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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利预训练模型的生成方法、装置、电子设备和存储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：CN117636127B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202311622742.3，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权预训练模型的生成方法、装置、电子设备和存储介质是由路金诚;王学宽;张伟;谭啸;李莹莹设计研发完成，并于2023-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本预训练模型的生成方法、装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了预训练模型的生成方法、装置、电子设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉、虚拟现实、深度学习、大模型领域，可应用于自动驾驶等场景。方案为：获取第一样本点云，并对第一样本点云进行体素化处理，得到第一体素；将第一体素进行掩码处理，得到第二体素，第二体素包括掩码体素；对第二体素进行特征提取，得到第一特征向量；根据第一特征向量进行预测，得到掩码体素的预测几何特征；根据预测几何特征及掩码体素的真实几何特征之间的差异，对初始预训练模型进行训练，得到预训练模型。

本发明授权预训练模型的生成方法、装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种预训练模型的生成方法，包括： 获取第一样本点云，并对所述第一样本点云进行体素化处理，得到第一体素； 将所述第一体素进行掩码处理，得到第二体素；其中，所述第二体素包括掩码体素； 对所述第二体素进行特征提取，得到第一特征向量； 根据所述第一特征向量进行预测，得到所述掩码体素的预测几何特征，其中，包括：对所述第一特征向量进行解码，得到所述掩码体素的第二特征向量；对所述第二特征向量进行预测，得到所述预测几何特征，其中，所述预测几何特征包括所述掩码体素的预测中心点位置坐标、所述掩码体素内每个点的预测法向量及预测曲率； 根据所述预测几何特征及所述掩码体素的真实几何特征之间的差异，对初始预训练模型进行训练，得到预训练模型，其中，包括： 根据所述预测几何特征与所述真实几何特征之间的差异，确定第一损失，其中，包括： 根据所述预测中心点位置坐标与所述真实几何特征中的真实中心点位置坐标之间的差异，确定中心点位置损失； 根据所述掩码体素内每个点的预测法向量与所述真实几何特征中每个点的真实法向量之间的差异，确定法向量损失； 根据所述掩码体素内每个点的预测曲率与所述真实几何特征中每个点的真实曲率之间的差异，确定曲率损失； 根据所述中心点位置损失、所述法向量损失及所述曲率损失，确定所述第一损失； 对所述第一体素进行特征提取，得到第三特征向量； 根据所述第二特征向量与所述第三特征向量之间的差异，确定第二损失，其中，包括： 获取所述掩码体素的位置编码； 确定所述第一体素中与所述掩码体素的位置编码相同的目标体素； 确定所述第三特征向量中所述目标体素的第四特征向量； 根据所述第二特征向量与所述第四特征向量之间的差异，确定所述第二损失； 根据所述第一损失和所述第二损失，确定模型损失； 根据所述模型损失对所述初始预训练模型进行训练，得到所述预训练模型。

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