申请/专利权人：北京百度网讯科技有限公司

申请日：2021-09-03

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN113705515B

主分类号：G06V20/56

分类号：G06V20/56;G06V10/26;G06V10/774;G06N20/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2021.12.14#实质审查的生效;2021.11.26#公开

摘要：本公开提供了一种语义分割模型的训练和高精地图车道线的生成方法、装置和设备，涉及自动驾驶、人工智能、智能交通、深度学习等领域。具体实现方案包括：获取样本图像，样本图像中包括样本车道线；利用初始网络，从样本图像中提取出样本车道线的起止点对的特征；利用初始网络，提取样本语义地图的特征；根据样本语义地图的特征和起止点对的特征，利用初始网络，得到对样本车道线的预测图像；根据样本图像和预测图像，调整初始网络的参数，得到语义分割模型，语义分割模型用于根据目标车道线的起止点对图像，输出包括目标车道线的目标图像。本公开的技术方案可以根据语义地图和起止点对图像自动生成起止点对之间的虚拟车道线。

主权项：1.一种语义分割模型的训练方法，包括：获取样本图像，所述样本图像中包括样本车道线；利用初始网络，从所述样本图像中提取出所述样本车道线的起止点对的特征；利用所述初始网络，提取样本语义地图的特征；根据所述样本语义地图的特征和所述起止点对的特征，利用所述初始网络，得到对所述样本车道线的预测图像；根据所述样本图像和所述预测图像，调整所述初始网络的参数，得到语义分割模型，所述语义分割模型用于根据目标车道线的起止点对图像，输出包括所述目标车道线的目标图像；其中，所述样本图像包括第一样本图像和第二样本图像，所述第一样本图像中包括第一样本车道线，所述第二样本图像中包括第二样本车道线，所述第一样本车道线为人类驾驶车辆的行驶轨迹，所述第二样本车道线为现实世界中划线的车道线。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京百度网讯科技有限公司 语义分割模型的训练和高精地图车道线的生成方法和设备

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