[发明专利]神经网络模型训练方法、系统及车道线识别方法、系统有效
| 申请号： | 201810299224.5 | 申请日： | 2018-04-04 |
| 公开（公告）号： | CN110348273B | 公开（公告）日： | 2022-05-24 |
| 发明（设计）人： | 田文善;秦暕;康勇;马海军;葛逸盛;王鹏;任泽;俞鸿魁 | 申请（专利权）人： | 北京四维图新科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/58 | 分类号： | G06V20/58;G06V10/82;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京晋德允升知识产权代理有限公司 11623 | 代理人： | 王雪霞 |
| 地址： | 100028 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了神经网络模型训练方法、系统及车道线识别方法、系统。该神经网络模型训练方法，包括：将基于单目视觉的车道线图像样本中的车道线逻辑化，得到车道线训练集；所述车道线训练集为实线；根据所述车道线图像样本以及所述车道线训练集训练神经网络模型。本申请提供的技术方案可以对神经网络模型进行训练，使得其根据训练集学习到车道线的特征而进行提取，可以适用于处理多种形状、路况的车道线；无需滤波，从而使得处理结果能够快速准确地响应；此外，能够实现将虚车道线处理的效果与实车道线处理的效果相同。本申请的技术方案还可以实现根据得到的车道线结构化数据或车道线曲线参数进行自动驾驶。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 模型 训练 方法 系统 车道 识别 | ||
【主权项】：
1.一种神经网络模型训练方法，用于车道线的识别，其特征在于，包括：将基于单目视觉的车道线图像样本中的车道线逻辑化，得到车道线训练集；所述车道线训练集为实线；根据所述车道线图像样本以及所述车道线训练集训练神经网络模型。
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