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龙图腾网获悉浙江吉利控股集团有限公司;吉利汽车研究院(宁波)有限公司申请的专利模型训练方法、图像感知方法、装置及相关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：CN120526292B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511030045.8，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权模型训练方法、图像感知方法、装置及相关设备是由蒋忠林;周瀚阁;胡大鹏;李默然;薛峰;陈勇设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、图像感知方法、装置及相关设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种模型训练方法、图像感知方法、装置及相关设备，方法包括：获取样本车辆所处环境的第一图像序列，以及第一图像序列对应的第一教师语言描述文本，第一教师语言描述文本用于对第一图像序列中的场景进行描述；对第一教师语言描述文本进行语义编码，得到第一教师语言语义向量；将第一图像序列输入至学生模型进行视觉特征提取，得到多尺度特征图和第一学生视觉向量，第一学生视觉向量根据多尺度特征图计算得到；根据第一教师语言语义向量和第一学生视觉向量，得到目标损失值；根据目标损失值对学生模型进行训练，直到满足预设的迭代停止条件，得到目标模型。由于学生模型可以选用轻量级的模型，可降低目标模型部署所需要的资源。

本发明授权模型训练方法、图像感知方法、装置及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取样本车辆所处环境的第一图像序列，以及所述第一图像序列对应的第一教师语言描述文本，所述第一教师语言描述文本用于对所述第一图像序列中的场景进行描述； 对所述第一教师语言描述文本进行语义编码，得到第一教师语言语义向量； 将所述第一图像序列输入至学生模型进行视觉特征提取，得到多尺度特征图和第一学生视觉向量，所述多尺度特征图用于进行目标检测和路径规划中的至少一项，所述第一学生视觉向量根据所述多尺度特征图计算得到； 根据所述第一教师语言语义向量和所述第一学生视觉向量，得到目标损失值； 根据所述目标损失值对所述学生模型进行训练，直到满足预设的迭代停止条件，得到目标模型； 所述学生模型包括混合骨干网络和第一检测头，所述混合骨干网络包括卷积神经网络与轴向注意力模块，所述轴向注意力模块采用轴向注意力机制； 所述将所述第一图像序列输入至学生模型进行视觉特征提取，得到多尺度特征图和所述第一学生视觉向量，包括： 将所述第一图像序列输入至混合骨干网络，得到所述多尺度特征图，以及每个所述特征图对应的视觉特征； 将每个所述特征图对应的视觉特征输入至第一检测头，得到所述第一学生视觉向量，所述第一检测头用于对每个所述特征图对应的视觉特征中的每个空间位置进行解码处理。

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