「專利解密」百度提出車道线檢测模型訓練方案 可提高自動駕驶水平

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【嘉勤點评】baidu發现的利用于無人駕驶技能的車道线檢测模子的練習法子，基于路况要素、要素语义来對付人工智能模子举行練習，可以或许有用低落路况图象中車道线檢测辨認的计较繁杂度，晋升車道线檢测辨認的效力和檢测辨認結果。

集微網動静，在海内主動駕驶范畴，baidu的主動駕驶技能不竭获得冲破，截止2021年，其Apollo路况测试已冲破1300万千米，而在2021年Guidehouse公布的陈述中，Apollo也是独一一個持续两年位列全世界主動駕驶榜单的中國公司。

在主動駕驶范畴，主動駕驶車辆若是想要举行正常的行驶，就必需要對付路况等情况举行檢测，比方檢测車道线、红绿灯和交通讯号牌等淚溝,。在相干技能中減內臟脂肪,，针對路况图象中要素的语义朋分法子逻辑，没法直策應用到車道线的檢测朋分中。這就使得比方車道线檢测朋分的计较繁杂度高，且没法知足及時性的请求。

為此，baidu在2021年4月28日申请了一项名為“車道线檢测模子的練習法子、装配、電子装备及存储介質”的發现專利（申请号：202110470476.1），申请報酬北京baidu網讯科技有限公司。

在该專利中，發现了一種基于人工智能的車道线檢测模子的練習法子，按照今朝该專利公然的相干資料，讓咱們一块兒来看看這项方案吧。

如上图，為该專利中發现的車道线檢测模子的練習法子的示用意，起首，體系必要获得多個样本的路况图象，并對付這些图象举行標注，這些图象可以經由過程智能交通場景来获得，每一個图象的車道线信息也被標注出来，用于練習人工智能模子。

其次，肯定與桃園通水管，样本路况图象對應的多個要素和與多要素對應的要素语义，在交通場景下，要素比方為路况图象中的天空、树木、門路等，要素语义包含天空、数量、門路等要素類型和要素特性。由于该方案中的人工智能模子是针對多個样本路况图象别离举行图象解析，從而實现要素的语义朋分法子逻辑和車道线的檢测辨認的交融利用。

最後，按照多個样本路况图象、多個要素、多個要素语义和多個標注的車道线信息練習初始的人工智能模子，以获得車道线檢测模子。使得練習获得的車道线檢测模子可以娛樂城推薦,或许有用地建模出智能交通場景中的車道收納鞋子神器,线的图象特性，并可以或许有用地知足及時性请求较高的利用場景。

如上图，為搭载上述方案的車道线檢测模子的練習装配硬件情况示用意，重要包含：获得模块30一、肯定模块302和練習模块303。获得模块可以得到路况的样本图象，并對此中的图象举行標注；肯定模块用于获得路况對應的多個要素和要素语义；當上述两個模块筹备好响應的数据後，練習模块便可以練習人工智能模子，以获得車道线檢测模子。

以上就是baidu發现的利用于無人駕驶技能的車道线檢测模子的練習法子，该方案基于路况要素、要素语义来對付人工智能模子举行練習，以获得車道线檢测模子，可以或许有用低落路况图象中車道线檢测辨認的计较繁杂度，晋升車道线檢测辨認的效力和檢测辨認結果。

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（校訂/holly）