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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种实时红外场景中的车道线检测方法、设备及存储介质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：CN119478891B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411560212.5，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种实时红外场景中的车道线检测方法、设备及存储介质是由阮雅端;肖鹏;孔硕设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种实时红外场景中的车道线检测方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：一种实时红外场景中的车道线检测方法、设备及存储介质，利用红外摄像头拍摄得到实时红外场景图片，使用由跨尺度通道信息增强模块CSCE，Cross‑ScaleChannelEnhancement优化后的CSCE‑Resnet18主干网络，提取图片的局部特征和全局特征，并在空间上协同融合多尺度上下文信息，运用融合的精细化信息加强车道线检测的能力。最终，通过特征图预先设置的车道线先验知识，将车道线检测视为对先验车道线的整体回归，可得到每条车道线的具体位置信息。本发明在最大限度地保证红外场景车道线检测准确率的同时，也保证了算法的实时性，能够进行实际应用部署。

本发明授权一种实时红外场景中的车道线检测方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种实时红外场景中的车道线检测方法，其特征是构建基于ResNet的车道线检测模型在红外场景下检测车道线位置，所述车道线检测模型使用改进的ResNet主干网络对红外图片提取含有局部特征和全局特征的特征图，经过特征图预先设置的车道线先验知识，将车道线检测视为对先验车道线的整体回归，特征图输入到两个平行的全连接层，一个用于分类，一个用于回归，产生最终的预测，得到红外场景下车道线的位置信息； 所述改进的ResNet主干网络在残差块中引入跨尺度通道协同融合模块，对ResNet每一个残差块的原始特征X和残差特征Y融合得到初始特征U，经过基于跨尺度通道信息增强CSCE模块，得到拥有局部和全局的精细化特征图U′，再对原始特征X和残差特征Y结合精细化特征图U′通过Sigmoid激活函数实现跨尺度通道协同融合，在空间上协同融合多尺度上下文信息作为最终的残差输出，用于得到含有局部特征和全局特征的特征图； 所述基于跨尺度通道信息增强模块CSCE分为两个分支，一个分支经过全局平均池化得到全局特征的通道信息，另一个分支得到局部特征的通道信息，得到的两组通道信息特征拼接并经过Sigmod函数非线性激活处理后输出精细化特征图，具体为：输入特征为U，U′为经过CSCE模块处理后的特征，局部特征的通道信息为LU，表达式如下： LU＝BConv2δBConv1U 其中，Conv1表示1*1点卷积将输入的特征图U的通道数减少为输入的B表示BN批量标准化层，δ表示ReLU激活函数，通过Conv21*1点卷积将通道数恢复成与原始输入通道数相同，r为通道缩放比； 全局特征的通道信息为GU，表达式如下： GU＝BConv2δBConv1GpoolU 其中，Gpool表示全局平均池化； 得到的局部特征通道信息LU和全局特征通道信息GU经过非线性激活函数得到特征通道权重，对输入特征U做注意力操作后得到输出U′： 其中，σ表示Sigmoid非线性激活函数，即对权重归一化处理，表示两个特征图对应元素相加，表示两个特征图对应元素相乘。

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