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龙图腾网获悉北京凌云光子技术有限公司申请的专利一种大模型在自动驾驶中的环境感知与决策方法及系统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：CN120766249B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511180154.8，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种大模型在自动驾驶中的环境感知与决策方法及系统是由柴作鸿;洪福星;黄义荣设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大模型在自动驾驶中的环境感知与决策方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种大模型在自动驾驶中的环境感知与决策方法及系统，通过获取多光谱通道的道路原始图像，生成携带斯托克斯参数的光强分布数据；基于斯托克斯参数和多光谱通道的波长，计算天气介质散射噪声的偏振光谱耦合系数，结合所述光强分布数据，对道路原始图像进行补偿处理，生成偏振光谱联合补偿图像，并对其进行平滑和强化处理，生成多层级特征图；对多层级特征图进行噪声抑制和特征传播操作，以重建被天气介质遮蔽的物体轮廓，得到重建后物体空间分布，结合道路边界几何特征，生成自动驾驶车辆的避障控制指令；本发明提供的技术方案提高了复杂天气条件下的行驶安全性和自主导航能力。

本发明授权一种大模型在自动驾驶中的环境感知与决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种大模型在自动驾驶中的环境感知与决策方法，其特征在于，包括： 获取多光谱通道的道路原始图像； 基于所述道路原始图像的偏振态分布，生成携带斯托克斯参数的光强分布数据； 基于所述斯托克斯参数和所述多光谱通道的波长，计算天气介质散射噪声的偏振光谱耦合系数； 根据所述偏振光谱耦合系数和所述光强分布数据，对所述道路原始图像进行补偿处理，生成偏振光谱联合补偿图像，并对所述偏振光谱联合补偿图像进行平滑和强化处理，以生成多层级特征图； 对所述多层级特征图进行噪声抑制和特征传播操作，以重建被天气介质遮蔽的物体轮廓，得到重建后物体空间分布； 根据所述重建后物体空间分布与道路边界几何特征，生成自动驾驶车辆的避障控制指令； 基于所述斯托克斯参数和所述多光谱通道的波长，计算天气介质散射噪声的偏振光谱耦合系数，包括： 基于所述斯托克斯参数，解算偏振椭圆方位角，以确定各偏振方向的光强分量分布； 根据散射敏感度阈值，将所述多光谱通道的波长划分为高散射敏感波段和低散射敏感波段； 计算所述高散射敏感波段与低散射敏感波段分别对应的光强分量分布差异量，并计算所述光强分量分布差异量随所述多光谱通道的波长变化的离散微分值； 对大气透射率参数执行负对数转换操作，生成大气光学作用量，结合所述离散微分值，生成未修正耦合量； 根据大气密度参数对所述未修正耦合量进行线性修正，生成修正后耦合量，将所述修正后耦合量作为天气介质散射噪声的偏振光谱耦合系数； 根据大气密度参数对所述未修正耦合量进行线性修正，生成修正后耦合量，将所述修正后耦合量作为天气介质散射噪声的偏振光谱耦合系数，包括： 获取实时大气密度值，并从预存储的气象参数数据库中调用大气密度基准值； 计算所述实时大气密度值与所述大气密度基准值的密度比值，并对所述密度比值执行边界截断处理，得到截断后密度比值； 将所述截断后密度比值输入双区间线性函数，得到密度修正因子，其中，所述双区间线性函数包括第一线性函数和第二线性函数，所述密度比值小于或等于预设临界值时使用第一线性函数，所述密度比值大于预设临界值时使用第二线性函数； 对所述密度修正因子与所述未修正耦合量执行标量乘法操作，生成修正后耦合量，将所述修正后耦合量作为天气介质散射噪声的偏振光谱耦合系数。

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