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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利一种车辆人工智能的分层反馈自学习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：CN120014583B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510164163.1，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种车辆人工智能的分层反馈自学习方法是由申水文;方运舟;常宇轩;王峻;曾晓榕;韩勇设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车辆人工智能的分层反馈自学习方法在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能技术领域，公开了一种车辆人工智能的分层反馈自学习方法，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执行：提取视频流中各个视频帧的多个维度的特征信息；计算第一特征信息与第二特征信息之间的第一差分信息；基于第一差分信息以及车辆的运动信息生成运动空间信息，基于运动空间信息预测下一视频帧的特征信息；基于预测的特征信息与提取的特征信息之间的第二差分信息，确定分层反馈在线自主学习策略；基于分层反馈在线自主学习策略，对车辆人工智能感知网络模型进行分层反馈自学习。本发明实现了人工智能感知网络模型的分层反馈自学习，提高了模型的感知准确率。

本发明授权一种车辆人工智能的分层反馈自学习方法在权利要求书中公布了：1.一种车辆人工智能的分层反馈自学习方法，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； 将所述视频流输入待在线训练的车辆人工智能感知网络模型中，通过所述车辆人工智能感知网络模型执行如下步骤： 提取所述视频流中各个视频帧的多个维度的特征信息，所述车辆人工智能感知网络模型包括二维特征信息提取子模型、三维特征信息提取子模型和四维特征信息提取子模型，所述多个维度的特征信息包括二维特征信息、三维特征信息以及四维特征信息； 对于当前视频帧的每一维度的特征信息，计算第一特征信息与第二特征信息之间的第一差分信息；所述第一特征信息为所述当前视频帧的所述维度的特征信息，所述第二特征信息为所述当前视频帧的下一视频帧的所述维度的特征信息；所述当前视频帧为所述视频流的任一视频帧； 基于所述第一差分信息以及所述车辆的运动信息生成所述车辆的运动空间信息，并基于所述运动空间信息预测所述下一视频帧的所述维度的特征信息； 基于所预测的下一视频帧的二维特征信息与所提取的所述下一视频帧的二维特征信息之间的第二差分信息，确定二维特征信息提取子模型对应的第一参数调整梯度信息，并基于所述第一参数调整梯度信息构建二维特征反馈网络； 基于所预测的下一视频帧的三维特征信息与所提取的所述下一视频帧的三维特征信息之间的第二差分信息，确定所述三维特征信息提取子模型对应的第二参数调整梯度信息，并基于所述第二参数调整梯度信息构建三维特征反馈网络； 基于所预测的下一视频帧的四维特征信息与所提取的所述下一视频帧的四维特征信息之间的第二差分信息，确定所述四维特征信息提取子模型对应的第三参数调整梯度信息，并基于所述第三参数调整梯度信息构建四维特征反馈网络； 基于所述三维特征反馈网络和所述四维特征反馈网络，构建层间反馈网络； 基于所述二维特征反馈网络、所述三维特征反馈网络、所述四维特征反馈网络和所述层间反馈网络，确定分层反馈在线自主学习策略； 基于分层反馈在线自主学习策略，对所述车辆人工智能感知网络模型进行分层反馈自学习，得到在线分层反馈自学习后的车辆人工智能感知网络模型。

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