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龙图腾网获悉中国科学院合肥物质科学研究院申请的专利基于双向分离注意力的车道线检测与分类方法及系统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：CN115497069B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211066541.5，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于双向分离注意力的车道线检测与分类方法及系统是由孔斌;张露设计研发完成，并于2022-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双向分离注意力的车道线检测与分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于双向分离注意力的车道线检测与分类方法及系统，方法包括：构建轻量化车道线检测分类网络LNet，其中，所述轻量化车道线检测分类网络LNet包括：对称单元及密集对称块，利用所述密集对称块密集连接不少于2个的所述对称单元；构建双向分离注意力机制，据以构建长距离像素之间的依赖关系，并获取全局位置信息和局部细节信息。本发明解决了参数量大以及分割性能较差的技术问题。

本发明授权基于双向分离注意力的车道线检测与分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于双向分离注意力的车道线检测与分类方法，其特征在于，所述方法包括步骤： S1、构建轻量化车道线检测分类网络LNet，其中，轻量化车道线检测分类网络LNet包括：对称单元及密集对称块，利用密集对称块密集连接不少于2个的对称单元，其中，步骤S1包括：对称单元由3×1和1×3卷积层组成； S11、以轻量化车道线检测分类网络LNet的编码器下采样处理输入图像，以逐级降低输入图像的分辨率，据以获取小分辨率特征图； S12、以解码器上采用处理编码器中的最后一层卷积图像，以恢复小分辨率特征图至输入图像的原始大小，其中，融合处理解码器及编码器的输出特征，以得到融合特征； S13、利用加权交叉熵损失函数训练轻量化车道线检测分类网络LNet； S2、构建双向分离注意力机制，据以构建长距离像素之间的依赖关系，并获取全局位置信息和局部细节信息，步骤S2包括： S21、将双向分离注意力模块TSA添加至轻量化车道线检测分类网络LNet中，据以构建双向注意力轻量车道线检测分类网络TSANet； S22、利用双向分离注意力模块TSA分别从横向像素及纵向像素中，集成目标纹理及目标位置信息，将融合特征作为输入特征图，利用双向分离注意力模块TSA处理根据输入特征图，据以得到适用映射关系作为长距离像素之间的依赖关系，步骤S22中的共享模块包括：2个卷积层； 步骤S22包括： S221、利用下述逻辑，分别从横向和纵向对输入特征图进行最大池化和平均池化操作，以获得横向特征图及纵向特征图； 式中，、分别表示最大和平均池化；，； S222、输送横向特征图及纵向特征图至共享模块，据以处理得到横向共享特征及纵向共享特征，利用Sigmoid激活函数，以下述逻辑处理横向共享特征及纵向共享特征，据以得到横向激活特征及纵向激活特征： 式中，是Sigmoid激活函数，表示共享模块； S223、以下述逻辑将横向激活特征及纵向激活特征相乘，据以得到注意力特征，以构建长距离像素之间的依赖关系：

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