恭喜成都臻识科技发展有限公司周卓立获国家专利权
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龙图腾网恭喜成都臻识科技发展有限公司申请的专利基于深度学习的道路检测方法、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：CN114648745B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202210131658.0，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于深度学习的道路检测方法、装置、设备及存储介质是由周卓立;任鹏设计研发完成，并于2022-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的道路检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的道路检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括获取道路的原始图像数据集，并对道路图像数据集中的道路信息进行标记，获得包括第一道路真实框和第二道路真实框的训练图像数据集；将训练图像数据集输入道路检测模型，获得第一道路检测框和第二道路检测框，并根据第一道路检测框与第一道路真实框、第二道路检测框与第二道路真实框的损失值，完成对道路检测模型的训练；进而实现对待检测图像数据进行道路检测。本发明通过将车道线和停止线对应的检测框、道路标识对应的检测框分别与对应的真实框计算损失值，以训练道路检测模型，同时完成可行驶道路的检测区分，提高道路检测准确性。
本发明授权基于深度学习的道路检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的道路检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取道路的原始图像数据集，并对所述道路图像数据集中的道路信息进行标记，获得训练图像数据集；其中，所述训练图像数据集的每张训练图像包括第一道路真实框和第二道路真实框；所述第一道路真实框包括车道线真实框和停止线真实框，第二道路真实框包括道路标志真实框，道路标志包括直行标志、左转标志和公交车道标志；将所述训练图像数据集输入道路检测模型，获得第一道路检测框和第二道路检测框，并根据所述第一道路检测框与第一道路真实框、第二道路检测框与第二道路真实框的损失值，完成对道路检测模型的训练；在接收到待检测图像数据时，将所述待检测图像数据输入道路检测模型，获得待检测图像中的可行驶车道。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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