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龙图腾网获悉质子汽车科技有限公司申请的专利一种铰链车头挂夹角视觉估计方法和装置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：CN121544684B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202610073182.8，技术领域涉及：G06T7/60；该发明授权一种铰链车头挂夹角视觉估计方法和装置是由孙永丽;李文鹏;杨赟;白朝晖;朱瑜;刘晨设计研发完成，并于2026-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种铰链车头挂夹角视觉估计方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种铰链车头挂夹角视觉估计方法和装置，涉及计算机视觉和车辆智能感知与测量技术领域，能够解决现有技术中头挂夹角测量时存在的成本高、环境适应性差、鲁棒性不足且缺乏端到端直接预测能力的问题。包括：同步采集挂车的图像数据和头挂夹角真值数据，并对图像数据和头挂夹角真值数据进行时间对齐处理，形成训练数据集；构建AngleNet端到端的头挂夹角估计模型，估计模型包括输入层、主干网络、回归头和损失函数，其中主干网络为渐进式可变形卷积网络GDNet，损失函数采用TMSELoss；使用训练数据集对估计模型进行训练；将训练好的估计模型部署到车载计算平台，实时处理摄像头采集的图像并输出头挂夹角估计值。本发明用于铰链车头挂夹角视觉估计。

本发明授权一种铰链车头挂夹角视觉估计方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种铰链车头挂夹角视觉估计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 同步采集挂车的图像数据和头挂夹角真值数据，并对所述图像数据和头挂夹角真值数据进行时间对齐处理，形成训练数据集，其中，所述图像数据包含所述挂车车头的完整结构信息； 构建AngleNet端到端的头挂夹角估计模型，所述估计模型包括输入层、主干网络、回归头和损失函数，其中所述主干网络为基于ResNet18基础网络构建的渐进式可变形卷积网络GDNet，所述渐进式可变形卷积网络包括一个卷积层、四个stage结构和一个全局平均池化层，所述四个stage结构中：stage-2阶段的第二个卷积采用DCNv2结构，用于引入首层几何建模能力；stage-3阶段的所有3×3卷积均采用DCNv2结构，用于提升空间结构适应性；stage-4阶段完全采用DCNv2结构，用于实现高层语义与几何特征的联合建模；所述损失函数采用TMSELoss，所述TMSELoss包括均方差损失项和平滑损失约束项，所述均方差损失项、平滑损失约束项分别通过第一公式和第二公式计算，所述第一公式和第二公式包括： 1 2 其中，、分别为t、t+1时刻的头挂夹角估计值，θt为t时刻的头挂夹角真值数据，T为图像数据序列，且一张图像对应一个时间步t；LMSE为均方差损失项；LSmooth为平滑损失约束项； 所述损失函数通过第三公式计算，所述第三公式包括： 3 其中，λ为平滑权重参数，值域为[0.01,1.0]，Ltotal为总损失； 使用所述训练数据集对所述估计模型进行训练； 将训练好的估计模型部署到车载计算平台，实时处理摄像头采集的图像并输出头挂夹角估计值。

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