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龙图腾网获悉宁波弗浪科技有限公司申请的专利一种辅助驾驶的视觉感知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：CN116129396B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202211642732.1，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种辅助驾驶的视觉感知方法及系统是由李科设计研发完成，并于2022-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种辅助驾驶的视觉感知方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种辅助驾驶的视觉感知方法，包括如下步骤：S100：收集辅助驾驶图像数据，将数据集预处理后构成输入X；S200：构建多任务神经网络模型F并将输入X代入以得到多个分支任务特定的输出fiX；S300：计算多任务神经网络模型F最终的损失函数Lall；S400：将最小化作为损失函数Lall的目标进行优化，最终得到最佳多任务神经网络模型F*。还公开了一种利用上述辅助驾驶的视觉感知方法的系统，具体包括数据输入模块、共享层特征提取模块、任务层结构搜索模块和模型输出模块。本申请的有益效果：针对辅助驾驶感知复杂环境的实时性需求，构建了多任务模型，有效降低网络参数量和计算量，同时减少线上推理时间，非常有利于实际应用。

本发明授权一种辅助驾驶的视觉感知方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种辅助驾驶的视觉感知方法，其特征在于，包括如下步骤： S100：收集辅助驾驶图像数据，将数据集预处理后构成输入X； S200：构建多任务神经网络模型F并将输入X代入以得到多个分支任务特定的输出； S300：计算多任务神经网络模型F最终的损失函数； S400：将最小化作为损失函数的目标进行优化，最终得到最佳多任务神经网络模型； 在步骤S300中，多任务神经网络模型F的输出损失为，多任务神经网络模型F的结构损失为；则损失函数； 各分支任务的输出损失为，则多任务神经网络模型F的输出损失由N个分支任务的输出损失进行加权，结构损失为N个分支任务之间损失差距的累加和；即 ；； 其中，α为分支结构参数，w为神经网络权重，w的尺寸由α通过迭代得到，且第一次迭代时α的取值为； 步骤S400包括如下具体过程： S410：对任务层T进行结构搜索，以得到在多个任务间保持平衡的分支任务网络结构参数以及最优的神经网络权重参数；其中，对于任务层T的结构搜索，需要将任务层T的分支结构由离散结构转变为连续化搜索空间； S420：将最小化损失函数作为优化目标，并通过算法对步骤S410中的参数进行训练； S430：将训练的参数与多任务神经网络模型F进行拟合，以得到自动化搜索确定的最佳多任务神经网络模型。

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