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龙图腾网获悉华人运通(上海)自动驾驶科技有限公司申请的专利车道线检测模型训练方法、车道线检测方法、车辆和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：CN115775346B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202211708413.6，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权车道线检测模型训练方法、车道线检测方法、车辆和介质是由李谦设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本车道线检测模型训练方法、车道线检测方法、车辆和介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种车道线检测模型训练方法、车道线检测方法、车辆以及存储介质。车道线检测模型训练方法包括：获取样本道路图像；根据样本道路图像计算样本道路图像中车道线的各参数的预测数据，参数包括车道线起始点横坐标、车道线起始点纵坐标、车道线与样本道路图像的底部水平方向的车道线夹角以及车道线长度；分别获取各参数对应的损失函数；其中，至少两个参数对应的损失函数不同；以及根据各参数的预测数据、各参数的真实数据以及各参数对应的损失函数对车道线检测模型进行训练。采用本方法能够提高车道线检测模型训练的准确性，进而提高车道线检测的准确性。

本发明授权车道线检测模型训练方法、车道线检测方法、车辆和介质在权利要求书中公布了：1.一种车道线检测模型训练方法，所述车道线检测模型用于进行车道线检测，所述方法包括： 获取样本道路图像； 根据所述样本道路图像计算所述样本道路图像中车道线的各参数的预测数据，所述参数包括车道线起始点横坐标、车道线起始点纵坐标、车道线与所述样本道路图像的底部水平方向的车道线夹角以及车道线长度； 分别获取各所述参数对应的损失函数；其中，至少两个所述参数对应的损失函数不同；以及 根据各所述参数的预测数据、各所述参数的真实数据以及各所述参数对应的损失函数对所述车道线检测模型进行训练; 所述车道线夹角对应第一损失函数、所述车道线起始点横坐标对应第二损失函数、所述车道线起始点纵坐标对应第三损失函数以及所述车道线长度对应第四损失函数，所述根据各所述参数的预测数据、各所述参数的真实数据以及各所述参数对应的损失函数对车道线检测模型进行训练，包括： 根据所述车道线夹角的预测数据、所述车道线夹角的真实数据以及所述第一损失函数计算第一损失值； 根据所述车道线起始点横坐标的预测数据、所述车道线起始点横坐标的真实数据、所述第一损失值以及所述第二损失函数计算第二损失值； 根据所述车道线起始点纵坐标的预测数据、所述车道线起始点纵坐标的真实数据、所述第一损失值以及所述第三损失函数计算第三损失值； 根据所述车道线长度的预测数据、所述车道线长度的真实数据以及所述第四损失函数计算第四损失值；以及 根据所述第一损失值、所述第二损失值、所述第三损失值以及所述第四损失值对所述车道线检测模型进行训练; 所述第一损失值、所述第二损失值、所述第三损失值以及所述第四损失值的值域为[0,1]。

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