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龙图腾网获悉上海汽车集团股份有限公司;上海汽车工业(集团)有限公司申请的专利一种深度学习网络训练方法、装置、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：CN115457499B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202211175040.0，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种深度学习网络训练方法、装置、设备及存储介质是由艾建勇;丁文博设计研发完成，并于2022-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种深度学习网络训练方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种视觉感知模型训练方法、装置、设备及存储介质，可用于人工智能领域，该方法中，首先，获取相机内参、相机外参、相机捕捉图像以及相机捕捉图像中识别目标的标注二维表达式；然后，根据预设的视觉感知模型、相机内参以及相机外参，确定相机捕捉图像中识别目标的预测三维表达式；接着，基于识别目标的预测三维表达式和相机捕捉图像中识别目标的标注二维表达式，得到网络损失；最后，根据网络损失，训练视觉感知模型。由此，不需获取识别目标的三维真值即可得到网络损失，从而在训练过程中完成参数梯度的反向传播，实现视觉感知模型的无真值训练，能够以低成本的方式对视觉感知模型进行训练。

本发明授权一种深度学习网络训练方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种视觉感知模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取相机内参、相机外参、相机捕捉图像以及所述相机捕捉图像中识别目标的标注二维表达式； 根据预设的视觉感知模型、所述相机内参以及所述相机外参，确定所述相机捕捉图像中识别目标的预测三维表达式； 基于所述识别目标的预测三维表达式以及所述相机捕捉图像中识别目标的标注二维表达式，得到网络损失；具体为：基于所述识别目标的预测三维表达式以及预设的坐标系转换规则，将所述识别目标的预测三维表达式转换为所述相机捕捉图像所在的坐标系下的投影二维表达式；基于所述识别目标的投影二维表达式与所述相机捕捉图像中识别目标的标注二维表达式中组成所述识别目标的点的坐标值差异和存在性差异，得到损失函数；根据所述损失函数，计算网络损失； 根据所述网络损失，训练视觉感知模型； 所述识别目标包括：车道线；所述基于所述识别目标的预测三维表达式以及所述相机捕捉图像中识别目标的标注二维表达式，得到网络损失，包括： 基于所述识别目标的预测三维表达式在所述相机捕捉图像所在坐标系中的投影二维表达式与所述相机捕捉图像中识别目标的标注二维表达式的差异，得到第一损失函数； 基于所述识别目标的预测三维表达式，计算同一车道的车道宽度差异，得到第二损失函数； 基于所述识别目标的预测三维表达式，计算同一距离下相邻车道线的高度差异，得到第三损失函数； 根据所述第一损失函数、所述第二损失函数以及所述第三损失函数，计算网络损失。

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上海汽车集团股份有限公司;上海汽车工业(集团)有限公司，其通讯地址为：201203 上海市浦东新区中国(上海)自由贸易试验区松涛路563号1号楼509室；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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