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龙图腾网获悉上海商汤临港智能科技有限公司申请的专利交通标线的识别方法、装置、计算机设备和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：CN115131759B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202210773244.8，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权交通标线的识别方法、装置、计算机设备和存储介质是由宋潇;王哲设计研发完成，并于2022-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本交通标线的识别方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种交通标线的识别方法、装置、计算机设备和存储介质，其中，该方法包括：获取道路点云数据；对道路点云数据进行栅格化划分，得到至少一个目标栅格所包含的局部点云数据；基于每个目标栅格所包含的局部点云数据，确定目标栅格属于交通标线类别的概率；基于各个目标栅格分别所属的交通标线类别的概率，确定道路点云数据的标线识别结果。

本发明授权交通标线的识别方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种交通标线的识别方法，其特征在于，包括：获取道路点云数据；对所述道路点云数据进行栅格化划分，得到至少一个三维的目标栅格所包含的局部点云数据；利用训练后的目标神经网络，基于每个所述目标栅格所包含的所述局部点云数据，确定所述目标栅格属于交通标线类别的概率；基于各个所述目标栅格分别所属的交通标线类别的概率，确定所述道路点云数据的标线识别结果；所述目标神经网络根据下述步骤训练得到：获取样本点云数据；对所述样本点云数据进行栅格化划分，得到至少一个样本栅格所包含的局部样本点云数据；并确定每个样本栅格的标注标签信息；将每个所述样本栅格所包含的所述局部样本点云数据输入至待训练神经网络，生成所述样本栅格属于所述交通标线类别的预测概率；所述预测概率包括所述样本栅格属于车道线类别的第一预测概率、和属于道路边界线类别的第二预测概率；在所述样本栅格的所述标注标签信息指示所述样本栅格不属于背景的情况下，基于所述样本栅格的所述第一预测概率、所述第二预测概率、所述样本栅格的标注标签信息、和背景标签对应的标注标签信息，确定第一损失；在所述样本栅格的所述标注标签信息指示所述样本栅格属于背景的情况下，基于所述第一预测概率、所述第二预测概率和所述背景标签对应的标注标签信息，确定第二损失；基于所述第一损失和所述第二损失，对所述待训练神经网络进行迭代训练，直至满足训练截止条件，得到所述目标神经网络。

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