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龙图腾网获悉斯特拉德视觉公司申请的专利用于更新自动驾驶汽车的基于深度学习的对象检测器使得适应行驶环境的训练方法和学习设备、以及利用该方法的更新方法和更新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：CN115516465B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202180029515.2，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权用于更新自动驾驶汽车的基于深度学习的对象检测器使得适应行驶环境的训练方法和学习设备、以及利用该方法的更新方法和更新设备是由柳宇宙;诸泓模;康凤男;金镕重设计研发完成，并于2021-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于更新自动驾驶汽车的基于深度学习的对象检测器使得适应行驶环境的训练方法和学习设备、以及利用该方法的更新方法和更新设备在说明书摘要公布了：提供用于更新自动驾驶汽车的基于深度学习的对象检测器使得适应行驶环境的训练方法，该方法包括ai将对应于驾驶环境的训练图像输入到环境特定对象检测器中，以使所述第k环境特定对象检测器i‑1卷积生成环境特定特征图，i‑2利用ROI池化生成环境特定池化特征图，i‑3对所述第k环境特定池化特征图适用全连接运算生成环境特定对象检测信息，ii将环境特定特征图输入到特定环境特定排序网络，ii‑1通过环境特定去卷积层进行去卷积运算生成环境特定分割图，ii‑2通过环境特定鉴别器生成环境特定排序分数，b训练环境特定对象检测器，训练环境特定去卷积层环境特定卷积层，训练环境特定鉴别器。

本发明授权用于更新自动驾驶汽车的基于深度学习的对象检测器使得适应行驶环境的训练方法和学习设备、以及利用该方法的更新方法和更新设备在权利要求书中公布了：1.一种用于更新自动驾驶汽车的基于深度学习的对象检测器使得适应行驶环境的训练方法，其中包括以下步骤： a当获取到第1训练图像至第n训练图像中的至少一个第k训练图像时，学习设备执行以下过程，其中，所述第1训练图像对应于第1行驶环境且包括第1对象标注和第1分割标注，所述第n训练图像对应于第n行驶环境且包括第n对象标注和第n分割标注，所述k是大于等于1且小于等于n的整数，i将所述第k训练图像输入到对应于所述第1行驶环境的第1对象检测器至对应于所述第n行驶环境的第n对象检测器中的与第k行驶环境对应的第k环境特定对象检测器中，以使所述第k环境特定对象检测器i-1通过所述第k环境特定对象检测器的至少一个第k环境特定卷积层对所述第k训练图像适用至少一次卷积运算，以此生成第k环境特定特征图，i-2通过所述第k环境特定对象检测器的第k环境特定池化层利用第k环境特定ROI信息对所述第k环境特定特征图适用至少一次ROI池化运算，以此生成第k环境特定池化特征图，其中，所述第k环境特定ROI信息与预测包括所述第k环境特定特征图中存在的至少一个对象的至少一个区域对应，i-3通过所述第k环境特定对象检测器的第k环境特定全连接层对所述第k环境特定池化特征图适用至少一次全连接运算，以此生成第k环境特定对象检测信息，ii将所述第k环境特定特征图输入到对应于所述第1对象检测器的第1排序网络至对应于所述第n对象检测器的第n排序网络中的与所述第k环境特定对象检测器对应的第k环境特定排序网络，以使所述第k环境特定排序网络ii-1通过所述第k环境特定排序网络的至少一个第k环境特定去卷积层对所述第k环境特定特征图适用至少一次去卷积运算，以此生成第k环境特定分割图，ii-2通过所述第k环境特定排序网络的第k环境特定鉴别器生成第k环境特定排序分数，其中，所述第k环境特定排序分数表示关于第k环境特定排序图是真是假的信息，所述第k环境特定排序图是通过所述第k训练图像上的主区以及与其对应的所述第k环境特定分割图上的第1子区被剪裁后连接而生成的；以及 b所述学习设备执行以下过程，i训练所述第k环境特定对象检测器，以使所述第k环境特定对象检测损失最小化，并训练所述第k环境特定去卷积层和所述第k环境特定卷积层，以使所述第k环境特定排序分数最大化，其中，所述第k环境特定对象检测损失是通过参考所述第k环境特定对象检测信息以及与其对应的第k环境特定对象标注而生成的，ii训练所述第k环境特定鉴别器，以使与第k环境特定标注排序图有关的第k环境特定标注排序分数最大化，并使所述第k环境特定排序分数最小化，其中，所述第k环境特定标注排序图是通过所述第k训练图像上的所述主区以及与其对应的第k环境特定分割标注上的第2子区被剪裁后连接而生成的，所述第k环境特定标注排序分数是通过所述第k环境特定鉴别器生成的。

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斯特拉德视觉公司，其通讯地址为：韩国庆尚北道；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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