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龙图腾网获悉上海航天控制技术研究所申请的专利基于深度学习车辙线识别的巡线返回导航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：CN115965921B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211650398.4，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权基于深度学习车辙线识别的巡线返回导航方法是由胡涛;郑博;曹涛;张翰墨;钱洲元;李木子设计研发完成，并于2022-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习车辙线识别的巡线返回导航方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习车辙线识别的巡线返回导航方法，用车辙线的中心点及车辙线方向角的正余弦值来表示车辙线；按照图像的默认坐标系标注车辙线的端点的坐标值；构建深度学习识别模型，包含编码‑解码模块和预测模块，三个分支分别预测车辙线中心点的高斯分布核，车辙线的中心点相对真实值的偏移量以及车辙线中心点的方向；模型从车辙线中心点预测分支的特征图上查找具有高斯核分布特点的区域，并选取其中心；根据阈值，对备选的车辙线中心点对应的像素值筛选，得到初步预测到的车辙线的中心点，对其聚类后指导无人车的自主导航。本发明可实现端到端地识别车辙线中心坐标及方向角，具有较高的效率，便于完成无人车巡检返回导航。

本发明授权基于深度学习车辙线识别的巡线返回导航方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习车辙线识别的巡线返回导航方法，其特征在于，包括： 步骤S1：对无人车俯视视角的车辙线进行数学抽象，采用车辙线的中心点及车辙线方向角的正余弦值来表示车辙线； 步骤S2：对于训练集和测试集的图像，按照图像的默认坐标系标注每根车辙线的端点的坐标值； 步骤S3：构建深度学习识别模型，模型结构包含一个编码-解码模块，以及一个预测模块，其包含三个全卷积网络分支，分别预测车辙线中心点的高斯分布核，车辙线的中心点相对真实值的偏移量以及车辙线中心点的方向； 步骤S4：模型从车辙线中心点预测分支的特征图上，查找具有高斯核分布特点的区域，并选取其中心； 对于特征图上的多个高斯分布核，模型按照其中心点的值的大小进行排名，并选取前N个点作为备选的车辙线中心点； 模型对备选的车辙线中心点对应的像素值进行筛选，把大于等于阈值的作为模型初步预测到的车辙线的中心点； 模型根据初步预测的车辙线的中心点的坐标，查找相应的车辙线中心偏移预测分支生成的预测图上对应的坐标值的偏移量，并经过偏移量修正得到最终的车辙线中心点坐标的预测值。

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