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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种面向夜间场景的车辆边界定位方法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：CN117152513B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202311105460.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种面向夜间场景的车辆边界定位方法是由董振江;李浩然;董建阔;亓晋;孙雁飞设计研发完成，并于2023-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向夜间场景的车辆边界定位方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种面向夜间场景的车辆边界定位方法，其采集夜间道路场景的图像数据并使用检测模型对预处理后的图像数据进行边框标注，利用标签数据训练集对检测模型进行训练，获得最终的教师模型；构建学生模型，并利用定位蒸馏方法对教师模型所学边界定位知识进行蒸馏，最终得到轻量级网络模型；最终获得夜间场景的车辆位置。本发明利用定位蒸馏有效解决其模糊边界定位难的问题且提高了检测模型的定位精度，布设于车载360度全景影像系统中可以通过对周边车辆的实时检测来实现较为准确的定位，以避免交通事故的发生，或为自动驾驶提供较好的实施条件。

本发明授权一种面向夜间场景的车辆边界定位方法在权利要求书中公布了：1.一种面向夜间场景的车辆边界定位方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集夜间道路场景的图像数据； S2、将采集到的图像数据划分成训练集、验证集、和测试集，对图像数据进行预处理； S3、使用检测模型对预处理后的图像数据进行边框标注，得到标签图像数据集；并利用标签图像数据集及训练集对检测模型进行训练，获得最终的教师模型； S4、构建学生模型，并利用定位蒸馏方法对教师模型所学边界定位知识进行蒸馏，最终得到轻量级网络模型； S5、将测试集数据输入到轻量级网络模型中，输出车辆的位置坐标信息，设置阈值过滤置定位框，使用非极大值抑制删除重复的定位框，最终获得夜间场景的车辆位置； 其中，构建学生模型具体为： 初始阶段通过卷积操作后进行BatchNormalization归一化，紧接着经过ReLU激活函数，再经过最大池化层，减小特征图的尺寸； 随后所述模型分为三个阶段：第一阶段包括依次连接的一个下采样模块和4个基础模块；第二阶段依次连接的一个下采样模块和8个基础模块，进一步提取和处理特征；第三阶段包含一个下采样模块和4个基础模块，用于深化特征的表达能力；在各个阶段中，所述基础模块由卷积、归一化、激活函数和CBAM注意力模块组成；基础模块之间的连接通过通道重排机制实现； 然后，模型再次经过卷积和BatchNormalization归一化，接着进行全局平均池化，将特征图转化为固定大小； 最后，通过全连接层将特征映射到最终的输出类别，得到预测结果； S4具体为： 将标注结果与训练集、验证集的图像数据同时输入教师模型及学生模型，分别得到车辆定位框信息； 将教师模型输出的车辆定位框信息与学生模型输出的车辆定位框信息的差异作为损失函数的第一部分LOSS1；将学生模型输出的结果与真实标签的差异作为损失函数的第二部分LOSS2；将学生模型输出的定位框的置信度与教师模型输出的定位框的置信度的差异作为损失函数的第三部分LOSS3；所述LOSS1、LOSS2、LOSS3均使用平滑L1损失函数；将LOSS1、LOSS2、LOSS3加权求和作为学生模型的最终损失函数对学生模型进行训练，直至收敛，得到最终的轻量级网络模型。

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