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龙图腾网获悉爱泊车科技有限公司申请的专利一种光照不足条件下的车辆姿态估计方法及系统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：CN120236262B 。

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：202411958160.7，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种光照不足条件下的车辆姿态估计方法及系统是由闫昊;丁丽珠设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光照不足条件下的车辆姿态估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种光照不足条件下的车辆姿态估计方法及系统，涉及智能停车管理领域，所述方法包括：根据交通场景视频图像数据，对光照正常的图像数据进行数据标注；根据数据增强后的所述光照正常图像数据进行模型训练，构建教师网络模型；对所述已标注的正常光照图像数据进行数据增强，并根据增强后的正常光照图像数据对所述教师网络模型进行训练，生成训练后的教师网络模型；根据所训练后的教师网络模型和未标注的暗光场景数据，构建学生网络并生成所述暗光场景数据对应的伪标签；根据所述学生网络和所述暗光场景数据对应的伪标签对光照不足条件下的车辆姿态进行估计，从而极大的降低了光照不足条件下的车辆姿态估计的实现难度。

本发明授权一种光照不足条件下的车辆姿态估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种光照不足条件下的车辆姿态估计方法，其特征在于，所述方法包括： 根据交通场景视频图像数据，对光照正常的图像数据进行数据标注，得到图像中的车辆的二维检测框和三维包围框标注信息； 根据数据增强后的光照正常图像数据进行模型训练，构建教师网络模型； 对已标注的光照正常图像数据进行数据增强，并根据增强后的光照正常图像数据对所述教师网络模型进行训练，生成训练后的教师网络模型； 根据所述训练后的教师网络模型和未标注的暗光场景数据，构建学生网络并生成所述暗光场景数据对应的伪标签； 根据所述学生网络和所述暗光场景数据对应的伪标签对光照不足条件下的车辆姿态进行估计； 所述根据数据增强后的光照正常图像数据进行模型训练，构建教师网络模型的步骤包括： 根据数据增强后的光照正常图像数据，对所述教师网络模型中的骨干网络模型进行卷积层、归一化层、激活函数层卷积组合层的叠加运算； 对所述教师网络模型中的特征聚合网络模型中，处于网络不同层之间的特征进行数据聚合； 根据所述图像中的车辆的二维检测框和三维包围框标注信息和所述教师网络模型中的关键点预测网络模型，学习八个车辆关键点的中心点、每个车辆关键点对于中心点的偏移量、以及热力图； 所述教师网络模型包括主要教师网络模型和辅助教师网络模型，所述根据所述训练后的教师网络模型和未标注的暗光场景数据，构建学生网络并生成所述暗光场景数据对应的伪标签的步骤包括： 根据公式构建学生网络并生成所述暗光场景数据对应的伪标签，其中，为所述暗光场景数据对应的伪标签，分别表示主要教师模型和辅助教师模型的预测结果；分别表示两个教师模型的得分阈值，表示两个教师模型的预测结果得分，表示将两个模型预测结果中大于阈值的预测结果进行拼接组合，表示进行过滤去除重复的预测结果。

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