训练，确定多模态的目标检测模型； 其中，将多个所述预训练主干网络对应图像数据与点云数据，划分成用于提取二维特征的第一预训练主干网络与用于提取三维特征的第二预训练主干网络，所述第一预训练主干网络与所述第二预训练主干网络共用所述模型检测头，以构建特征提取网络；所述第一预训练主干网络与所述第二预训练主干网络的学习率跟随训练周期数的增大而逐渐减小，以及所述模型检测头的学习率始终保持不变。

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