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龙图腾网获悉南京佑驾科技有限公司申请的专利一种基于神经网络的被遮挡车辆尾框回归方法、装置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：CN114399742B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202111470034.3，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于神经网络的被遮挡车辆尾框回归方法、装置及存储介质是由季思文;刘国清;郑伟;朱晓东设计研发完成，并于2021-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的被遮挡车辆尾框回归方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的被遮挡车辆尾框回归方法、装置及存储介质，其方法包括：采集含有车辆尾框的目标图像；基于预设的YOLOV5目标检测框架获取目标图像中的目标车辆的位置信息；基于位置信息从目标图像中裁剪出目标车辆图像，并对目标车辆图像进行预处理；将预处理后的目标车辆图像输入深度神经网络得到目标车辆尾部被遮挡信息、车辆尾部特征点位置信息以及车辆尾部中线位置信息；基于车辆尾部被遮挡信息和车辆尾部特征点位置信息筛选出未被遮挡的车辆尾部特征点；基于未被遮挡的车辆尾部特征点和车辆尾部中线位置信息生成车辆尾框；本发明能够提升车辆运动状态判断的精确度来提升整个车载辅助驾驶系统的决策性能。

本发明授权一种基于神经网络的被遮挡车辆尾框回归方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的被遮挡车辆尾框回归方法，其特征在于，包括： 采集车辆前方车况的视频片段，并从视频片段中提取含有车辆尾框的目标图像； 基于预设的YOLOV5目标检测框架获取目标图像中的目标车辆的位置信息； 基于位置信息从目标图像中裁剪出目标车辆图像，并对目标车辆图像进行预处理； 将预处理后的目标车辆图像输入训练好的深度神经网络得到目标车辆尾部被遮挡信息、车辆尾部特征点位置信息以及车辆尾部中线位置信息； 基于车辆尾部被遮挡信息和车辆尾部特征点位置信息筛选出未被遮挡的车辆尾部特征点； 基于未被遮挡的车辆尾部特征点和车辆尾部中线位置信息生成车辆尾框； 其中，所述深度神经网络的训练过程包括： 获取目标车辆图像的历史数据，并分别对目标车辆图像中的车辆尾部特征点进行标注，若特征点中存在被遮挡的情况，则根据经验对被遮挡的特征点进行标注，并对所有特征点添加被遮挡和未被遮挡的标注，对车辆尾部中线进行标注，对标注后的目标车辆图像进行预处理生成训练集； 将训练集中的训练样本输入深度神经网络，得到车辆尾部特征点预测信息； 基于车辆尾部特征点预测信息和标注信息计算深度神经网络的损失；所述车辆尾部特征点预测信息包括车辆尾部被遮挡预测信息、车辆尾部特征点位置预测信息以及车辆尾部中线位置预测信息；通过交叉熵损失函数计算目标车辆尾部被遮挡预测信息的损失；通过smoothL1损失函数计算车辆尾部中线位置预测信息的损失；通过smoothL1损失函数计算车辆尾部特征点位置预测信息的损失； 所述损失为： ； 其中，为函数，是目标车辆尾部被遮挡信息，目标车辆尾部被遮挡预测信息； 所述损失为： ； 其中，为车辆尾部中线标注信息与车辆尾部中线位置预测信息的差值； 所述损失为： ； 其中，当特征点被遮挡时，，当特征点未被遮挡时，； 根据深度神经网络的损失行反向传播迭代深度神经网络的网络参数，直至到达预设迭代次数或损失收敛，完成深度神经网络的训练。

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