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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利车道线检测方法、装置、电子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：CN116246234B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202211559393.0，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权车道线检测方法、装置、电子设备及存储介质是由朱凤华;张欢;王飞跃设计研发完成，并于2022-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本车道线检测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种车道线检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：根据获取的待识别车道线图像，确定语义特征图像及细节特征图像；将所述语义特征图像及所述细节特征图像进行聚合，得到聚合特征图像；对所述聚合特征图像进行多尺度特征对齐融合，得到多尺度空间特征图像；根据所述多尺度空间特征图像对应的亲和域，确定所述待识别车道线图像中的车道线。该方法用以解决现有的车道线检测方法无法准确检测到车道线的缺陷，实现有效提高待识别车道线图像中车道线的检测准确性。

本发明授权车道线检测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种车道线检测方法，其特征在于，包括： 根据获取的待识别车道线图像，确定语义特征图像及细节特征图像； 将所述语义特征图像及所述细节特征图像进行聚合，得到聚合特征图像； 对所述聚合特征图像进行多尺度特征对齐融合，得到多尺度空间特征图像； 根据所述多尺度空间特征图像对应的亲和域，确定所述待识别车道线图像中的车道线； 所述对所述聚合特征图像进行多尺度特征对齐融合，得到多尺度空间特征图像，包括： 基于残差车道线检测模型中的空间位置注意力模块，对所述聚合特征图像进行池化处理和通道压缩处理，得到第一空间特征图像； 基于所述残差车道线检测模型中的特征自适应模块，对所述第一空间特征图像进行采样处理，得到第二空间特征图像； 基于所述残差车道线检测模型中的空间特征自适应对齐模块，将所述第二空间特征图像对应的深层特征图像与浅层特征图像进行对齐，得到所述多尺度空间特征图像； 所述根据所述多尺度空间特征图像对应的亲和域，确定所述待识别车道线图像中的车道线，包括： 对所述多尺度空间特征图像进行切片处理，得到切片结果； 对所述切片结果进行卷积处理，得到卷积结果； 基于亲和域的聚类方法，根据所述卷积结果对应的像素间关联信息及掩码信息，确定所述待识别车道线图像中的车道线。

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