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龙图腾网恭喜福思(杭州)智能科技有限公司申请的专利车道线分割模型的训练方法、装置、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：CN114445684B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202210183501.2，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权车道线分割模型的训练方法、装置、设备及存储介质是由朱海民;张青峰;卢仁建;叶秀敏设计研发完成，并于2022-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本车道线分割模型的训练方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种车道线分割模型的训练方法、装置、设备及存储介质，涉及机器学习领域，解决了车道线位置检测时计算资源消耗较多的问题。该车道线分割模型的训练方法包括：获取车道线的训练图片；将训练图片分别输入第一模型和第二模型进行特征提取，得到第一特征数据和第二特征数据，第一模型的模型层数大于第二模型；根据第一特征数据和第二特征数据得到模仿损失函数；根据训练图片的标签数据和第二特征数据得到分类损失函数；根据模仿损失函数和分类损失函数，对第二模型进行训练。

本发明授权车道线分割模型的训练方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种车道线分割模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取车道线的训练图片；将所述训练图片分别输入第一模型和第二模型进行特征提取，得到第一特征数据和第二特征数据，所述第一模型的模型层数大于所述第二模型；根据所述第一特征数据和所述第二特征数据得到模仿损失函数；根据所述车道线的训练图片的标签数据和所述第二特征数据得到分类损失函数；根据所述模仿损失函数和所述分类损失函数，对所述第二模型进行训练；其中，所述根据所述第一特征数据和所述第二特征数据得到模仿损失函数，包括：分别对所述第一特征数据和所述第二特征数据进行特征融合处理，得到第一融合数据和第二融合数据；将所述第一融合数据和所述第二融合数据进行差运算，得到特征差；将所述第一融合数据和所述第二融合数据分别输入至预设的分类网络，得到第一目标数据和第二目标数据；根据所述特征差、所述第一目标数据和所述第二目标数据得到所述模仿损失函数。

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福思(杭州)智能科技有限公司，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市滨江区西兴街道阡陌路459号A楼1602室(自主申报)；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”。