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龙图腾网获悉广西科技大学申请的专利一种基于YOLO v9的强光和弱光背景下车道线识别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：CN120472413B 。

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：202510583762.7，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于YOLO v9的强光和弱光背景下车道线识别方法是由崔书婉;杨嘉怡;李健;张成涛;韩雷刚;姜峰;薛斌;周道爱;周桂有;马新贵;陈炳池;尹海吉;阳威;吴嘉琦;李皓;李鸿臣;刘晓震;杨波;杨俊豪;莫甘黎;曹博设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于YOLO v9的强光和弱光背景下车道线识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别技术领域，公开了一种基于YOLOv9的强光和弱光背景下车道线识别方法，在车辆自动驾驶过程中，基于同一时刻的第一待识别图像数据和光照强度数据，对第一待识别图像数据进行场景判断，对属于强光场景的第一待识别图像数据进行强光抑制处理，对属于弱光场景的第一待识别图像数据进行弱光增强处理，得到第二待识别图像数据；根据光照强度数据，采用预训练的车道线识别模型对第二待识别图像数据进行车道线识别，得到车道线识别结果，车道线识别模型采用改进YOLOv9模型构建，改进YOLOv9模型的颈部网络集成有通道注意力机制和空间注意力机制。本申请的方法，有效提升目标检测的准确性。

本发明授权一种基于YOLO v9的强光和弱光背景下车道线识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv9的强光和弱光背景下车道线识别方法，其特征在于，所述方法包括： 在车辆自动驾驶过程中，采集同一时刻的第一待识别图像数据和光照强度数据，并根据所述光照强度数据，对所述第一待识别图像数据进行场景判断，得到所述第一待识别图像数据所属的场景，所述场景至少包括强光场景和弱光场景； 根据所属的所述场景，确定对应的预处理方法，以对所述第一待识别图像数据进行预处理，得到第二待识别图像数据，所述预处理被设定为对属于所述强光场景的所述第一待识别图像数据进行强光抑制处理，对属于所述弱光场景的所述第一待识别图像数据进行弱光增强处理； 根据所述光照强度数据，采用预训练的车道线识别模型对所述第二待识别图像数据进行车道线识别，得到所述第一待识别图像数据的车道线识别结果，所述车道线识别模型采用改进YOLOv9模型构建，所述改进YOLOv9模型的颈部网络被设定为对由光照特征数据和图像特征数据组成的组合特征数据分别进行通道注意力机制处理和空间注意力机制处理，分别对应得到通道权重和空间权重，并基于所述通道权重和所述空间权重，对所述光照特征数据和所述图像特征数据进行加权融合，得到融合特征图，所述融合特征图被用于输入检测头，所述光照特征数据从所述光照强度数据中提取，所述图像特征数据从所述第二待识别图像数据中提取。

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广西科技大学，其通讯地址为：545299 广西壮族自治区柳州市文昌路2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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