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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缺失检测模型的训练方法、导流区的缺失检测方法及装置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：CN116206326B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202310138410.1，技术领域涉及：G06V30/422；该发明授权缺失检测模型的训练方法、导流区的缺失检测方法及装置是由叶慕聪;裴新欣;孙跃锋;武天羽;欧阳金鹏设计研发完成，并于2023-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本缺失检测模型的训练方法、导流区的缺失检测方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种缺失检测模型的训练方法、导流区的缺失检测方法及装置，涉及人工智能技术领域，尤其涉及高精地图、计算机视觉以及图像处理领域，可应用高精地图制作场景。具体实现方案为：基于高精地图的路段数据，确定目标路段组合；其中，目标路段组合包括两个路段，两个路段在第一地点与同一路段连接，且高精地图不包含在第一地点的导流区；基于高精地图的图像数据，得到与目标路段组合对应的第一路面图像；在第一路面图像中标注导流区缺失区域，并将第一路面图像以及导流区缺失区域作为样本数据；基于样本数据，训练得到缺失检测模型。本公开可以减少用于排查高精地图中导流区缺失的成本，同时大幅提升效率。

本发明授权缺失检测模型的训练方法、导流区的缺失检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种缺失检测模型的训练方法，包括： 基于高精地图的路段数据，确定目标路段组合；其中，所述目标路段组合包括两个路段，所述两个路段在第一地点与同一路段连接，且所述高精地图不包含在所述第一地点的导流区； 基于所述高精地图的图像数据，得到与所述目标路段组合对应的第一路面图像； 在所述第一路面图像中标注导流区缺失区域，并将所述第一路面图像以及所述导流区缺失区域作为样本数据； 基于所述样本数据，训练得到缺失检测模型； 其中，所述基于高精地图的路段数据，确定目标路段组合，包括： 基于高精地图的路段信息表，确定第一路段；其中，所述第一路段在同一地点连接多个其他路段； 在所述第一路段不连接导流区的情况下，在所述多个其他路段中确定符合导流区建立条件的两个路段； 基于所述符合导流区建立条件的两个路段，得到目标路段组合； 其中，所述在所述第一路段不连接导流区的情况下，在所述多个其他路段中确定符合导流区建立条件的两个路段，包括： 在所述第一路段不连接导流区的情况下，确定所述多个其他路段中的第二路段的第一个车道线与所述多个其他路段中的第三路段的最后一个车道线之间的距离； 在所述第二路段的第一个车道线与所述第三路段的最后一个车道线之间的距离不大于第一值的情况下，确定所述第一个车道线与护栏的距离以及所述最后一个车道线与护栏的距离； 在所述第一个车道线与护栏的距离或所述最后一个车道线与护栏的距离不小于第二值的情况下，确定所述第二路段与所述第三路段符合导流区建立条件。

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