上海商汤临港智能科技有限公司李晨光获国家专利权
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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一种车道线检测网络训练方法、行驶控制方法以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：CN115019271B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202210612496.2，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种车道线检测网络训练方法、行驶控制方法以及装置是由李晨光;史佳;程光亮;石建萍设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种车道线检测网络训练方法、行驶控制方法以及装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种车道线检测网络训练方法、行驶控制方法以及装置，其中，该方法包括：获取前视角度的样本图像和基于所述样本图像对应的三维车道线数据确定的监督掩模图像；其中，所述监督掩模图像用于表征所述样本图像中的车道线的俯视位置信息；将所述样本图像输入至待训练的车道线检测网络中，确定所述样本图像的俯视特征图；基于所述俯视特征图确定所述样本图像的预测掩模图像，并基于所述预测掩模图像和所述监督掩模图像对所述待训练的车道线检测网络进行训练。
本发明授权一种车道线检测网络训练方法、行驶控制方法以及装置在权利要求书中公布了：1.一种车道线检测网络训练方法，其特征在于，所述车道线检测网络包括二维车道线检测网络和三维车道线检测网络，所述方法包括： 获取前视角度的样本图像和基于所述样本图像对应的三维车道线数据确定的监督掩模图像；其中，所述监督掩模图像用于表征所述样本图像中的车道线的俯视位置信息； 将所述样本图像输入至待训练的所述二维车道线检测网络中，提取所述样本图像的前视特征图； 基于所述前视特征图和采集所述样本图像的图像采集装置的外参数据，生成确定所述样本图像的俯视特征图； 基于所述俯视特征图确定所述样本图像的预测掩模图像，并基于所述预测掩模图像和所述监督掩模图像对待训练的所述车道线检测网络进行训练； 所述方法还包括： 将所述预测掩模图像输入至待训练的所述三维车道线检测网络，确定所述样本图像对应的三维车道线的第一预测结果； 所述基于所述预测掩模图像和所述监督掩模图像对待训练的所述车道线检测网络进行训练，包括： 基于所述预测掩模图像、所述监督掩模图像、所述第一预测结果以及所述三维车道线数据对待训练的所述车道线检测网络进行训练。
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