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龙图腾网获悉中汽创智科技有限公司申请的专利一种目标检测模型训练方法、目标检测方法、装置及车辆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：CN116229395B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202310110952.8，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种目标检测模型训练方法、目标检测方法、装置及车辆是由朱侗;袁金伟;张振林设计研发完成，并于2023-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种目标检测模型训练方法、目标检测方法、装置及车辆在说明书摘要公布了：本发明涉及自动驾驶技术领域，公开了一种目标检测模型训练方法、目标检测方法、装置及车辆。该目标检测模型训练方法通过基于中心的检测器对目标检测框标签构造的参考热力图进行学习，并通过第一机器学习与第二机器学习进行对抗，使得第一机器学习能够对参考热力图的分布进行学习，最终训练完毕的检测器生成热力图并基于该热力图预测目标检测框的类别和参数，实现三维点云数据的目标检测。整个训练过程不仅能够使第一机器学习模型更好的学习到参考热力图的分布，还有利于第一机器学习模型和第二机器学习模型的模型参数的收敛。

本发明授权一种目标检测模型训练方法、目标检测方法、装置及车辆在权利要求书中公布了：1.一种目标检测模型训练方法，其特征在于，包括： 获取目标对象的样本点云数据集和所述目标对象的检测框标签； 对所述目标对象的样本点云数据集依次进行体素化和特征提取处理，得到体素特征； 基于所述目标对象的检测框标签生成所述目标对象的参考热力图； 基于所述目标对象的样本点云数据集，使用第一机器学习模型进行目标检测训练，得到预测热力图； 基于所述预测热力图和所述参考热力图，使用第二机器学习模型进行目标匹配训练，得到目标函数； 调整所述第一机器学习模型的第一模型参数和所述第二机器学习模型的第二模型参数，优化所述目标函数的取值至预设值； 将当前所述第一模型参数对应的所述第一机器学习模型作为目标检测模型；所述第一机器学习模型与所述第二机器学习模型基于生成对抗网络建立； 所述第一机器学习模型还包括依次连接的图像生成模块、编码-解码器、特征提取网络和检测模块；所述基于所述目标对象的样本点云数据集，使用第一机器学习模型进行目标检测训练，得到预测热力图，包括：利用图像生成模块对所述体素特征进行特征映射处理，得到伪二维图像；利用所述编码-解码器对所述伪二维图像进行卷积和反卷积处理，得到第一特征图；基于所述特征提取网络对所述第一特征图进行特征提取，得到第二特征图；利用所述检测模块对所述第二特征图进行检测和分类处理，生成所述预测热力图； 所述基于所述目标对象的检测框标签生成所述目标对象的参考热力图，包括：基于所述伪二维图像和所述预测热力图确定所述伪二维图像与所述预测热力图的尺度映射比例；基于所述目标对象的检测框的中心在所述伪二维图像中的位置和所述尺度映射比例确定所述目标对象的检测框的中心在参考热力图中的位置；基于所述目标对象的检测框的中心在参考热力图中的位置和所述目标对象的检测框的剩余标签，利用高斯半径赋值算法对所述伪二维图像的目标特征点进行数据处理，生成所述参考热力图；所述参考热力图的尺度与所述预测热力图的尺度相同；所述目标对象的检测框的剩余标签为除所述检测框的中心位置外的检测框标签；所述目标特征点为所述伪二维图像中位于所述检测框内的像素点。

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