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龙图腾网获悉南京佑驾科技有限公司申请的专利一种基于神经网络的车辆尾框回归方法、装置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：CN114332813B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202111572976.2，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于神经网络的车辆尾框回归方法、装置及存储介质是由季思文;刘国清;郑伟;朱晓东设计研发完成，并于2021-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的车辆尾框回归方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的车辆尾框回归方法、装置及存储介质，其方法包括：采集车辆前方车况的视频片段，并从视频片段中提取含有车辆尾框的目标图像；基于预设的YOLOV5目标检测框架获取目标图像中的目标车辆的位置信息；基于位置信息从目标图像中裁剪出目标车辆图像，并对目标车辆图像进行预处理；将预处理后的目标车辆图像输入训练好的深度神经网络得到车辆尾框预测信息，并基于车辆尾框预测信息生成车辆尾框；本发明能够极大的提升车辆尾框的回归精度。

本发明授权一种基于神经网络的车辆尾框回归方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的车辆尾框回归方法，其特征在于，包括： 采集车辆前方车况的视频片段，并从视频片段中提取含有车辆尾框的目标图像； 基于预设的YOLOV5目标检测框架获取目标图像中的目标车辆的位置信息； 基于位置信息从目标图像中裁剪出目标车辆图像，并对目标车辆图像进行预处理； 将预处理后的目标车辆图像输入训练好的深度神经网络得到车辆尾框预测信息，并基于车辆尾框预测信息生成车辆尾框； 其中，所述深度神经网络的训练过程包括： 获取目标车辆图像的历史数据，并分别对目标车辆图像中的车辆尾框进行标注，所述标注包括对车辆尾框添加标注框，将标注框内的每个像素点的标签记为1，将标注框外的每个像素点的标签记为0，并获取标注框内的每个像素点距离标注框边界的距离； 对标注后的目标车辆图像进行预处理并汇总生成训练集； 将训练集中的训练样本输入深度神经网络； 深度神经网络的分类单元分别输出标注框内和标注框外的每个像素点的标签预测，基于标签预测和标签标注计算分类单元损失； 深度神经网络的回归单元输出标注框内的每个像素点距离标注框边界的距离预测，基于距离预测和距离标注计算回归单元损失； 将分类单元损失和回归单元损失反向传播迭代深度神经网络的网络参数，直至到达预设迭代次数或损失收敛，完成深度神经网络的训练； 其中，所述基于车辆尾框预测信息生成车辆尾框包括： 根据车辆尾框预测信息得到车辆尾框内第i个像素点的标签预测y″i以及第i个像素点距离车辆尾框的上边界、下边界、左边界和右边界的距离du、dd、dl、dr，通过计算得到车辆尾框预测Fx,y： Fx,y＝xi-dl,yi-du,xi-dr,yi-dd 其中，xi，yi为车辆尾框内第i个像素点在目标车辆图像上的坐标； 基于预设的置信度n计算车辆尾框内每个像素点的权重Sx,y： 其中，sigmoid·为sigmoid函数； 根据车辆尾框预测Fx,y和像素点的权重Sx,y计算得到车辆尾框Reg： Reg＝∑Sx,y*Fx,y。

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