广州小鹏自动驾驶科技有限公司张鹏越获国家专利权
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龙图腾网获悉广州小鹏自动驾驶科技有限公司申请的专利路面标识检测方法、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：CN114581881B 。
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：202210157524.6，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权路面标识检测方法、装置、车辆及存储介质是由张鹏越;李浩瀚;刘兰个川设计研发完成，并于2022-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本路面标识检测方法、装置、车辆及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种路面标识检测方法、装置、车辆及存储介质，该方法包括：获取车载摄像头拍摄的图像；对图像进行转换，得到路面俯视图；将路面俯视图输入已训练的神经网络模型进行关键点检测，确定路面俯视图中的关键点的数量及位置；根据已训练的神经网络模型对路面俯视图进行属性识别，得到路面俯视图的属性识别结果；根据已训练神经网络模型对路面俯视图进行框体长宽回归检测，得到路面俯视图的框体长宽回归检测结果；基于路面俯视图中的关键点的数量及位置，属性识别结果以及框体长宽回归检测结果确定路面俯视图中的路面标识检测结果。本发明基于神经网络模型对路面俯视图进行检测，从而有效覆盖各种车道线及路面标识，提供更精确的检测结果。
本发明授权路面标识检测方法、装置、车辆及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种路面标识检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取车载摄像头拍摄的图像； 对所述图像进行转换，得到路面俯视图； 将所述路面俯视图输入已训练的神经网络模型进行关键点检测，确定所述路面俯视图中的关键点的数量及位置，所述关键点包括线型物体上均匀采样的点、路面箭头的端点以及路面文字的中心点中的至少一种； 根据所述已训练的神经网络模型对所述路面俯视图进行属性识别，得到所述路面俯视图的属性识别结果； 根据所述已训练的神经网络模型对所述路面俯视图进行框体长宽回归检测，得到所述路面俯视图的框体长宽回归检测结果； 基于所述路面俯视图中的关键点的数量及位置，所述属性识别结果以及所述框体长宽回归检测结果确定所述路面俯视图中的路面标识检测结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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