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龙图腾网获悉西安欧冶半导体有限公司申请的专利车道线预测模型训练方法、装置和计算机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：CN120279516B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202510350148.6，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权车道线预测模型训练方法、装置和计算机设备是由杨中华;周涤非设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本车道线预测模型训练方法、装置和计算机设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种车道线预测模型训练方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获得第一车道线图像和第二车道线图像，第二车道线图像是第一车道线图像的前一帧图像；对第一车道线图像提取初始特征图，第一车道线图像和第二车道线图像中均包括已标注车道线；将第一车道线图像的初始特征图和第二车道线图像中的已标注车道线进行特征融合，得到融合特征图；基于融合特征图进行图像生成，得到车道线预测图像，车道线预测图像包括预测车道线；确定已标注车道线和预测车道线间的差异，基于差异进行模型训练，得到车道线预测模型。采用本方法能够提升训练效率、效果以及节约训练成本。

本发明授权车道线预测模型训练方法、装置和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种车道线预测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取初始帧车道线图像，所述初始帧车道线图像中包括已标注车道线； 基于所述已标注车道线的标注内容，确定单应性变换矩阵； 通过所述单应性变换矩阵对所述初始帧车道线图像中的已标注车道线进行变换，得到模拟车辆移动而发生变换的车道线序列图像，所述车道线序列图像包括位于初始帧之后的多个连续帧车道线图像； 从所述多个连续帧车道线图像中选取第一车道线图像和第二车道线图像，所述第二车道线图像是所述第一车道线图像的前一帧图像； 对所述第一车道线图像提取初始特征图，所述第一车道线图像和所述第二车道线图像中均包括已标注车道线； 将所述第一车道线图像的初始特征图和所述第二车道线图像中的已标注车道线进行特征融合，得到融合特征图； 基于所述融合特征图进行图像生成，得到车道线预测图像，所述车道线预测图像包括预测车道线； 确定所述已标注车道线和所述预测车道线间的差异，基于所述差异进行模型训练，得到车道线预测模型。

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