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龙图腾网获悉北京易航远智科技有限公司申请的专利模型训练方法、装置、电子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：CN116563807B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310450915.1，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权模型训练方法、装置、电子设备及存储介质是由肖华辉;李雪设计研发完成，并于2023-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种模型训练方法、装置、电子设备及存储介质。本公开实施例的模型训练方法，包括：获取车辆的环视图像及对应环视图像的激光雷达点云；利用环视图像通过教师学生模型获得强增强BEV特征和弱增强BEV特征，教师学生模型包括教师模型和学生模型；利用激光雷达点云通过点云模型获得点云3D特征；根据点云3D特征和强增强BEV特征确定迁移损失；根据强增强BEV特征和弱增强BEV特征确定图像模态内损失；根据迁移损失和图像模态内损失得到整体损失；利用整体损失更新点云模型和学生模型的参数，利用更新后的学生模型的参数更新教师模型的参数；其中，学生模型用于提取环视图像的BEV特征。本公开实施例训练得到的模型所获得的环视图像的BEV特征可直接用于3D目标检测。

本发明授权模型训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括： 获取车辆的环视图像及对应所述环视图像的激光雷达点云； 利用环视图像通过教师学生模型获得强增强BEV特征和弱增强BEV特征，所述教师学生模型包括教师模型和学生模型； 利用激光雷达点云通过点云模型获得点云3D特征； 根据点云3D特征和强增强BEV特征确定迁移损失； 根据强增强BEV特征和弱增强BEV特征确定图像模态内损失； 根据迁移损失和图像模态内损失得到整体损失； 利用所述整体损失更新所述点云模型和所述学生模型的参数，利用更新后的学生模型的参数更新所述教师模型的参数； 其中，所述学生模型用于提取环视图像的BEV特征； 所述利用环视图像通过教师学生模型获得强增强BEV特征和弱增强BEV特征，包括：对所述环视图像中各视角图像进行不同程度的数据增强处理，以获得所述环视图像中各视角图像的弱增强图像数据和强增强图像数据；利用所述环视图像中各视角图像的弱增强图像数据经所述教师模型处理得到各个视角图像的弱增强BEV特征；利用所述环视图像中各视角图像的强增强图像数据经所述学生模型处理得到各个视角图像的强增强BEV特征； 所述强增强BEV特征包括强增强3DBEV特征和强增强2DBEV特征，所述弱增强BEV特征包括弱增强3DBEV特征和弱增强2DBEV特征； 所述根据强增强BEV特征和弱增强BEV特征确定图像模态内损失，包括：计算强增强3DBEV特征与弱增强3DBEV特征之间的对比损失，以得到3D特征对比损失；计算强增强2DBEV特征与弱增强2DBEV特征之间的对比损失，以得到2D特征对比损失；根据3D特征对比损失和2D特征对比损失获得强增强BEV特征和弱增强BEV特征间的图像模态内损失。

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