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龙图腾网获悉深圳市贝铂智能科技有限公司申请的专利基于车载智能终端的AI视觉算法处理方法及电子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：CN121582899B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610091957.4，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于车载智能终端的AI视觉算法处理方法及电子设备是由车建波设计研发完成，并于2026-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于车载智能终端的AI视觉算法处理方法及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供的基于车载智能终端的AI视觉算法处理方法及电子设备，包括：基于车载智能终端实时采集行车场景图像数据；对行车场景图像数据执行多尺度特征增强，生成带场景优先级标注的增强特征图；将增强特征图输入基于轻量化Transformer推理模型的AI视觉算法，动态调整注意力头数量与特征通道压缩比，输出包括行车环境关键目标的识别结果；基于识别结果与车载传感器的异构数据进行交叉验证，对AI视觉算法的特征提取权重与推理阈值进行实时闭环修正，完成行车场景的动态视觉感知。在本发明中，克服了当前无法动态适配行车场景、无法平衡识别精度、无法实现视觉算法闭环优化的缺陷。

本发明授权基于车载智能终端的AI视觉算法处理方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于车载智能终端的AI视觉算法处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于车载智能终端实时采集行车场景图像数据； 对行车场景图像数据执行多尺度特征增强，生成带场景优先级标注的增强特征图； 将增强特征图输入基于轻量化Transformer推理模型的AI视觉算法，轻量化Transformer推理模型动态调整注意力头数量与特征通道压缩比，输出包括行车环境关键目标的识别结果； 基于识别结果与车载传感器的异构数据进行交叉验证，对AI视觉算法的特征提取权重与推理阈值进行实时闭环修正，完成行车场景的动态视觉感知；包括：基于历史行车数据中各目标类别的识别准确率与场景复杂度，动态生成实时验证通过率阈值；包括：在实时行车过程中，车载智能终端通过场景识别模块实时采集当前场景复杂度参数，将当前目标类别、当前场景复杂度参数输入训练好的GBDT模型，动态生成各目标类别的实时验证通过率阈值； 计算各类型目标的视觉识别结果与车载传感器的异构数据的匹配通过率，若匹配通过率高于实时验证通过率阈值，判定识别结果有效，维持当前算法参数；若匹配通过率低于实时验证通过率阈值，启动智能闭环修正机制：引入注意力机制导向的权重分配模型，基于异构数据验证有效的目标特征，动态分配特征通道权重，有效特征通道的权重系数按匹配通过率缺口占比自适应提升；其中，匹配通过率缺口占比=实时验证通过率阈值-匹配通过率实时验证通过率阈值；无效特征通道的权重系数通过正则化约束进行稀疏化抑制；以匹配通过率与实时验证通过率阈值的差值比例为核心因子，环境光照强度为辅助因子，动态调整实时验证通过率阈值；当某类目标的匹配通过率连续多帧低于比例阈值时，自动调用预设的场景专属特征模板替换当前特征提取逻辑，同时将修正后的参数实时反馈至AI视觉算法，实现行车场景动态视觉感知的自适应升级。

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