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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针对车道线的模型训练方法、装置、电子设备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：CN115937813B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202310028272.1，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权针对车道线的模型训练方法、装置、电子设备及存储介质是由周鹏;李正旭;贾双成;朱磊设计研发完成，并于2023-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本针对车道线的模型训练方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了针对车道线的模型训练方法、装置、电子设备以及存储介质，方法包括：建立至少包括损失函数的网络模型，所述损失函数至少包括第一函数；获取样本集，所述样本集包括包含有车道线的训练图像和与所述训练图像对应的，具有车道线标签的验证图像；利用所述样本集对所述网络模型进行训练直到所述损失函数的计算结果在目标阈值内；其中，所述第一函数用于分离不同车道线和或聚集同一车道线，通过本申请提高了车道线的分组精度。

本发明授权针对车道线的模型训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.针对车道线的模型训练方法，其特征在于，包括： 建立至少包括损失函数的网络模型，所述损失函数至少包括第一函数； 获取样本集，所述样本集包括包含有车道线的训练图像和与所述训练图像对应的，具有车道线标签的验证图像； 利用所述样本集对所述网络模型进行训练直到所述损失函数的计算结果在目标阈值内，其中包括：利用所述样本集对所述网络模型进行训练直到所述第一函数的第一计算结果在第一目标阈值内； 其中，所述第一函数用于分离不同车道线和或聚集同一车道线； 其中，所述第一函数包括第三子函数和或第四子函数，所述利用所述样本集对所述网络模型进行训练直到所述第一函数的第一计算结果在第一目标阈值内，包括： 基于所述样本集中所述验证图像中车道线标签确定，与所述验证图像对应的所述训练图像中的同一车道线位置；以及至少基于所述训练图像中所述同一车道线位置处的第三训练值的均值和除所述车道线位置外的背景位置处的第四训练值的均值对所述网络模型进行训练，直至所述第三子函数的计算结果在第三目标阈值内，和或，至少基于所述训练图像中所述同一车道线位置处的第三训练值的均值和所述同一车道线位置处的每一所述第三训练值对所述网络模型进行训练，直至所述第四子函数的计算结果在第四目标阈值内。

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