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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于置信学习和多任务学习的辅助驾驶AI中台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：CN116229398B 。

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：202310202547.9，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于置信学习和多任务学习的辅助驾驶AI中台系统是由罗芯;王闻箫;蔡登设计研发完成，并于2023-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于置信学习和多任务学习的辅助驾驶AI中台系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于置信学习和多任务学习的辅助驾驶AI中台系统，包括数据处理模块，用于接收原始数据，利用置信学习进行数据标注和筛选，构建数据集；模型构建模块，用于构建多任务模型的编码器、解码器，并为任务相关性较强的模型提供上下文信息传递通路和融合池化增强模块，使解码器的上下文进行交互；模型训练模块，用于定义和训练参数，训练到指定次数或精度后转化并输出模型；模型部署监控模块，用于将最佳模型进行设备端部署，同时在云端进行实时监控；并将模型效果差的场景数据进行保存回传，构成新的数据集。本发明有效利用简单任务对复杂任务进行辅助，并对简单任务的部分损失进行弥补，最终能够提升辅助驾驶感知的识别准确率。

本发明授权一种基于置信学习和多任务学习的辅助驾驶AI中台系统在权利要求书中公布了：1.一种基于置信学习和多任务学习的辅助驾驶AI中台系统，其特征在于，包括数据处理模块、模型构建模块、模型训练模块和模型部署监控模块； 其中，所述的数据处理模块，用于接收原始数据，利用置信学习进行数据标注和筛选，构建数据集； 所述的模型构建模块，用于构建多任务模型的编码器、解码器，并为任务相关性较强的模型提供上下文信息传递通路和融合池化增强模块，使解码器的上下文进行交互；具体为： 将任务按照难度系数进行升序排列，构建上下文信息传递通路，将简单任务的特征向上传递并融合到复杂任务中，增加复杂任务的周围环境语义；同时，增加一个融合池化增强模块，用于弥补上下文信息传递通路对难度较低的任务造成的损失；所述的融合池化增强模块包含两个并行的分支，主分支由连续的卷积层构成，使用1×1卷积核来调整特征通道数目；次分支加入两个3×3深度可分离卷积和一个GAP层，调整大小后与主分支特征进行相加； 所述的模型训练模块，用于定义和训练参数，训练到指定次数或精度后转化并输出模型； 所述的模型部署监控模块，用于将最佳模型进行设备端部署，同时在云端进行实时监控；并将模型效果差的场景数据进行保存回传，构成新的数据集。

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