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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自动驾驶感知模型的生成方法、装置及电子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：CN115984791B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202211646569.6，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权自动驾驶感知模型的生成方法、装置及电子设备是由朱宇祺设计研发完成，并于2022-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本自动驾驶感知模型的生成方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本公开提供了一种自动驾驶感知模型的生成方法、装置及电子设备，涉及计算机技术领域，尤其涉及自动驾驶、深度学习等人工智能技术领域。包括：将车道图像分别输入教师感知模型及初始自动驾驶感知模型，以获取教师感知模型输出的第一预测结果及初始自动驾驶感知模型输出的第二预测结果；将第一预测结果及车道图像对应的第一标签进行融合，以获取车道图像对应的第二标签；根据第二标签与第二预测结果之间的差异，对初始自动驾驶感知模型进行修正，以获取目标自动驾驶感知模型。由此，使初始自动驾驶感知模型通过第二标签学习教师感知模型学习到的知识，不仅可以获取轻量级的目标自动驾驶感知模型，还可以提高生成的目标自动驾驶感知模型的性能。

本发明授权自动驾驶感知模型的生成方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶感知模型的生成方法，包括： 获取样本训练数据集，其中，所述样本训练数据集中包含车道图像及所述车道图像在待训练任务类型下对应的第一标签； 将所述车道图像分别输入教师感知模型及初始自动驾驶感知模型中，以获取所述教师感知模型输出的第一预测结果及所述初始自动驾驶感知模型输出的第二预测结果； 将所述第一预测结果及所述第一标签进行融合，以获取所述车道图像对应的第二标签； 根据所述第二标签与所述第二预测结果之间的差异，对所述初始自动驾驶感知模型进行修正，以获取目标自动驾驶感知模型；其中，所述将所述第一预测结果及所述第一标签进行融合，以获取第二标签，包括： 根据所述车道图像中每个像素点的第一预测结果与所述第一标签之间的差异，确定所述车道图像中每个像素点的第一预测结果对应的第一权重因子； 根据所述待训练任务类型，确定所述车道图像中每个像素点对应的第二权重因子； 获取所述车道图像中每个像素点的第一预测结果对应的第一初始权重，及第一标签对应的第二初始权重； 将所述车道图像中每个像素点的第一预测结果对应的所述第一初始权重、所述第一权重因子及所述第二权重因子的乘积，确定为所述车道图像中每个像素点的第一预测结果对应的目标权重； 基于所述车道图像中每个像素点的第一标签对应的所述第二初始权重及第一预测结果对应的所述目标权重，将所述车道图像中每个像素点的所述第一预测结果及所述第一标签进行融合，以获取所述车道图像中每个像素点对应的第二标签； 基于所述车道图像中每个像素点对应的第二标签，生成所述车道图像对应的所述第二标签。

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