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龙图腾网恭喜北京主线科技有限公司申请的专利自动驾驶车辆环境感知能力训练方法、装置、设备及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：CN116341648B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202310298202.8，技术领域涉及：G06N3/094；该发明授权自动驾驶车辆环境感知能力训练方法、装置、设备及介质是由褚佳鑫;胡缓;王晓东;张天雷设计研发完成，并于2023-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本自动驾驶车辆环境感知能力训练方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种自动驾驶车辆环境感知能力训练方法、装置、设备及介质。可应用于港口、矿山、园区、城市交通、或高速等场景，该方法包括：基于预先采集的环境数据和用于对环境数据进行风格迁移的风格模型，得到用于训练环境感知能力的训练数据；将训练数据输入到用于进行环境感知的感知算法模型中，对感知算法模型进行训练，得到训练完毕的感知算法模型，以实现自动驾驶车辆，基于感知算法模型对环境进行感知处理。本申请实施例解决了相关技术中生成的训练数据与实际场景的差异较大，无法满足无人驾驶系统的训练要求的问题，保证车辆在极端天气条件下的感知精度，进而保证车辆行驶的安全性。

本发明授权自动驾驶车辆环境感知能力训练方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶车辆环境感知能力训练方法，其特征在于，包括：基于预先采集的环境数据和用于对环境数据进行风格迁移的风格模型，得到用于训练环境感知能力的训练数据；将所述训练数据输入到用于进行环境感知的感知算法模型中，对所述感知算法模型进行训练，得到训练完毕的感知算法模型，以实现所述自动驾驶车辆，基于所述感知算法模型对环境进行感知处理；所述风格模型通过如下方式训练得到：获取用于训练风格模型的风格样本数据、反向风格样本数据和用于模拟场景的场景样本数据，所述反向风格样本数据的风格相关参数为与所述风格样本数据的对应参数相反；将所述风格样本数据和场景样本数据输入到第一对抗神经网络，输出基于所述风格样本数据进行风格迁移的目标样本数据；将所述反向风格样本数据和所述目标样本数据输入到第二对抗神经网络中，输出所述目标样本数据对应的还原样本数据；基于还原样本数据与场景样本数据的偏差，对所述第一对抗神经网络和第二神经网络进行训练；将通过训练的第一对抗神经网络作为所述风格样本数据对应的风格模型。

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