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龙图腾网获悉北京亮道智能汽车技术有限公司申请的专利一种模型生成方法、装置、电子设备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：CN116012692B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202211720574.7，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种模型生成方法、装置、电子设备及存储介质是由程诺设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型生成方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种模型生成方法、装置、电子设备及存储介质。方案如下：获取第一网络模型，并获取第二训练集；将第二训练集中的每一样本图像分别输入至第一网络模型，并获取每一卷积层所对应的第一输出结果；针对第一网络模型中的每一卷积层，基于第一输出结果，以及该卷积层对应的第一权重矩阵，计算目标场景下该卷积层对应的第二权重矩阵，得到第二网络模型；针对第二网络模型中的每一卷积层，对该卷积层进行分解，得到第三网络模型。通过本申请实施例提供的技术方案，生成了目标场景所对应的卷积神经网络模型，删除了大尺度卷积神经网络模型中的冗余信息，提高了生成的卷积神经网络模型的卷积运算速率。

本发明授权一种模型生成方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型生成方法，其特征在于，所述方法包括： 获取基于第一训练集训练得到的卷积神经网络模型，作为第一网络模型，并获取所述第一训练集中目标场景所对应的第二训练集；其中，所述第一训练集中包括在多个场景对应的样本图像； 将所述第二训练集中的每一样本图像分别输入至所述第一网络模型，并获取所述第一网络模型中每一卷积层所对应的第一输出结果； 针对所述第一网络模型中的每一卷积层，基于所述第二训练集中每一样本图像在该卷积层对应的第一输出结果，利用预设目标函数计算该卷积层对应的目标转换矩阵；计算该卷积层对应的目标转换矩阵与第一权重矩阵的乘积，得到目标场景下该卷积层对应的第二权重矩阵；基于每一卷积层对应的第二权重矩阵，对所述第一网络模型中各卷积层的权重进行更新，得到第二网络模型；所述预设目标函数为在预设的矩阵的秩约束下，所述第一网络模型和所述第二网络模型中同一卷积层所对应输出误差最小时最优解的计算函数； 针对所述第二网络模型中的每一卷积层，基于该卷积层对应第二权重矩阵进行分解得到的第三权重矩阵，对该卷积层进行分解，得到所述目标场景对应的第三网络模型。

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