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龙图腾网获悉武汉极目智能技术有限公司申请的专利多任务车道线检测方法、装置、计算机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：CN116229391B 。

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：202211554807.0，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权多任务车道线检测方法、装置、计算机设备及存储介质是由黄志鹏;王小龙;申建坤;王雅儒设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本多任务车道线检测方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种多任务车道线检测方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括以下步骤：获取含有车道线的原始图像；基于卷积神经网络提取原始图像中的特征，输出多个不同分辨率的特征图；融合多个不同分辨率的特征图，输出融合特征图；将融合特征图分别输入多个任务分支模型进行卷积处理，分别输出原始图像中车道线的多个属性信息，包括置信度信息和位置信息，以及颜色信息、类型信息中的任意一种或两种。装置包括图像获取模块、骨干网络模块、特征融合层模块、车道线检测模块。本发明设计的检测方法及装置，能够实现原始图像中多种属性信息的同时输出，并可以便捷地根据实际场景任务进行拓展输出其他属性信息。

本发明授权多任务车道线检测方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多任务车道线检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取含有车道线的原始图像； 基于卷积神经网络提取原始图像中的特征信息，输出多个不同分辨率的特征图； 融合多个不同分辨率的特征图，输出融合特征图； 将融合特征图分别输入多个任务分支模型进行卷积处理，分别输出原始图像中车道线的多个属性信息，包括置信度信息和位置信息，以及颜色信息、类型信息； 其中，输出车道线的位置信息，包括：将所述融合特征图输入位置任务分支模型，通过所述位置任务分支模型中卷积网络对所述融合特征图进行卷积处理，获得HS×WS×N特征图；沿行方向计算HS×WS×N特征图的softmax函数并求取行方向上最大值的位置索引index；用位置索引index乘以S计算每一行上N个车道线的横坐标位置信息，用每一个车道线点所处的行数乘以S计算N个车道线的纵坐标信息，形成N个车道线中每条车道线上HS个车道线点的位置信息； 输出车道线的颜色信息，包括：将所述融合特征图输入颜色任务分支模型，通过所述颜色任务分支模型中卷积网络对所述融合特征图进行卷积处理，获得HS×WS×N特征图；结合所述位置任务分支模型中获得的HS×WS×N特征图计算sigmoid函数，得到空间注意图；将空间注意力图与融合特征图相乘进行空间注意力加权处理后，通过全连接层操作输出向量长度N×Nc；将向量长度N×Nc变换N个长度为Nc的向量，提取每个向量的最大值位置索引，并依据该最大值位置索引输出每条车道线的颜色信息； 其中，H为原始图像的高度，W为原始图像的宽度，S为融合特征图的下采样率，N为需要检测的车道线条数，Nc为车道线颜色数量。

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