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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利一种专用于车辆类驾驶和控制的可信人工智能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：CN120014582B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510164160.8，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种专用于车辆类驾驶和控制的可信人工智能方法是由申水文;常宇轩;张敏;杨上东;袁志群;曾晓榕;王嘉淇设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种专用于车辆类驾驶和控制的可信人工智能方法在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能技术领域，公开了一种专用于车辆类驾驶和控制的可信人工智能方法，包括：在车辆行驶过程中，获取车辆的摄像头所采集的视频流；通过车辆人工智能感知网络模型提取视频流的各个视频帧的特征信息，并基于当前视频帧的特征信息预测下一视频帧的特征信息；基于所提取的下一视频帧的特征信息，以及所预测的下一视频帧的特征信息之间的误差，确定车辆人工智能感知网络模型的在线自主学习策略；基于在线自主学习策略对车辆人工智能感知网络模型进行在线反馈学习和反馈训练，得到在线训练后的车辆人工智能感知网络模型。本发明实现了车辆人工智能感知网络模型在线反馈学习和反馈训练，提高了模型的感知准确率。

本发明授权一种专用于车辆类驾驶和控制的可信人工智能方法在权利要求书中公布了：1.一种专用于车辆类驾驶和控制的可信人工智能方法，其特征在于，所述方法包括： 在车辆行驶过程中，获取所述车辆的摄像头所采集的视频流； 通过车辆人工智能感知网络模型提取所述视频流的各个视频帧的特征信息，并基于当前视频帧的特征信息预测下一视频帧的特征信息，所述当前视频帧为所述视频流的任一视频帧； 基于所提取的所述下一视频帧的特征信息，以及所预测的所述下一视频帧的特征信息之间的误差，确定所述车辆人工智能感知网络模型的在线自主学习策略； 基于所述在线自主学习策略对所述车辆人工智能感知网络模型进行在线反馈学习和反馈训练，得到在线训练后的车辆人工智能感知网络模型； 通过所述车辆人工智能感知网络模型输出多个感知结果；每一感知结果用于完成一种感知任务，不同的感知结果所完成的感知任务不同； 对于每一感知结果，从预先构建的数据库中获取所述感知结果对应的标定结果； 基于感知结果和标定结果计算所述车辆人工智能感知网络模型的损失函数值； 基于计算所得的损失函数值，对所述车辆人工智能感知网络模型的在线自主学习策略进行调整，得到调整后的在线自主学习策略； 基于调整后的在线自主学习策略对所述车辆人工智能感知网络模型进行在线反馈学习和反馈训练，得到新的在线训练后的车辆人工智能感知网络模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人厦门理工学院，其通讯地址为：361000 福建省厦门市集美区理工路600号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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