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龙图腾网获悉广州小鹏自动驾驶科技有限公司申请的专利一种物体位置预测方法、装置、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：CN114494682B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202210093673.0，技术领域涉及：G06V10/24；该发明授权一种物体位置预测方法、装置、设备及存储介质是由李品逸;耿思博;刘嘉超;胡宇;刘兰个川设计研发完成，并于2022-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种物体位置预测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种物体位置预测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：对初始神经网络模型参数进行处理，获得量化模型参数；根据初始神经网络模型对样本图像中的物体的位置进行预测获得的第一结果以及根据量化模型参数对应的模型对样本图像中的物体的位置进行预测获得的第二结果，获得引入噪声；当引入噪声大于预设噪声阈值时，返回对初始模型参数进行量化处理，获得量化模型参数的步骤，直至获得的引入噪声小于或等于预设噪声阈值时，获得目标神经网络模型；基于目标神经网络模型对待检测图像进行检测，得到待检测图像中的目标物体的位置。采用本申请上述方法，缩小了预测物体位置的模型的规模，节省了物体位置预测的成本。

本发明授权一种物体位置预测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种物体位置预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取初始神经网络模型，所述初始神经网络模型具有第一精度的初始模型参数，所述初始神经网络模型基于多张具有样本标签的样本图像训练得到，所述样本标签用于标识样本图像中的物体的位置； 对所述初始模型参数进行量化处理，获得量化模型参数； 根据所述初始神经网络模型对所述样本图像中的物体的位置预测获得的第一结果以及所述量化模型参数对应的模型对所述样本图像中的物体的位置预测获得的第二结果，获得引入噪声； 当所述引入噪声大于预设噪声阈值时，返回所述对所述初始模型参数进行量化处理，获得量化模型参数的步骤，直至获得的引入噪声不大于所述预设噪声阈值时，获得目标神经网络模型； 基于所述目标神经网络模型对待检测图像进行检测，得到待检测图像中的目标物体的位置； 其中，所述对所述初始模型参数进行量化处理，获得量化模型参数，包括： 对所述初始模型参数预处理，获得第一初始参数； 根据所述初始神经网络模型中所述初始模型参数的数量，计算所述初始神经网络模型的初始阈值； 利用第一缩放参数和第二缩放参数对所述第一初始参数进行精度下降处理，得到目标模型参数，其中，所述目标模型参数的精度低于所述第一精度； 基于所述初始阈值，对所述目标模型参数进行处理，得到量化模型参数。

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