小米汽车科技有限公司周天宝获国家专利权
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龙图腾网获悉小米汽车科技有限公司申请的专利模型训练方法、物体识别方法、装置、车辆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：CN114973178B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202210762702.8，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权模型训练方法、物体识别方法、装置、车辆及存储介质是由周天宝设计研发完成，并于2022-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本模型训练方法、物体识别方法、装置、车辆及存储介质在说明书摘要公布了：本公开涉及自动驾驶领域，涉及一种模型训练方法、物体识别方法、装置、车辆及存储介质，所述方法包括：获取相机对第一对象采集得到的第一图像以及雷达对第一对象采集得到的第一点云数据；通过雷达特征提取网络提取第一点云数据的特征，得到第一特征；通过相机特征提取网络提取第一图像的特征，得到第二特征；将第一特征转换至鸟瞰图表征空间，得到对应于第一点云数据的第一鸟瞰图特征；将第二特征转换至鸟瞰图表征空间，得到对应于第一图像的第二鸟瞰图特征；根据第一鸟瞰图特征、第二鸟瞰图特征对雷达特征提取网络和相机特征提取网络进行训练。这样能够利用相机和雷达采集的无标签数据进行模型训练，从而减少了模型训练过程对标注样本的依赖。
本发明授权模型训练方法、物体识别方法、装置、车辆及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括： 获取相机对第一对象采集得到的第一图像以及雷达对所述第一对象采集得到的第一点云数据； 通过雷达特征提取网络提取所述第一点云数据的特征，得到第一特征； 通过相机特征提取网络提取所述第一图像的特征，得到第二特征； 将所述第一特征转换至鸟瞰图表征空间，得到对应于所述第一点云数据的第一鸟瞰图特征； 将所述第二特征转换至所述鸟瞰图表征空间，得到对应于所述第一图像的第二鸟瞰图特征； 根据所述第一鸟瞰图特征、所述第二鸟瞰图特征对所述雷达特征提取网络和所述相机特征提取网络进行训练，包括： 根据所述第一鸟瞰图特征以及所述第二鸟瞰图特征计算目标损失值，所述目标损失值包括用于衡量所述第一鸟瞰图特征以及所述第二鸟瞰图特征之间的相关性的中心核损失，使得所述第一鸟瞰图特征与所述第二鸟瞰图特征互为标签进行无监督训练。
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