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龙图腾网获悉天津师范大学申请的专利一种面向智能驾驶基于交叉互换蒸馏的视觉目标检测方法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：CN119445539B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510032769.X，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种面向智能驾驶基于交叉互换蒸馏的视觉目标检测方法是由张重;薛棋;范晓婷;刘爽设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向智能驾驶基于交叉互换蒸馏的视觉目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种面向智能驾驶基于交叉互换蒸馏的视觉目标检测方法，该方法包括：构建视觉变换目标检测教师网络；将训练集中训练检测图像输入到教师网络以对其进行优化；构建检测图像特征深度变换学生网络；利用自适应焦点损失计算生成的目标类别软标签的损失值，利用混合交并比损失计算生成的目标类别边界框的损失值；结合两种损失值，共同优化学生网络，以利用优化后的学生网络实现视觉目标检测。本发明充分利用交叉互换蒸馏的方法来进行视觉目标检测，在教师网络的监督下，使学生网络能够学习到更精确的目标类别边界框定位。这种方法有效地提高了视觉目标检测的平均精度，增强了对多样化场景的适应能力。

本发明授权一种面向智能驾驶基于交叉互换蒸馏的视觉目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种面向智能驾驶基于交叉互换蒸馏的视觉目标检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤S1，构建基于深度学习的视觉变换目标检测教师网络； 步骤S2，确定训练集，将训练集中的训练检测图像输入至所述基于深度学习的视觉变换目标检测教师网络中，以对于所述基于深度学习的视觉变换目标检测教师网络进行优化，得到训练好的视觉变换目标检测教师网络； 步骤S3，基于所述训练好的视觉变换目标检测教师网络，构建检测图像特征深度变换学生网络，并冻结所述训练好的视觉变换目标检测教师网络的权重，将训练集中的训练检测图像分别输入至构建好的检测图像特征深度变换学生网络和已冻结权重的视觉变换目标检测教师网络中，得到相应的预测结果； 步骤S4，基于所述检测图像特征深度变换学生网络和训练好的视觉变换目标检测教师网络生成的预测结果，对于目标类别的软标签和边界框，计算得到所述训练检测图像的交叉熵损失值、平方误差损失值、交叉互换损失值和蒸馏损失值，其中，所述交叉互换损失值表示为： ， 其中，表示交叉互换损失值，表示控制自适应焦点损失的权重，表示自适应焦点损失，表示混合交并比损失； 步骤S5，每次小批量随机选取M张检测图像组成小批量样本，根据所述小批量样本中每张检测图像的交叉熵损失值、平方误差损失值、交叉互换损失值和蒸馏损失值，计算所述小批量样本的总损失，以对于所述检测图像特征深度变换学生网络进行优化，得到优化的检测图像特征深度变换学生网络； 步骤S6，基于所述优化的检测图像特征深度变换学生网络，提取待检测图像的特征进行目标识别，得到视觉目标检测的结果。

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