一种基于深度学习的车道线检测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202210441263.0

申请日：

2022-04-25

公开(公告)号：

CN114913493B

公开(公告)日：

2025-05-09

发明(设计)人：

贾晨李泽智宋廷伦张武张恒于

申请人：

南京航空航天大学

申请人地址：

210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号

IPC主分类号：

G06V20/56

IPC分类号：

G06V10/774 G06V10/82 G06V10/26 G06V10/80 G06N3/0455 G06N3/0464 G06N3/047 G06N3/084

代理机构：

江苏圣典律师事务所 32237

代理人：

贺翔

法律状态：

授权

国省代码：

江苏省南京市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-05-09	授权	授权

共 50 条

[1]

一种基于深度学习的车道线检测方法 [P].

贾晨 ;

李泽智 ;

宋廷伦 ;

张武 ;

张恒于 .

中国专利 :CN114913493A ,2022-08-16

[2]

一种基于深度学习的车道线检测方法 [P].

彭琪 ;

赵清华 ;

刘伟峰 ;

庄奕琪 .

中国专利 :CN113936266A ,2022-01-14

[3]

一种基于深度学习的车道线检测方法 [P].

张卡 ;

何佳 ;

尼秀明 .

中国专利 :CN111046723A ,2020-04-21

[4]

基于深度学习的车道线检测方法 [P].

王超 ;

付子昂 .

中国专利 :CN110363182A ,2019-10-22

[5]

基于深度学习的车道线检测方法 [P].

张静 ;

胡锐 ;

乐垚 ;

李云松 .

中国专利 :CN113239865A ,2021-08-10

[6]

基于深度学习的车道线检测方法以及装置 [P].

杨雪峰 .

中国专利 :CN112287912B ,2021-01-29

[7]

一种基于深度学习的车道线检测方法 [P].

郭心悦 ;

黄祎婧 ;

韩星宇 ;

范自柱 .

中国专利 :CN115376089A ,2022-11-22

[8]

一种基于深度学习的车道线检测方法 [P].

杨海东 ;

杨航 ;

黄坤山 ;

彭文瑜 ;

林玉山 .

中国专利 :CN112016463A ,2020-12-01

[9]

一种基于深度学习的车道线检测方法、装置以及设备 [P].

龚湛 .

中国专利 :CN111144330B ,2020-05-12

[10]

一种基于深度学习的车道线检测方法 [P].

苏畅 ;

张旸 ;

陈诚 .

中国专利 :CN113469133A ,2021-10-01

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