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龍圖騰網(wǎng)獲悉安徽酷哇機(jī)器人有限公司;上海酷移機(jī)器人有限公司申請(qǐng)的專利基于隨機(jī)激活的深度估計(jì)模型訓(xùn)練方法、系統(tǒng)及評(píng)估方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115760949B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-08發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211473161.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/55；該發(fā)明授權(quán)基于隨機(jī)激活的深度估計(jì)模型訓(xùn)練方法、系統(tǒng)及評(píng)估方法是由廖文龍;何弢;諸建超;彭湃設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-11-21向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于隨機(jī)激活的深度估計(jì)模型訓(xùn)練方法、系統(tǒng)及評(píng)估方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于隨機(jī)激活的深度估計(jì)模型訓(xùn)練方法、系統(tǒng)及評(píng)估方法，包括采集道路場(chǎng)景的圖像數(shù)據(jù)和點(diǎn)云數(shù)據(jù)；將點(diǎn)云數(shù)據(jù)投射到圖像上得到融合圖，進(jìn)而得到基準(zhǔn)真值深度圖；將圖像數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，將訓(xùn)練集中的圖像作為訓(xùn)練用圖像并依次輸入待訓(xùn)練的深度估計(jì)模型，經(jīng)計(jì)算處理得到預(yù)測(cè)深度圖；通過(guò)隨機(jī)激活方法對(duì)基準(zhǔn)真值深度圖進(jìn)行掩碼處理，得到掩碼基準(zhǔn)深度圖；根據(jù)掩碼基準(zhǔn)深度圖和預(yù)測(cè)深度圖，通過(guò)損失函數(shù)計(jì)算模型的損失值；判斷模型是否收斂，若否，則通過(guò)反向傳播算法利用所述損失值對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行更新，若是，則訓(xùn)練完成，得到訓(xùn)練后的深度估計(jì)模型。本發(fā)明通過(guò)使用更少的點(diǎn)云數(shù)據(jù)訓(xùn)練出逼近甚至超越全量點(diǎn)云訓(xùn)練的模型精度。

本發(fā)明授權(quán)基于隨機(jī)激活的深度估計(jì)模型訓(xùn)練方法、系統(tǒng)及評(píng)估方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于隨機(jī)激活的深度估計(jì)模型訓(xùn)練方法，其特征在于，包括： 步驟S1：分別利用相機(jī)和激光雷達(dá)采集道路場(chǎng)景的圖像數(shù)據(jù)和點(diǎn)云數(shù)據(jù)；用于采集道路場(chǎng)景點(diǎn)云數(shù)據(jù)的所述激光雷達(dá)的數(shù)目為一個(gè)； 步驟S2：根據(jù)所述相機(jī)和所述激光雷達(dá)的內(nèi)參與外參，將點(diǎn)云數(shù)據(jù)投射到圖像上得到融合圖，選取高度匹配的融合圖作為基準(zhǔn)真值深度圖；所述高度匹配是指點(diǎn)云投射到圖像上的二維點(diǎn)與圖像中的物體在位置上精確對(duì)應(yīng)，二者的平均偏差小于預(yù)設(shè)閾值； 步驟S3：將所述圖像數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，將訓(xùn)練集中的圖像作為訓(xùn)練用圖像； 步驟S4：將所述訓(xùn)練用圖像依次輸入待訓(xùn)練的深度估計(jì)模型中，經(jīng)計(jì)算處理得到預(yù)測(cè)深度圖； 步驟S5：通過(guò)隨機(jī)激活方法對(duì)所述基準(zhǔn)真值深度圖進(jìn)行掩碼處理，得到掩碼基準(zhǔn)深度圖； 步驟S6：根據(jù)所述掩碼基準(zhǔn)深度圖和所述預(yù)測(cè)深度圖，通過(guò)損失函數(shù)計(jì)算模型的損失值；所述損失函數(shù)包括對(duì)數(shù)尺度不變損失函數(shù)，公式為 d＝logypred-logygt 其中，α和λ為超參數(shù)，ypred為模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，ygt為輸入給模型的真值，d為預(yù)測(cè)結(jié)果和真值之間的對(duì)數(shù)差異，L為最終計(jì)算出的損失值，N表示訓(xùn)練樣本中點(diǎn)云的總數(shù)量； 步驟S7：判斷模型是否收斂，若不收斂，則通過(guò)反向傳播算法利用所述損失值對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行更新，若收斂，則訓(xùn)練完成，得到訓(xùn)練后的深度估計(jì)模型。

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