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龙图腾网获悉北京茵沃汽车科技有限公司申请的专利用于泊车的目标检测模型的训练方法、3D目标检测方法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：CN120126101B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510599873.7，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权用于泊车的目标检测模型的训练方法、3D目标检测方法是由张焱焱;刘春霞;杨波;邓博设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于泊车的目标检测模型的训练方法、3D目标检测方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种用于泊车的目标检测模型的训练方法、3D目标检测方法，涉及目标检测技术领域，训练方法包括：获取鱼眼图像样本和样本标签；将鱼眼图像样本输入目标检测模型，输出与中心点关联的2D边界框的预测位置信息和3D边界框的预测位置信息、与角点关联的预测位置信息；基于与中心点关联的2D边界框的真实位置信息与预测位置信息的差异、与中心点关联的3D边界框的真实位置信息与预测位置信息的差异、与角点关联的真实位置信息与预测位置信息的差异，调整目标检测模型的参数。本申请能够提高目标检测准确性。

本发明授权用于泊车的目标检测模型的训练方法、3D目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种用于泊车的目标检测模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取鱼眼图像样本和样本标签；其中，所述样本标签包括：与中心点关联的2D边界框的真实参数和3D边界框的真实参数； 将所述鱼眼图像样本输入目标检测模型，输出与中心点关联的2D边界框的预测位置信息和3D边界框的预测位置信息、与角点关联的预测位置信息；其中，所述目标检测模型包括：主干网络、颈部网络和检测头，主干网络为轻量级卷积神经网络； 基于与中心点关联的2D边界框的真实参数，确定与中心点关联的2D边界框的真实位置信息；基于与中心点关联的3D边界框的真实参数，确定与中心点关联的3D边界框的真实位置信息；基于与中心点关联的2D边界框的真实参数和与中心点关联的3D边界框的真实参数，确定与角点关联的真实位置信息； 基于与中心点关联的2D边界框的真实位置信息与预测位置信息的差异、与中心点关联的3D边界框的真实位置信息与预测位置信息的差异、与角点关联的真实位置信息与预测位置信息的差异，调整所述目标检测模型的参数； 其中，所述目标检测模型用于识别停车场内的障碍物； 2D边界框的真实参数包括：2D边界框的中心点真实坐标，与中心点真实坐标相对应的2D边界框的宽度和高度； 3D边界框的真实参数包括：3D边界框的中心点真实坐标、与中心点真实坐标相对应的长、宽、高、朝向； 2D边界框的预测位置信息包括：2D边界框的预测中心点热力图、2D边界框中心点的预测粗坐标与中心点预测2D坐标之间的2D预测偏移量以及2D边界框的预测尺寸；所述预测粗坐标为目标检测模型在下采样后产生的； 2D边界框的真实位置信息所包含的参数和2D边界框的预测位置信息所包含的参数相对应； 3D边界框的预测位置信息包括：3D边界框中心点预测深度值、3D预测偏移量、3D边界框的预测尺寸和预测偏航角；3D预测偏移量是，2D边界框中心点的预测粗坐标与中心点的预测3D坐标在鱼眼图像样本上的投影坐标之间的偏移量； 3D边界框的真实位置信息所包含的参数和3D边界框的预测位置信息所包含的参数相对应； 与角点关联的真实位置信息，包括：样本角点热力图、样本角点的深度值和样本角点偏移量；样本角点偏移量为样本角点热力图中角点坐标与3D边界框的角点真实坐标在鱼眼图像样本上的投影坐标之间的偏移量；基于3D边界框的真实参数，得到与角点关联的3D边界框的角点真实坐标、样本角点的深度值；基于2D边界框的真实参数，得到2D边界框的角点真实坐标，基于所述角点真实坐标得到样本角点热力图； 与角点关联的预测位置信息，包括：预测角点热力图、预测角点的深度值和预测角点偏移量；预测角点偏移量为预测角点热力图中角点坐标与角点的预测3D坐标在所述鱼眼图像样本上的投影坐标之间的偏移量。

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