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龙图腾网获悉国汽智控(北京)科技有限公司申请的专利车道线的识别处理方法、装置及车辆终端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：CN117475393B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202311435437.3，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权车道线的识别处理方法、装置及车辆终端是由翟金栋;林明设计研发完成，并于2023-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本车道线的识别处理方法、装置及车辆终端在说明书摘要公布了：本申请提供一种车道线的识别处理方法、装置及车辆终端，涉及车辆驾驶技术，该方法包括：采集道路前方的原始图像；其中，原始图像包括多条待识别的车道线。对原始图像进行缩放处理，得到缩小后的第一图像，将第一图像输入预设的resize模型进行车道线检测，得到第一检测图像；并对原始图像进行裁剪处理，得到裁剪后的第二图像，将第二图像输入预设的crop模型进行车道线检测，得到第二检测图像。对第一检测图像和第二检测图像进行融合识别处理，得到关于待识别的车道线的目标检测结果。本申请的方法，极大提高了远端车道线的检测精度，解决了远端车道线的检测精度较低的技术问题。

本发明授权车道线的识别处理方法、装置及车辆终端在权利要求书中公布了：1.一种车道线的识别处理方法，其特征在于，包括： 采集道路前方的原始图像；其中，所述原始图像包括多条待识别的车道线； 对所述原始图像进行缩放处理，得到缩小后的第一图像，将所述第一图像输入预设的resize模型进行车道线检测，得到第一检测图像；并对所述原始图像进行裁剪处理，得到裁剪后的第二图像，将所述第二图像输入预设的crop模型进行车道线检测，得到第二检测图像；其中，所述裁剪处理所依据的待裁剪框，是基于保证所述车道线在所述第二图像中具有预设的像素宽度的原则确定的；其中，所述预设的resize模型和所述预设的crop模型均是采用backbone+head的形式设计的深度学习网络，所述backbone采用ERFNet，所述head固定输出6条不同类别的车道线，且所述预设的resize模型和所述预设的crop模型输入的图像的获取方式不同； 将所述第一检测图像和所述第二检测图像均还原成原始图像的尺寸；对还原尺寸后的第一检测图像和还原尺寸后的第二检测图像进行融合，得到融合图像；对所述融合图像中的多条待识别的车道线进行融合识别处理；若确定还原尺寸后的第二检测图像中的车道线与还原尺寸后的第一检测图像中的车道线为同一车道线，则将还原尺寸后的第一检测图像中的车道线，替换为还原尺寸后的第二检测图像中的车道线，得到关于所述待识别的车道线的目标检测结果。

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