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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利车道线识别及模型的训练方法、装置、设备、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：CN115775380B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202211559936.9，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权车道线识别及模型的训练方法、装置、设备、介质是由朱丽娟;孙增怡;卢维欣;万国伟;白宇设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本车道线识别及模型的训练方法、装置、设备、介质在说明书摘要公布了：本公开提供了车道线识别及模型的训练方法、装置、设备、介质，涉及自动驾驶、智能交通和高精地图技术领域，尤其涉及高精地图数据处理技术领域。车道线识别模型的训练方法的具体实现方案为：获取多组训练样本；其中，每组训练样本包括道路的反射值底图样本以及采集反射值底图样本的采集设备的轨迹，反射值底图样本标注有车道线标注信息；对于每组训练样本，沿采集设备的轨迹从反射值底图样本中截取反射值图像块，并将反射值图像块输入车道线识别模型，以由车道线识别模型根据反射值图像块识别反射值底图样本中的车道线识别结果；根据车道线识别结果和车道线标注信息确定损失误差，并根据损失误差调整车道线识别模型的模型参数。

本发明授权车道线识别及模型的训练方法、装置、设备、介质在权利要求书中公布了：1.一种车道线识别模型的训练方法，包括： 获取多组训练样本；其中，每组训练样本包括道路的反射值底图样本以及采集所述反射值底图样本的采集设备的轨迹，所述反射值底图样本标注有车道线标注信息； 对于每组训练样本，沿所述采集设备的轨迹从所述反射值底图样本中截取反射值图像块，并将所述反射值图像块输入车道线识别模型，以由所述车道线识别模型根据所述反射值图像块识别所述反射值底图样本中的车道线识别结果； 根据所述车道线识别结果和所述车道线标注信息确定损失误差，并根据所述损失误差调整所述车道线识别模型的模型参数； 其中，所述车道线识别模型包括特征提取层和输出层； 所述根据所述车道线识别模型预测所述反射值底图样本的车道线识别结果，包括： 触发所述特征提取层从所述反射值图像块中提取图像特征和各个反射值图像块之间的关联特征，并根据所述图像特征和所述关联特征得到至少两个特征图层； 触发所述输出层根据所述至少两个特征图层预测所述车道线识别结果。

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