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龙图腾网获悉浙江零跑科技股份有限公司;浙江凌艾未来科技有限公司申请的专利模型训练和自动泊车方法、自动泊车系统及计算机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：CN120354908B 。

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：202510833170.6，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权模型训练和自动泊车方法、自动泊车系统及计算机介质是由朱江明;李禹;赵俊设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练和自动泊车方法、自动泊车系统及计算机介质在说明书摘要公布了：本申请公开了模型训练和自动泊车方法、自动泊车系统及计算机介质，该训练方法通过获取在公共数据集上训练的源模型及其第一模型参数，对源模型的模型结构和第一模型参数进行调整，以构建出目标模型；将训练数据集分别输入至目标模型和源模型，以获取源模型输出的第一特征数据和目标模型输出的第二特征数据；基于第一特征数据和第二特征数据的差异数据构建目标模型的总损失函数，以基于总损失函数对目标模型进行训练。因此，通过第一特征数据和第二特征数据的差异数据来构建总损失函数，使得目标模型可以学习到源模型的部分特征处理能力，目标模型可以快速适应目标任务，减少目标模型在泊车场景下的数据采集和标注，同时提升目标模型的鲁棒性。

本发明授权模型训练和自动泊车方法、自动泊车系统及计算机介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，所述模型训练方法包括： 获取在公共数据集上训练的源模型和所述源模型的第一模型参数，对所述源模型的模型结构和所述第一模型参数进行调整，以构建出待训练的目标模型； 获取训练数据集，将所述训练数据集分别输入至所述目标模型和所述源模型，以获取所述源模型输出的第一特征数据和所述目标模型输出的第二特征数据； 基于所述第一特征数据和所述第二特征数据的差异数据，构建所述目标模型的总损失函数，以基于所述总损失函数对所述目标模型进行训练； 所述第一特征数据为所述源模型的特征处理网络输出的第一特征图，所述第二特征数据为所述目标模型的特征处理网络输出的第二特征图； 所述基于所述第一特征数据和所述第二特征数据的差异数据，构建所述目标模型的总损失函数，包括： 计算所述第一特征图和所述第二特征图的相对熵； 将所述相对熵与模型迁移权重的乘积作为第一损失函数； 基于所述第一损失函数构建所述总损失函数； 其中，所述训练数据集包括汽车的周边环境图像和标签数据，所述周边环境图像为通过所述汽车的感知系统采集到的汽车近场区域图像，所述源模型用于通过对所述周边环境图像进行近场感知以执行自动驾驶任务，所述目标模型用于通过所述周边环境图像寻找可泊车位； 所述周边环境图像包括鱼眼图像、超广角图像、具有大于170°视场角的图像采集数据、符合非线性畸变模型的图像数据中的至少一种。

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