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龙图腾网获悉重庆长安汽车股份有限公司申请的专利路面车道线预测方法、装置、车辆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：CN115731269B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202211501531.X，技术领域涉及：G06T7/277；该发明授权路面车道线预测方法、装置、车辆及存储介质是由吕波;肖友;胡誉文设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本路面车道线预测方法、装置、车辆及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种路面车道线预测方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括：采集当前车辆所处的位置信息和车道线信息；根据位置信息和车道线信息确定目标分界点，并通过预设的卡尔曼滤波模型预测目标分界点内的第一车道线轨迹，通过预设的数据驱动神经网络模型预测目标分界点外的第二车道线轨迹；以第一车道线轨迹为基准，识别出目标分界点和第二车道线轨迹的轨迹点的曲率与第一车道线轨迹的轨迹点曲率的偏差大于预设阈值时，对第二车道线轨迹的轨迹点进行修正，并根据修正后的第二车道线轨迹和第一车道线轨迹得到最终预测的车道线。由此，通过对不同区域车道线采用不同的处理方法，节约了计算资源，提高算法效率。

本发明授权路面车道线预测方法、装置、车辆及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种路面车道线预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集当前车辆所处的位置信息和车道线信息； 根据所述位置信息和所述车道线信息确定目标分界点，并通过预设的卡尔曼滤波模型预测所述目标分界点内的第一车道线轨迹，通过预设的数据驱动神经网络模型预测所述目标分界点外的第二车道线轨迹，其中，所述预设的数据驱动神经网络模型由长短期记忆神经网络和预设的Encoder-Decoder模型训练得到； 以所述第一车道线轨迹为基准，识别出所述目标分界点和所述第二车道线轨迹的轨迹点的曲率与所述第一车道线轨迹的轨迹点曲率的偏差大于预设阈值时，对所述第二车道线轨迹的轨迹点进行修正，并根据修正后的所述第二车道线轨迹和所述第一车道线轨迹得到最终预测的车道线； 所述根据所述位置信息和所述车道线信息确定目标分界点，包括： 根据所述车道线信息确定车道线可见路段； 在所述车道线可见路段，以所述位置信息为基点，按照预设采样频率从卡尔曼预测车道线轨迹和实际轨迹上选取预设点数，并根据所述预设点数计算损失函数； 根据所述预设点数和所述损失函数绘制变化曲线，并将所述损失函数最低点对应的点数作为所述目标分界点。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人重庆长安汽车股份有限公司，其通讯地址为：400020 重庆市江北区鱼嘴镇长安汽车全球研发中心；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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