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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种针对多岔口复杂道路场景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：CN119152461B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202411253811.2，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种针对多岔口复杂道路场景的车道线检测方法是由姜俊昭;张小纹;周子健;石琴;徐业凯;黄鹤;陈礼贤;王喆设计研发完成，并于2024-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对多岔口复杂道路场景的车道线检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对多岔口复杂道路场景的车道线检测方法，包括：1.获取多岔口场景数据样本并进行预处理；2.构建多岔口复杂道路场景车道线检测网络，包括：基于注意力机制的图像特征提取网络、点云体柱特征提取网络、车道线生成对抗网络、交叉注意力模块、视角转换模块、检测头；3.利用基于注意力机制的图像特征提取网络与点云体柱特征提取网络对数据样本进行特征提取；4.联合车道线生成对抗网络与交叉注意力模块生成融合特征；5.利用视角转换模块将融合特征转换为BEV特征并传入检测头生成车道线坐标集合。本发明能充分提取多模态信息，有效解决车道线长距离依赖、深度跳跃问题，从而能提高特殊场景下的车道线检测效果。

本发明授权一种针对多岔口复杂道路场景的车道线检测方法在权利要求书中公布了：1.一种针对多岔口复杂道路场景的车道线检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、获取多岔口复杂道路场景的数据并进行预处理； 步骤1.1、在多岔口复杂道路场景下，构建带有车道线的类别标签的车道线数据集，N为数据样本的总数，为第n个数据样本，第n个数据样本中第d个车道线的类别标签记为，表示第n个复杂道路图像，C、H和W分别表示复杂道路图像的通道数、高度和宽度；代表第n个点云数据，且，其中，表示中车道线的真实位置信息，表示中第d个车道线的三维坐标，表示第d条车道线的反射强度，表示车道线最大的采样点数量； 步骤1.2、对第n个复杂道路图像进行数据增强处理，获得第n个增强图像； 步骤1.3、对第n个点云信息进行数据增强处理，得到第n个增强点云信息； 步骤2、构建多岔口复杂道路场景车道线检测网络，包括：基于注意力机制的图像特征提取网络、点云体柱特征提取网络、车道线生成对抗网络、交叉注意力模块、视角转换模块、检测头； 步骤2.1、基于注意力机制的图像特征提取网络对进行处理，得到第n个多尺度车道线的图像特征； 步骤2.2、点云体柱特征提取网络对进行处理，得到第n个车道线伪图像特征； 步骤2.3、车道线生成对抗网络对第n个车道线伪图像特征进行处理，得到第n个多尺度车道线点云特征以及判定结果为真实点云特征的概率；用于构建车道线生成对抗网络的加权损失，从而利用梯度下降法对车道线生成对抗网络进行训练，并计算所述车道线生成对抗网络的加权损失以更新网络参数，直到收敛为止，从而得到训练后的车道线生成对抗网络； 步骤2.4、所述交叉注意力模块对训练后的车道线生成对抗网络输出的第n个最优多尺度车道线点云特征和第n个多尺度车道线的图像特征进行处理，得到第n个融合特征； 步骤2.5、视角转换模块对进行处理，得到第n个车道线特征图，其中，是车道线特征图的通道数，、是车道线特征图的高度与宽度； 步骤2.6、将传入检测头中，从而生成多岔口复杂道路场景下第n个数据样本预测的车道线位置集合与预测的车道线类别，其中，表示BEV空间下组成第n个数据样本中预测的第d个车道线的第i个三维坐标点，表示预测的车道线的三维坐标点的最大数量，表示预测的第d个车道线类别。

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合肥工业大学，其通讯地址为：230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号；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”。

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