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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种针对雾天场景的车道线检测方法、系统、设备和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：CN118247750B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202410073149.6，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种针对雾天场景的车道线检测方法、系统、设备和介质是由马裕航;刘万泉;张荣辉设计研发完成，并于2024-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对雾天场景的车道线检测方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明涉及自动驾驶技术领域，公开了一种针对雾天场景的车道线检测方法、系统、设备和介质。本发明基于公共数据集和实际雾天采集数据构建雾天场景数据集，使用双线性插值将雾天场景数据集中的图像数据进行下采样处理，并将下采样后的图像数据进行增强，得到数据增强图像，使用主干网络和全局特征融合模块对数据增强图像进行特征提取，基于特征金字塔融合不同分辨率图像之间的信息，基于进行特征提取后的数据，创建车道线检测任务，并计算车道线检测任务的总损失，基于上述车道线检测任务，通过给定输入图像，预测图像中的车道线位置。本发明提高了特征提取的精度，计算量少，提高了检测的实时性，可有效部署到检测设备上。

本发明授权一种针对雾天场景的车道线检测方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种针对雾天场景的车道线检测方法，其特征在于，所述方法包括： 基于公共数据集和实际雾天采集数据构建雾天场景数据集并对所述雾天场景数据集进行预处理； 基于所述雾天场景数据集中的图像数据构建车道线检测模型；所述车道线检测模型包括主干网络、颈部网络、实例检测结构、实例分割结构和边缘增强模块； 所述主干网络包括全局特征融合模块，所述主干网络将SwinTransformer最后一阶段的窗口注意力机制替换为普通的多头注意力机制；通过主干网络对所述雾天场景数据集中的图像进行特征提取，得到图像特征；通过颈部网络将不同分辨率的图像特征进行融合，得到融合特征； 所述实例检测结构中包括卷积核特征融合模块，用于自动学习预测的车道线实例之间的关系；使用实例检测结构通过所述融合特征，为每个位置预测一组动态卷积核，得到车道线起点的预测热力图，并计算所述预测热力图与真值热力图之间的第一预测损失；通过所述动态卷积核预测道路区域，使用所述实例分割结构将所述道路区域划分为基于行的分割图，预测车道线在每一行中的横坐标值，得到基于行分割的车道线预测图，并计算基于行的分割预测的第二预测损失；通过基于行分割的车道线预测图，根据是否经过当前行，预测车道线的垂直范围，并计算车道线垂直范围预测的第三预测损失；对所述基于行的分割图预测的坐标做出偏移量的预测，并计算所述偏移预测的第四预测损失；使用边缘增强模块通过边缘分割的二分类任务，对车道线的边缘进行预测，并计算车道线边缘预测的第五预测损失； 根据所述第一预测损失、第二预测损失、第三预测损失、第四预测损失和第五预测损失计算车道线检测模型的总损失函数，根据所述总损失函数对所述车道线检测模型进行训练； 使用训练后的所述车道线检测模型，通过给定输入图像，识别图像中的车道线位置。

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