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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种使用自注意力机制和可变卷积的车道线检测方法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：CN115810181B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202211670000.3，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种使用自注意力机制和可变卷积的车道线检测方法是由汤景凡;吴旺杰;张旻;姜明设计研发完成，并于2022-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种使用自注意力机制和可变卷积的车道线检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种使用自注意力机制和可变卷积进行特征提取优化的车道检测方法，包括1、主干流程初步提取图像特征；2、特征融合计算；3、可变卷积计算阶段；4、车道线位置预测阶段；5、图像分割特征提取阶段。该方法ResNet卷积网络、全连接层计算、图像网格化建模方法对原始图像进行车道线检测识别。本发明通过对自注意力机制、可变卷积方法、多尺度特征融合的结合使用，强化网络对全局信息的提取能力；取消损失计算时先验信息从而减小模型过拟合带来的复杂场景下的误检。

本发明授权一种使用自注意力机制和可变卷积的车道线检测方法在权利要求书中公布了：1.一种使用自注意力机制和可变卷积的车道线检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取原始图像数据并构建数据集； S2、数据集预处理，将原始图像数据经过遮挡、亮度调节、对比度调节、随机噪声生成得到预处理后的图像数据； S3、预处理后的图像数据作为输入，进行特征提取 S3-1、通过由4个卷积堆叠模块组成的ResNet18提取出后三个卷积模块生成的3个特征图T1～T3； S3-2、输出的特征图T3进行自注意力提取得到特征图T4； S4、特征融合，将特征图T1～T4的融合前需要进行尺寸变换，首先对T1～T4卷积操作，统一到特定的通道数Cf＝64；然后从T4到T1通过逐个上采样和相加的操作，得到一个融合了不同卷积层和自注意力特征的特征图Tc； S5、将融合了不同卷积层和自注意力特征的特征图Tc进行可变卷积处理得到新的特征图To： 包括如下子步骤： S5-1、首先将Tc通过两个由三层卷积组成的计算单元：三层卷积，提取出Tcls和Tpts，前者是应用可变卷积的特征图，后者用以生成指定可变卷积位置的向量； S5-2、将Tpts再通过两层卷积生成Toffset，尺寸为N×H×W，其中N为可变卷积感受野包含的计算位置个数，Toffset的数值为卷积计算点偏离卷积位置的数值，正数为向右偏移，负数为向左偏移， Toffset＝convTpts S5-3、将Toffset与数据集的label做损失计算； S5-4、将Toffset应用在Tcls上进行可变卷积操作，通过Toffset数值确定的卷积位置做卷积计算，得到新的特征图To， To＝deformConvTcls,Toffset； S6、车道线预测 以To为输入，经过两层全连接与Relu组合的计算层输出每一个网格属于每一条车道线的概率，其组成的概率矩阵M，其尺寸为lanes,H,W，其中lanes为车道线数目的通道数，H、W为网格尺寸，每一个通道表示一条车道线在每个网格的分类信息，将概率矩阵M与数据集的label做交叉熵损失计算并反向传播，fc为全连接层 M＝fcrelufcTo。

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