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龙图腾网恭喜北京百度网讯科技有限公司申请的专利模型训练方法、车辆控制方法、装置、设备、介质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：CN118152809B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202410323837.3，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权模型训练方法、车辆控制方法、装置、设备、介质及车辆是由叶晓青;黄际洲;张雨蒙;龚石;熊凯昕设计研发完成，并于2024-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、车辆控制方法、装置、设备、介质及车辆在说明书摘要公布了：本公开提供了一种模型训练方法、车辆控制方法、装置、设备、介质及车辆，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、计算机视觉领域，可应用于自动驾驶、智能交通等场景。具体实现方案为：深度学习模型包括处理子模型和控制子模型，利用处理子模型处理第一样本集，得到第一中间特征；将第一中间特征输入控制子模型，得到对车辆的控制方式加以表征的第一控制参数；根据第一控制参数和参考控制参数之间的差异，训练深度学习模型。第一样本集是在第一历史时段内对车辆所处环境进行数据采集得到的，第一中间特征表征是在第一历史时段之后的第一时刻对环境进行数据采集得到的第一数据；参考控制参数表征在第一时刻针对车辆的控制方式。

本发明授权模型训练方法、车辆控制方法、装置、设备、介质及车辆在权利要求书中公布了：1.一种深度学习模型的训练方法，所述深度学习模型包括处理子模型和控制子模型，所述处理子模型包括编码器和融合网络；所述方法包括：利用所述处理子模型处理第一样本集，得到第一中间特征；其中，所述第一样本集包括基于时序的多个样本数据，所述第一样本集是在第一历史时段内对车辆所处环境进行数据采集得到的，所述第一中间特征表征是在所述第一历史时段之后的第一时刻对所述环境进行数据采集得到的第一数据；将所述第一中间特征输入所述控制子模型，得到对车辆的控制方式加以表征的第一控制参数；以及根据所述第一控制参数和参考控制参数之间的差异，训练所述深度学习模型，得到经训练的深度学习模型；其中，所述参考控制参数表征在所述第一时刻针对所述车辆的控制方式；其中，所述融合网络是通过对初始融合网络进行预训练得到的，针对所述初始融合网络的预训练操作包括：利用预训练的编码器对第二样本集中的多个样本数据进行编码，得到多个第二编码特征；将所述多个第二编码特征输入所述初始融合网络，得到融合特征；将所述融合特征输入预训练的解码器，得到解码数据；以及根据所述解码数据和第二数据之间的差异，对所述初始融合网络进行预训练；其中，所述第二样本集包括基于时序的多个样本数据，所述第二样本集是在第二历史时段内对车辆所处环境进行数据采集得到的，所述第二数据是在第二历史时段之后第二时刻对车辆所处环境进行数据采集得到的。

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