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龙图腾网获悉重庆长安汽车股份有限公司申请的专利车辆的车道线检测方法、装置、车辆及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：CN116343146B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202211658700.0，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权车辆的车道线检测方法、装置、车辆及存储介质是由张文杰;董楠设计研发完成，并于2022-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本车辆的车道线检测方法、装置、车辆及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种车辆的车道线检测方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括：获取车辆的训练图像和车道线点集真值标签；将车道线点集真值标签转换成预设锚框的大小，得到锚框标签；将训练图像和锚框标签输入至待训练的车道线检测模型，确定预先学习到的最优神经网络权重，生成预先训练的基于神经网络的车道线检测模型，其中，车道线检测模型包括区别锚框是否有车道线特征的分类网络，以利用预先训练的基于神经网络的车道线检测模型得到车道线检测结果。本申请通过将车道线分割转换为车道线二分类问题，降低了算法处理和计算量的要求，很好解决了横向车道线的检测问题，改善了车道线检测的实时性能，提高了车辆的可靠性，满足了用户的使用需求。

本发明授权车辆的车道线检测方法、装置、车辆及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种车辆的车道线检测方法，其特征在于，应用于离线训练阶段，其中，所述方法包括以下步骤： 获取车辆的训练图像和车道线点集真值标签； 将所述车道线点集真值标签转换成预设锚框的大小，得到锚框标签； 将所述训练图像和所述锚框标签输入至待训练的车道线检测模型，确定预先学习到的最优神经网络权重，生成预先训练的基于神经网络的车道线检测模型，其中，所述车道线检测模型包括区别锚框是否有车道线特征的分类网络，以利用所述预先训练的基于神经网络的车道线检测模型得到车道线检测结果； 所述将所述训练图像和所述锚框标签输入至待训练的车道线检测模型，确定所述预先学习到的最优神经网络权重，生成预先训练的基于神经网络的车道线检测模型，包括： 基于所述训练图像和所述锚框标签，利用分类网络的卷积模块和CSP模块经过多次提取得到特征图； 基于所述特征图，利用所述分类网络的SElayer模块提取完整特征图，将所述完整特征图经过解码器输入至所述分类网络的全连接层，并进行维度转化，得到满足预设条件的最终特征图； 基于所述最终特征图进行损失函数计算和反向传播，直至训练结束，生成所述预先训练的基于神经网络的车道线检测模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人重庆长安汽车股份有限公司，其通讯地址为：400020 重庆市江北区鱼嘴镇长安汽车全球研发中心；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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