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龙图腾网获悉安徽理工大学环境友好材料与职业健康研究院(芜湖);安徽理工大学申请的专利一种提升轻量级网络检测精度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：CN115273010B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202210915917.9，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种提升轻量级网络检测精度的车道线检测方法是由梁兴柱;毕飞龙设计研发完成，并于2022-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种提升轻量级网络检测精度的车道线检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了自动驾驶领域的一种提升轻量级网络检测精度的车道线检测方法，所述方法包括：步骤1：先对训练数据进行预处理；步骤2：制作训练集；步骤3：将步骤2得到的训练集的图像输入两个卷积神经网络进行训练；步骤4：步骤3训练完成后，将用于测试的真实车道线图片经过尺寸裁剪后输入到学生骨干网络，得到模型预测结果。本发明车道线检测方法提高了轻量级网络在车道检测领域的检测效果，提出了混合融合模块来构建具有自上而下架构的多个分层学生子网；提出了进化蒸馏算法，通过使用进化教师并动态的关注教学过程的中间知识来提高学生网络学习的性能。

本发明授权一种提升轻量级网络检测精度的车道线检测方法在权利要求书中公布了：1.一种提升轻量级网络检测精度的车道线检测方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1：先对训练数据进行预处理，输入通过摄像头获取的图像，并对图像尺寸进行裁剪； 步骤2：读取步骤1中预处理的训练数据，将其处理为输入网络的标准格式，并制作训练网络的标签，制作训练集； 步骤3：将步骤2得到的训练集的图像输入两个卷积神经网络进行训练； 步骤4：步骤3训练完成后，将用于测试的真实车道线图片经过尺寸裁剪后输入到学生骨干网络，得到模型预测结果； 所述步骤3中卷积神经网络主体使用ResNet作为主干网络，通过ResNet18学生网络、ResNet50教师网络和引导模块组成，对输入数据进行数据增强，将增强后的数据输入到教师网络中，获取教师网络的特征图，软化教师网络的概率，计算教师网络自身蒸馏损失和分类损失，计算模型参数的梯度，并使用SGD优化器进行更新，将数据输入到学生网络，得到学生网络的特征图，软化学生网络的概率，计算学生网络的自身蒸馏损失和分类损失，计算学生和教师引导层之间的蒸馏损失，计算学生模型参数的梯度，使用SGD优化器进行更新，完成训练。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人安徽理工大学环境友好材料与职业健康研究院(芜湖);安徽理工大学，其通讯地址为：241002 安徽省芜湖市弋江区中山南路芜湖科技产业园；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。