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龍圖騰網(wǎng)獲悉東風(fēng)汽車集團(tuán)股份有限公司申請(qǐng)的專利自動(dòng)駕駛難例圖像檢索方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)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：CN119577177B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-02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：202510143080.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/583；該發(fā)明授權(quán)自動(dòng)駕駛難例圖像檢索方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由呂承杰;夏彪;余繁榮;黎永光;范祺設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-10向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本自動(dòng)駕駛難例圖像檢索方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種自動(dòng)駕駛難例圖像檢索方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取自動(dòng)駕駛圖像數(shù)據(jù)集，并構(gòu)建初始自動(dòng)駕駛圖像檢索模型，初始自動(dòng)駕駛圖像檢索模型包括特征提取模塊和哈希量化模塊；基于自動(dòng)駕駛圖像數(shù)據(jù)集對(duì)初始自動(dòng)駕駛圖像檢索模型進(jìn)行模型訓(xùn)練，獲得自動(dòng)駕駛圖像檢索模型；基于駕駛圖像數(shù)據(jù)庫(kù)，將自動(dòng)駕駛難例樣本圖像輸入至自動(dòng)駕駛圖像檢索模型，輸出駕駛圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中自動(dòng)駕駛難例樣本圖像對(duì)應(yīng)的檢索結(jié)果。由于本發(fā)明將自動(dòng)駕駛難例樣本圖像輸入至包括特征提取模塊和哈希量化模塊的自動(dòng)駕駛圖像檢索模型，輸出駕駛圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中自動(dòng)駕駛難例樣本圖像對(duì)應(yīng)的檢索結(jié)果，提高了自動(dòng)駕駛難例圖像檢索的效率和準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)自動(dòng)駕駛難例圖像檢索方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種自動(dòng)駕駛難例圖像檢索方法，其特征在于，所述方法包括：獲取自動(dòng)駕駛圖像數(shù)據(jù)集，并構(gòu)建初始自動(dòng)駕駛圖像檢索模型，所述初始自動(dòng)駕駛圖像檢索模型包括特征提取模塊和哈希量化模塊；基于所述自動(dòng)駕駛圖像數(shù)據(jù)集對(duì)所述初始自動(dòng)駕駛圖像檢索模型進(jìn)行模型訓(xùn)練，獲得自動(dòng)駕駛圖像檢索模型；基于駕駛圖像數(shù)據(jù)庫(kù)，將自動(dòng)駕駛難例樣本圖像輸入至所述自動(dòng)駕駛圖像檢索模型，輸出所述駕駛圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中所述自動(dòng)駕駛難例樣本圖像對(duì)應(yīng)的檢索結(jié)果；所述基于所述自動(dòng)駕駛圖像數(shù)據(jù)集對(duì)所述初始自動(dòng)駕駛圖像檢索模型進(jìn)行模型訓(xùn)練，獲得自動(dòng)駕駛圖像檢索模型的步驟，包括：按照預(yù)設(shè)比例，將所述自動(dòng)駕駛圖像數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集；將所述自動(dòng)駕駛圖像數(shù)據(jù)集中的所述訓(xùn)練集輸入至所述初始自動(dòng)駕駛圖像檢索模型，利用預(yù)設(shè)損失函數(shù)對(duì)所述初始自動(dòng)駕駛圖像檢索模型進(jìn)行模型訓(xùn)練，獲得訓(xùn)練結(jié)果；基于所述訓(xùn)練結(jié)果，通過(guò)反向傳播算法對(duì)所述初始自動(dòng)駕駛圖像檢索模型進(jìn)行模型更新，獲得自動(dòng)駕駛圖像檢索模型；所述預(yù)設(shè)損失函數(shù)包括相似信息損失函數(shù)和哈希量化損失函數(shù)；所述相似信息損失函數(shù)為： ；式中，，u和v表示哈希碼，表示哈希碼u和v之間的相似度，表示哈希碼u和v分別對(duì)應(yīng)的兩張圖像對(duì)應(yīng)標(biāo)簽的相似度，表示兩張圖像相似，表示兩張圖像不相似；所述哈希量化損失函數(shù)為： ；式中，N為哈希碼的長(zhǎng)度，i為哈希碼長(zhǎng)度的編號(hào)，為原始哈希碼，為二值化后的哈希碼；所述預(yù)設(shè)損失函數(shù)為： ；式中，為哈希量化損失的權(quán)重參數(shù)，為相似信息損失，為哈希量化損失。

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