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龙图腾网获悉北京工业大学;北京航空航天大学申请的专利一种基于知识蒸馏的车路协同3D目标检测方法及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：CN119027914B 。

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：202411125784.0，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于知识蒸馏的车路协同3D目标检测方法及装置是由张天乐;崔志勇;李睿楷;林鹏飞;镡昊;刘航奇;弭璎娜;李傲杰;任毅龙;于海洋设计研发完成，并于2024-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识蒸馏的车路协同3D目标检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识蒸馏的车路协同3D目标检测方法及装置，属于自动驾驶感知领域。方法包括：获取预训练完成的教师模型；教师模型的输入为自车多模态数据和他车多模态数据；该多模态数据包括多视角二维图像数据和激光雷达点云数据；将教师模型中对激光雷达点云数据进行处理的相关模块去除，以利用剩余模块得到与教师模型架构相似的学生模型；学生模型的输入为多视角二维图像数据；利用知识蒸馏方法，以利用教师模型对学生模型进行监督训练，以利用训练完成的学生模型对自车进行3D目标检测。本发明能够在保持高检测精度的同时能够降低计算复杂度。

本发明授权一种基于知识蒸馏的车路协同3D目标检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于知识蒸馏的车路协同3D目标检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取预训练完成的教师模型；所述教师模型用于对输入的自车多模态数据和他车多模态数据分别进行多模态融合处理后，将融合处理得到的自车教师鸟瞰视角特征和每一个他车教师鸟瞰视角特征进行协同处理，以针对协同处理后的教师鸟瞰协同特征输出针对自车的3D目标检测结果；所述他车为与自车位于相同场景内的其他车辆；所述多模态数据包括多视角二维图像数据和激光雷达点云数据； 将所述教师模型中对激光雷达点云数据进行处理的相关模块去除，以利用剩余模块得到与所述教师模型架构相似的学生模型；所述学生模型用于对输入的多视角二维图像数据进行单模态特征提取后，将特征提取得到的自车学生鸟瞰视角特征和每一个他车学生鸟瞰视角特征进行协同处理，以针对协同处理后的学生鸟瞰协同特征输出针对自车的3D目标检测结果； 利用知识蒸馏方法，以利用所述教师模型对所述学生模型进行监督训练，以利用训练完成的学生模型对自车进行3D目标检测； 所述监督训练过程中的总损失至少包括：语义类别相关性的蒸馏损失； 所述语义类别相关性的蒸馏损失的计算方式包括： 对多视角二维图像数据所对应的多视角原始图像进行逐像素点分类打标，并确定多视角原始图像中每一个像素点与模型中鸟瞰视角特征中每一段张量的映射关系，根据映射关系计算每一个类别对应的语义特征张量； 针对每一个像素点，利用归一化点积计算该像素点具有映射关系的鸟瞰视角特征中的张量分别与每一个类别的语义特征张量的语义类别相似度； 基于教师模型的语义类别相似度和学生模型的语义类别相似度，通过如下公式计算学生模型与教师模型之间语义类别相关性的蒸馏损失： 其中，Q为类别集合，为超参数，N为多视角原始图像中的像素点总数，、分别为针对教师模型和学生模型得到像素点l具有映射关系的鸟瞰视角特征中的张量与类别q的语义特征张量的语义类别相似度。

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