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龙图腾网获悉常州大学申请的专利可穿越代价模型训练方法、路径生成方法以及装置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：CN116579398B 。

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：202310367184.4，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权可穿越代价模型训练方法、路径生成方法以及装置是由杨长春;王彭;王姝媛;杨森设计研发完成，并于2023-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本可穿越代价模型训练方法、路径生成方法以及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及计算机视觉技术领域，公开了一种可穿越代价模型训练方法、路径生成方法以及装置，所述方法包括：根据预先采集的第一图像和对应的标注图像训练归一化植被网络，得到归一化植被模型；所述标注图像为根据所述第一图像的归一化植被指数标注的图像；利用所述归一化植被模型处理第二图像，得到所述第二图像的植被像素；根据所述植被像素和对应的深度值，训练可穿越代价网络，得到可穿越代价模型；所述深度值为通过预先采集所述第二图像的深度图得到的。本实施例中的方法可以能实时将采集到的图像输入可穿越代价模型，并通过可穿越代价模型实时预测植被的可穿越代价，并依据预测得到的可穿越代价规划出可行路径，可确保驾驶汽车的驾驶安全。

本发明授权可穿越代价模型训练方法、路径生成方法以及装置在权利要求书中公布了：1.一种可穿越代价模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 根据预先采集的第一图像和对应的标注图像训练归一化植被网络，得到归一化植被模型；所述标注图像为根据所述第一图像的归一化植被指数标注的图像； 利用所述归一化植被模型处理第二图像，得到所述第二图像的植被像素； 根据所述植被像素和对应的深度值，训练可穿越代价网络，得到可穿越代价模型；所述深度值为通过预先采集所述第二图像的深度图得到的； 所述根据所述植被像素和对应的深度值，训练可穿越代价网络，得到可穿越代价模型，包括： 将所述植被像素转化为可见光大气阻抗指数，并利用所述可见光大气阻抗指数，获得植被代价： ，为在像素处的可见光大气阻抗指数； 利用所述深度值与所述深度图中的最大深度值获得深度代价： ，为所述深度图中的最大深度值，为所述深度值； 利用所述植被代价与所述深度代价，获得远场代价和近场代价 ，； 利用所述远场代价和所述近场代价获得可穿越代价： ，为0，之间的常数，α和β为0,1之间的常数； 根据所述第二图像上所有区域的所述可穿越代价，生成所述可穿越代价矩阵图； 利用所述第二图像和所述可穿越代价矩阵图训练所述可穿越代价网络，得到所述可穿越代价模型。

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