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龙图腾网获悉华为技术有限公司申请的专利一种模型的训练方法、车道线的检测方法及设备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：CN114882457B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202210368255.8，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种模型的训练方法、车道线的检测方法及设备是由蔡信岳;杨臻;徐航;许春景;张洪波设计研发完成，并于2022-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型的训练方法、车道线的检测方法及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种模型的训练方法、车道线的检测方法及设备，可用于人工智能领域中，具体可应用于汽车领域的车道线检测，包括：对训练样本分别标注第一类型的真值集、第二类型的真值集及第三类型的真值集，分别用于表征属于车道线的特征点、车道线上特征点的局部方向信息、特征点与车道线远端端点距离的信息，在上述真值标注基础下对目标模型进行训练，本申请解耦了车道线预测任务同时重度依赖准确的局部信息以及鲁棒的全局信息的需求，使用第二类型的真值集获取局部信息，能够使车道线预测更加贴合；使用第三类型的真值集获取全局信息，能够使车道线的长度预测更为精准，两相配合大幅度提升了车道线检测的性能，能够更好地适应真实的驾驶场景。

本发明授权一种模型的训练方法、车道线的检测方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种模型的训练方法，应用于车道线检测，其特征在于，包括： 对训练集中的训练样本标注真值，所述真值包括第一类型的真值集、第二类型的真值集以及第三类型的真值集，所述第一类型的真值集内的真值用于表征属于车道线的特征点，所述第二类型的真值集内包括用于表征目标特征点到目标车道线上第一点的第一方向信息的真值，所述第三类型的真值集内包括用于表征所述目标特征点与所述目标车道线第一端点之间的第一距离的真值，所述目标特征点为所述第一类型的真值集中的任意一个，所述第一点位于所述目标车道线的前进方向，所述第一端点为所述目标车道线在前进方向上的端点，所述目标车道线为所述目标特征点位于的车道线； 利用目标损失函数，采用所述训练集对目标模型进行训练，得到训练后的目标模型，所述目标损失函数根据第一损失函数、第二损失函数以及第三损失函数得到，所述第一损失函数与所述第一类型的真值集对应，所述第二损失函数与所述第二类型的真值集对应，所述第三损失函数与所述第三类型的真值集对应。

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