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龙图腾网获悉比亚迪股份有限公司申请的专利障碍物检测模型的训练方法、障碍物检测方法及存储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：CN118918403B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202310478355.0，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权障碍物检测模型的训练方法、障碍物检测方法及存储介质是由张凯燕;杨冬生;徐驰设计研发完成，并于2023-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本障碍物检测模型的训练方法、障碍物检测方法及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种障碍物检测模型的训练方法、障碍物检测方法及存储介质、电子设备、车辆。训练方法包括：获取行车图像数据集，其中，行车图像数据集包括普通行车图像和不同行车条件下的特定障碍物图像；对行车图像数据集中的普通行车图像和特定障碍物图像进行扩充处理，得到训练图像数据集；构建障碍物检测模型，并利用训练图像数据集中的训练图像对障碍物检测模型进行训练，得到目标障碍物检测模型。该训练方法通过丰富训练图像数据集，提升训练得到的目标障碍物检测模型的泛化能力，实现目标障碍物检测模型对行车图像中特定障碍物的有效识别。

本发明授权障碍物检测模型的训练方法、障碍物检测方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种障碍物检测模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括： 获取行车图像数据集，其中，行车图像数据集包括普通行车图像和不同行车条件下的特定障碍物图像； 对所述行车图像数据集中的普通行车图像和特定障碍物图像进行扩充处理，得到训练图像数据集； 构建障碍物检测模型，并利用所述训练图像数据集中的训练图像对所述障碍物检测模型进行训练，得到目标障碍物检测模型； 所述障碍物检测模型的骨干网络采用第一RepVGG模型，所述障碍物检测模型在所述RepVGG模型的全局平均池化层之前，依次设置有通道注意力机制、空间注意力机制和FcaNet注意力机制，利用所述训练图像数据集中的训练图像对所述障碍物检测模型进行训练，得到目标障碍物检测模型，包括： 利用所述训练图像数据集中的训练图像对所述第一RepVGG模型进行无监督训练，得到训练好的第一RepVGG模型； 将所述训练好的第一RepVGG模型替换YOLOv5模型的骨干网络； 对所述训练图像数据集中的训练图像进行标注，并利用标注后的训练图像对替换后的YOLOv5模型进行有监督训练，得到训练好的YOLOv5模型，记为教师网络； 构建学生网络，并利用所述教师网络对所述学生网络进行知识蒸馏，得到所述目标障碍物检测模型，所述学生网络采用第二RepVGG模型。

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