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龙图腾网获悉智道网联科技(北京)有限公司申请的专利车道线检测模型训练方法、装置及车道线检测方法、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：CN114676794B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202210474311.6，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权车道线检测模型训练方法、装置及车道线检测方法、装置是由万单盼设计研发完成，并于2022-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本车道线检测模型训练方法、装置及车道线检测方法、装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种车道线检测模型训练方法、装置及车道线检测方法、装置，该方法包括：获取待训练图像和其中的车道线实例的标注信息；根据车道线实例的标注信息，利用预设特征编码策略对待训练图像中的像素点进行编码得到像素点的特征编码信息，像素点的特征编码信息包括像素点的横向特征向量和纵向特征向量；利用待训练图像和像素点的特征编码信息及车道线实例的标注信息训练车道线检测模型，得到训练后的车道线检测模型。本申请基于车道线实例的标注信息，利用预设特征编码策略对图像中所有像素点进行特征编码，并结合待训练图像和车道线实例的标注信息共同训练车道线检测模型，提高了车道线检测的准确性和实时性，且不受车道线预设数量的限制。

本发明授权车道线检测模型训练方法、装置及车道线检测方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种车道线检测模型训练方法，其中，所述方法包括： 获取待训练图像和所述待训练图像中的车道线实例的标注信息； 根据所述车道线实例的标注信息，利用预设特征编码策略对所述待训练图像中的像素点进行编码，得到所述像素点的特征编码信息，所述像素点的特征编码信息包括所述像素点的横向特征向量和纵向特征向量； 利用所述待训练图像和所述像素点的特征编码信息以及所述车道线实例的标注信息训练车道线检测模型，得到训练后的车道线检测模型； 所述待训练图像包括多个像素行和多个像素列，所述根据所述车道线实例的标注信息，利用预设特征编码策略对所述待训练图像中的像素点进行编码，得到所述像素点的特征编码信息包括： 按照各个像素行和各个像素列的方式确定所述像素点在所述待训练图像中的像素位置； 根据所述车道线实例的标注信息以及所述车道线实例在所述待训练图像中的像素位置，确定所述像素点的横向特征向量和纵向特征向量； 所述像素行包括当前像素行和下一像素行，所述像素点包括车道线实例对应的车道线像素点，所述根据所述车道线实例的标注信息，利用预设特征编码策略对所述待训练图像中的像素点进行编码，得到所述像素点的特征编码信息包括： 在对所述待训练图像中的像素点进行编码时，自底向上逐行遍历所述待训练图像； 对于任意一个正在遍历的当前像素行，根据所述车道线实例的标注信息，确定所述车道线像素点在所述当前像素行的多个当前像素列的位置以及下一像素行的多个下一像素列的位置； 根据所述车道线像素点在所述当前像素行的多个当前像素列的位置，确定所述车道线像素点在所述当前像素行的各个当前像素列的横向特征向量； 根据所述车道线像素点在所述当前像素行的多个当前像素列的位置以及所述下一像素行的多个下一像素列的位置，确定所述车道线像素点在所述当前像素行的各个当前像素列的纵向特征向量； 将所述车道线像素点在所述当前像素行的各个当前像素列的横向特征向量和所述当前像素行的各个当前像素列的纵向特征向量作为所述车道线像素点的特征编码信息。

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