[发明专利]基于深度学习的车道线检测方法及系统有效
| 申请号： | 202210425544.7 | 申请日： | 2022-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN114821530B | 公开（公告）日： | 2023-06-02 |
| 发明（设计）人： | 李兴坤;董文龙 | 申请（专利权）人： | 北京裕峻汽车技术研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/58 | 分类号： | G06V20/58;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08;G06F16/29;G08G1/16 |
| 代理公司： | 北京春江专利商标代理事务所(普通合伙) 11835 | 代理人： | 向志杰 |
| 地址： | 100016 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的车道线检测方法及系统，对车道线识别，尤其在远端车道线识别准确率较高，而网络带宽需求低，用户隐私数据需求少，属于自动驾驶技术领域。方法包括：将终端车道线检测模型识别获取的车道线实时曲率半径与地图引擎获取的车道线实时曲率半径进行对比，若存在的误差大于设定值，则对车载车道线检测模型获取的车道线曲率进行修正,同时，包括终端车道线检测模型发生修正的实际位置、修正的曲率、脱密处理后的用户隐私图像信息定期传向后台服务器，更新云端车道线检测模型的参数，之后下发各个车道线检测终端；若两曲率半径在水平方向上误差小于设定值，将车道线检测模型获取的车道线视为正确车道线。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 车道 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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