买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉石家庄铁道大学申请的专利自动驾驶场景下的轻量化车道线检测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：CN121121682B 。

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：202511330489.3，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权自动驾驶场景下的轻量化车道线检测方法是由张云佐;涂志伟;董彦磊;王书海;胡宇博设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本自动驾驶场景下的轻量化车道线检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了自动驾驶场景下的轻量化车道线检测方法。所述方法包括如下步骤：构建车道线教师检测模型和学生检测模型，并加载训练好的教师检测模型权重；获取车道线数据集，分别输入到教师和学生车道线检测模型；利用非对称加权蒸馏模块，将教师模型中的知识传递学生模型；利用级联特征细化模块提取车道线特征信息并融合不同粒度信息进一步增强特征；利用双向聚合偏离头，通过扩张水平和垂直方向的空间感受野范围，提高车道线的拓扑结构表示能力，并获取最终的车道线坐标预测序列。所述方法实现了非对称加权注意力蒸馏和级联特征细化，在不牺牲车道线检测精度的同时，有效降低了模型的参数量和整体推理时间。

本发明授权自动驾驶场景下的轻量化车道线检测方法在权利要求书中公布了：1.自动驾驶场景下的轻量化车道线检测方法，其特征在于包括如下步骤： S1：获取车道线检测数据集，分别输入到教师骨干网络和学生骨干网络中获取网络不同层级的特征图，表示为Ti和Si，其中i表示特征的层级，，所述学生骨干网络为级联特征细化网络，所述级联特征细化网络包含级联特征细化模块和双向聚合偏移头； S2：利用非对称加权注意力蒸馏模块，通过计算下教师特征图Ti与学生特征图Si之间的注意力距离，其中i表示特征的层级，，有效将教师特征图信息传递给学生网络中，该模块包含通道激励正则化器和注意力蒸馏损失，所述注意力距离由通道激励正则化器与注意力损失计算得到，用于衡量师生网络关注区域的差距； 利用所述的非对称加权注意力蒸馏模块，通过计算师生网络之间的注意力差距，从而将教师网络的特征信息传递给学生网络；所述非对称加权注意力蒸馏模块，包含通道激励正则化器R和注意力蒸馏损失Latt；所述通道激励正则化器R通过重要性预测器P获取每个通道的重要性得分并加权到师生特征图之间每个通道的L2范数的平方值结果上，以赋予教师特征图中重要通道更高的关注；所述注意力蒸馏损失Latt通过映射函数Q分别将教师网络与学生网络的特征图进行压缩并直接计算两者之间L2范数的平方值结果；所述师生网络之间的注意力距离Z由通道激励正则化器R与注意力蒸馏损失Latt相加得到； S3：利用级联特征细化模块，通过区域分解块提取车道线特征信息并通过级联信息细化模块进行特征增强，以增强学生网络对车道线特征的建模能力，提升网络对车道线的检测效果，该模块包含区域分解块RDB和级联信息细化模块CIR； S4：利用双向聚合偏移头，通过双向特征聚合模块BFA扩张水平方向与垂直方向上的空间感受野范围，从而充分捕捉车道线的上下文信息，进一步细化车道线的拓扑结构表示，提高网络对车道线拟合效果，该模块包含双向特征聚合模块BFA； S5：将学生特征图S4与预定义的先验车道锚A通过双向聚合偏移头进行调整，进而输出调整后的先验车道锚A，作为最终的车道线预测结果。

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石家庄铁道大学，其通讯地址为：050043 河北省石家庄市长安区北二环东路17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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。