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龙图腾网获悉魔门塔(苏州)科技有限公司申请的专利一种动态标定模型训练方法、动态标定方法、装置及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：CN117197251B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202210588446.5，技术领域涉及：G06T7/80；该发明授权一种动态标定模型训练方法、动态标定方法、装置及介质是由李源;王易昕;沈鹏程设计研发完成，并于2022-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动态标定模型训练方法、动态标定方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种动态标定模型训练方法、动态标定方法、装置及介质，属于数据处理技术领域。该方法主要包括：根据车载相机拍摄的图像，在图像中对车辆内部结构进行标注，获取车辆内部结构所在区域的标注位置信息；根据经标注区域获取图像拼接图；将拼接图输入预设的神经网络模型中，获取车辆内部结构分别对应的一个或多个点的位置信息；利用标注位置信息与点的位置信息的损失函数，获取车辆与车载相机之间的动态标定模型。通过提供一体化神经网络模型，使得一次性输入拼接图像便可获取所需的相关信息，在提高系统运行效率的同时，保证数据的精度不受影响，从而又快又好的获取准确的外参矩阵，为准确判断驾驶员是否分心提供准确条件。

本发明授权一种动态标定模型训练方法、动态标定方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种动态标定模型训练方法，其特征在于，包括： 根据车载相机拍摄的具有车辆内部结构的一张或多张图像，在所述图像中对所述车辆内部结构进行人工标注，获取所述车辆内部结构所在区域的标注点对应的标注位置信息； 分别对每一所述图像中的所述区域进行裁剪，获取各个所述车辆内部结构分别对应的裁剪区域；对所述裁剪区域进行拼接，获取所述图像车辆内部结构对应的拼接图； 将所述拼接图输入预设的神经网络模型中，获取所述车辆内部结构分别对应的一个或多个点的位置信息； 其中将所述拼接图输入预设的神经网络模型中，获取所述车辆内部结构分别对应的一个或多个点的位置信息具体包括， 根据所述神经网络模型获取所述车辆内部结构的轮廓曲线，根据所述轮廓曲线获取所述轮廓曲线上的所述一个或多个点的位置信息； 利用所述标注位置信息与所述点的位置信息之间的损失函数，对所述神经网络模型进行调整，获取所述车载相机的动态标定模型，由所述动态标定模型输出准确的车辆内部结构对应的点的位置信息； 以及利用在预建立的车身坐标系中所述车辆内部结构的位置信息与所述点的位置信息，获取所述车辆与所述车载相机之间外参矩阵。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人魔门塔(苏州)科技有限公司，其通讯地址为：215131 江苏省苏州市相城区高铁新城青龙港路58号天成时代商务广场23层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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