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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利基于语义分割的可行驶区域和车道线检测模型构建方法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：CN115294551B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202210938073.X，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于语义分割的可行驶区域和车道线检测模型构建方法是由郭景华;肖宝平;王靖瑶设计研发完成，并于2022-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语义分割的可行驶区域和车道线检测模型构建方法在说明书摘要公布了：基于语义分割的可行驶区域和车道线检测模型构建方法，涉及汽车智能化与自动驾驶。改进YOLOv5s模型结构，提高模型对目标检测能力；建立可行驶区域和车道线检测模型结构，由主干网络、颈部结构、可行驶区域检测头、车道线检测头组成；将原始图像裁剪后归一化，对RGB每个通道标准化；设计可行驶区域和车道线检测YOLOv5模型的模型推理和后处理；设计可行驶区域和车道线检测模型的损失函数，根据损失值大小分析模型训练好坏，判断模型是否收敛；构建自动驾驶汽车可行驶区域和车道线检测数据集，设计可行驶区域和车道线分割标签；训练可行驶区域和车道线检测模型，设计可行驶区域和车道线检测模型评价指标。实现实时、准确、高效。

本发明授权基于语义分割的可行驶区域和车道线检测模型构建方法在权利要求书中公布了：1.基于语义分割的可行驶区域和车道线检测模型构建方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1：针对YOLOv5s模型结构进行改进，提出改进型YOLOv5s模型结构，以提高模型对目标的检测能力，具体步骤为： 第一步：在原始YOLOv5s模型的FPN结构中增加一个模块，使Neck端充分利用P2级浅层高分辨特征； 第二步：采用P2级高分辨率特征W4×H4替换YOLOv5s中的P5级特征W32×H32来提高检测小目标的能力； 步骤2：建立可行驶区域和车道线检测模型结构，该模型主要由主干网络、颈部结构、可行驶区域检测头、车道线检测头组成； 所述建立可行驶区域和车道线检测模型结构，具体包括以下步骤； 第一步：设计由Focus和CBS_CSP模块组成的主干网络，提取输入图像的特征； 第二步：采用特征金字塔网络和路径聚合网络结构设计颈部结构，实现不同尺度的特征融合； 第三步：去掉改进型YOLOv5s模型的DetectionHead和Neck端的PANet结构； 第四步：将改进型YOLOv5s模型的Neck端中的FPN结构后面增加的可行驶区域和车道线分割分支，实现简单高效的分割网络； 第五步：设计可行驶区域检测头和车道线检测头，将特征图的宽高变换回输入图像的分辨率大小； 步骤3：将原始输入图像裁剪后归一化处理，对RGB每个通道进行标准化； 步骤4：设计可行驶区域和车道线检测YOLOv5模型的模型推理和后处理； 步骤5：设计可行驶区域和车道线检测模型的损失函数，根据损失值的大小分析模型训练的好坏，判断模型是否收敛； 步骤6：构建自动驾驶汽车的可行驶区域和车道线检测数据集，设计可行驶区域和车道线分割标签； 步骤7：训练可行驶区域和车道线检测模型，设计可行驶区域和车道线检测模型的评价指标。

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厦门大学，其通讯地址为：361005 福建省厦门市思明区思明南路422号；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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