成都臻识科技发展有限公司周卓立获国家专利权
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龙图腾网获悉成都臻识科技发展有限公司申请的专利基于深度学习的车道线检测方法、装置、设备及存储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：CN114926806B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202210131659.5，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于深度学习的车道线检测方法、装置、设备及存储介质是由周卓立;任鹏设计研发完成，并于2022-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的车道线检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的车道线检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括获取车道线的原始图像数据集，并对所述原始图像数据集中的车道线进行标记，获得训练图像数据集；其中，所述训练图像数据集中的图像包含有对应的车道线真实框；将所述训练图像数据集输入车道线检测模型，获得车道线检测框，并根据所述车道线检测框与所述车道线真实框的损失值，完成对车道线检测模型的训练；在接收到待检测图像数据时，将所述待检测图像数据输入车道线检测模型，获得待检测图像中的目标车道线。本发明通过对图像的车道线真实框和车道线检测框进行损失值的计算，以训练车道线检测模型，提升了车道线采样点之间的关联性，提升了检测的准确性。
本发明授权基于深度学习的车道线检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的车道线检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取车道线的原始图像数据集，并对所述原始图像数据集中的车道线进行标记，获得训练图像数据集； 其中，所述训练图像数据集中的图像包含有对应的车道线真实框； 具体包括： 对训练图像数据集中的车道线真实框中的车道线进行采样，生成车道线采样点； 为所述车道线采样点生成扩展框；其中，所述扩展框中所述车道线左侧与所述车道线右侧的面积相等； 根据所述扩展框，将所述车道线真实框的形状调整为多边形； 将所述训练图像数据集输入车道线检测模型，调整训练图像数据集中每张训练图像对应锚框的位置，以输出该训练图像的车道线检测框；并根据所述车道线检测框与所述车道线真实框的损失值，完成对车道线检测模型的训练； 在接收到待检测图像数据时，将所述待检测图像数据输入车道线检测模型，获得待检测图像中的目标车道线。
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