上海商湯臨港智能科技有限公司李晨光獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉上海商湯臨港智能科技有限公司申請的專利一種車道線檢測網絡的訓練方法以及裝置獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114998680B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202210611559.2，技術領域涉及：G06V10/774；該發(fā)明授權一種車道線檢測網絡的訓練方法以及裝置是由李晨光;章博亨;程光亮;石建萍設計研發(fā)完成，并于2022-05-31向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種車道線檢測網絡的訓練方法以及裝置在說明書摘要公布了：本公開提供了一種車道線檢測網絡的訓練方法以及裝置，其中，該方法包括：獲取目標域的樣本圖像，并將樣本圖像輸入至基于源域的源域圖像訓練得到的初始車道線檢測網絡中，確定樣本圖像的初始特征圖；基于初始特征圖生成樣本圖像的概率特征圖；其中，概率特征圖用于表示樣本圖像中的像素點分別屬于預先設置的多個車道線檢測類別的概率；基于概率特征圖和多個車道線檢測類別分別對應的預設概率閾值，確定樣本圖像對應的偽標簽，以及，基于概率特征圖確定樣本圖像對應的車道線檢測結果；基于樣本圖像對應的偽標簽和車道線檢測結果，對初始車道線檢測網絡進行訓練，得到目標域對應的目標車道線檢測網絡。
本發(fā)明授權一種車道線檢測網絡的訓練方法以及裝置在權利要求書中公布了：1.一種車道線檢測網絡的訓練方法，其特征在于，包括： 獲取目標域的樣本圖像，并將所述樣本圖像輸入至基于源域的源域圖像訓練得到的初始車道線檢測網絡中，確定所述樣本圖像的初始特征圖； 基于所述初始特征圖生成所述樣本圖像的概率特征圖；其中，所述概率特征圖用于表示所述樣本圖像中的像素點分別屬于預先設置的多個車道線檢測類別的概率； 基于所述概率特征圖和所述多個車道線檢測類別分別對應的預設概率閾值，確定所述樣本圖像對應的偽標簽，以及，基于所述概率特征圖確定所述樣本圖像對應的車道線檢測結果； 基于所述樣本圖像對應的偽標簽和所述車道線檢測結果，對所述初始車道線檢測網絡進行訓練，得到所述目標域對應的目標車道線檢測網絡。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發(fā)布本報告當日的職業(yè)理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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