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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于起始点引导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：CN118552924B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202410704054.X，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于起始点引导的车道线检测方法是由林耀荣;黎锦东;戚颢泷设计研发完成，并于2024-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于起始点引导的车道线检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于起始点引导的车道线检测方法，该车道线检测方法针对基于线锚的车道线检测网络，利用起始点检测头预测车道线起始点坐标，利用非极大值抑制算法进行后处理，过滤冗余的起始点；根据预测的车道线起始点，对线锚进行筛选。本发明首先引入起始点检测头捕获车道线更多的空间特征信息，有助于更准确地定位车道线；另外，本发明通过起始点引导，可以减少线锚的数量，同时提高线锚的质量，从而提高车道线检测的精度和鲁棒性。而且，本发明还设计了一种利用起始点坐标增强层级融合特征的方法，提高车道线检测头的性能。综上，本发明设计了一种利用起始点信息的车道线检测方法，提高车道线检测的性能。

本发明授权一种基于起始点引导的车道线检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于起始点引导的车道线检测方法，其特征在于，所述车道线检测方法包括以下步骤： S1、收集道路场景的车道线图像数据集，并将所述数据集划分为训练集和验证集，并对车道线图像进行数据增强； S2、生成所述车道线图像数据集的真值数据标签文件； S3、构建车道线检测网络，所述车道线检测网络采用基于线锚的车道线检测网络为框架，包括依次顺序连接的骨干网络、颈部网络和检测头网络；所述检测头网络包括并行连接的起始点检测头和车道线检测头；所述车道线检测头包括并行连接的分类分支和回归分支； S3.1、骨干网络对输入的车道线图像进行特征提取，得到n层不同语义层次的层级特征P0，P1，…，Pi，…，Pn-1，其中P0表示最高语义层次的层级特征；n层层级特征输入颈部网络进行特征融合，得到n层层级融合特征F0，F1，…，Fi，…，Fn-1，其中F0表示分辨率最低的层级融合特征；将n层层级融合特征输入检测头网络； S3.2、n层层级融合特征输入检测头网络中的起始点检测头，起始点检测头预测车道线起始点坐标，利用NMS非极大值抑制算法进行后处理，过滤冗余的起始点，得到处理后的预测车道线起始点坐标； S3.3、检测头网络中的车道线检测头以预设线锚作为候选车道线，车道线检测头根据步骤S3.2中预测的车道线起始点坐标，对预设线锚进行筛选；n层层级融合特征输入检测头网络中的车道线检测头，车道线检测头中回归分支利用筛选后的预设线锚进行回归预测，将线锚的锚点位置和起始点位置回归到真实的车道线位置，将线锚的起始点角度回归到真实的车道线起始点角度；车道线检测头根据步骤S3.2中预测的车道线起始点坐标，对回归预测输出的线锚再次进行筛选；筛选后的线锚的锚点位置作为得到的车道线位置；车道线检测头中分类分支输出对应的车道线置信度； S4、利用所述训练集和验证集训练和验证所述车道线检测网络直至收敛，得到车道线检测网络的模型参数； S5、车道线检测网络加载模型参数，输入待检测道路场景的车道线图像，得到车道线的检测结果，车道线的检测结果包括车道线位置和车道线置信度。

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