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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种基于大语言模型的自动驾驶三维场景数据预处理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：CN118781267B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202410746078.1，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于大语言模型的自动驾驶三维场景数据预处理方法及系统是由蔡英凤;董微;廉玉波;刘坚坚;陈龙;王海设计研发完成，并于2024-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的自动驾驶三维场景数据预处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型的自动驾驶三维场景数据预处理方法及系统，文本端基于大语言模型对每个类别标签生成用于对比学习的提问范式，激发大语言模型的事实性知识，将事实性知识作为答案空间，针对自动驾驶任务的类别标签生成详细的类别模板，并将类别模板缓存到离线文件中，在下游模型训练时进行加载，拓展类别模板，强化最核心的类别短语；视觉端通过稀疏采样和密集采样获取输入视频序列的关键帧，使用视频随机数据增强方法，在采样得到的关键帧上执行图像变换，增强模型对视觉表征的鲁棒性。本发明对文本模态的信息和视觉模态的信息分别进行处理，不同预处理方法的融合可以捕获不同的先验知识，利用它们互补的特性实现更优的性能。

本发明授权一种基于大语言模型的自动驾驶三维场景数据预处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的自动驾驶三维场景数据预处理方法，其特征在于，包括三部分： A.在文本输入端处理数据，根据提示学习方法设计大语言模型提示模板，应用于类别标签，该模板对每个场景中的每个目标进行详细的描述，使标签可以携带更多语义信息；同时设计一个提问范式，以获得最优的描述，从而引导大语言模型生成更准确和丰富的文本信息；此外，对基础的提示模板进行拓展，根据权重添加类别标签，以强化模板中的关键信息，进一步提高描述的质量和准确度，在文本端形成了提示、生成、缓存、拓展的处理方式，对文本数据进行增强；具体步骤如下： 步骤1：基于大语言模型对每个类别标签生成用于对比学习的提问范式，激发大语言模型中的事实性知识； 步骤2：将事实性知识作为答案空间，针对自动驾驶任务的类别标签生成详细的类别模板； 步骤3：将生成的类别模板缓存到离线文件中，在下游模型训练时进行加载； 步骤4：拓展类别模板，强化核心的类别短语； B.在视觉输入端处理数据，采用视频帧片段化采样策略和视频随机数据增强方法对输入帧进行预处理；具体步骤如下： 步骤5：通过稀疏采样和密集采样获取输入视频序列的关键帧，以此作为模型视觉端的输入； 步骤6：使用视频随机数据增强方法，在采样得到的关键帧上执行图像变换，增强模型对视觉表征的鲁棒性； C.构建自动驾驶三维场景数据预处理网络，实现三维数据处理；具体如下： 步骤7：将预处理后的文本数据与视觉图像数据和点云数据送入文本编码器、图像编码器和点云编码器获得文本嵌入、图像嵌入和点特征； 步骤8：利用对比语言图像预训练模型知识构建用于对比学习的正样本和负样本，得到点云-文本对和短时间内的所有图像-文本对，学习点云或图像像素点与文本描述之间的语义相关性；计算图像嵌入和文本嵌入之间的相似性；采用对比损失计算图像嵌入和文本嵌入之间的相似性，最大化图像和其对应描述文本之间的相似度，最小化其他图像-文本对之间的相似度； 步骤9：训练对比语言预训练模型，实现三维语义分割，完成三维数据的处理。

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