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龙图腾网获悉石家庄铁道大学申请的专利一种基于边缘感知注意力和连续性增强的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：CN121121684B 。

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：202511348406.3，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于边缘感知注意力和连续性增强的车道线检测方法是由张云佐;胡宇博;赵欣雨;赵梦然;陈帅设计研发完成，并于2025-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边缘感知注意力和连续性增强的车道线检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于边缘感知注意力和连续性增强的车道线检测方法。所述方法包括以下步骤：获取车道线数据集并进行初步处理；输入到骨干网络中获取多级特征；使用边缘感知注意力模块对特征图的高频部分和低频部分进行分析输出融合关键高频特征的特征图；利用连续性增强模块将特征图从时域转化到频域上获取全局语义信息；通过角度损失函数计算预测车道线和目标车道线的倾斜角度，迭代更新车道线锚框的位置用来获取最终的车道线预测序列。本发明方法联合边缘感知注意力和连续性增强模块，能够对局部语义信息和全局语义信息进行精准捕捉，提高了车道线检测的精度。

本发明授权一种基于边缘感知注意力和连续性增强的车道线检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘感知注意力和连续性增强的车道线检测方法，其特征在于包括如下步骤： S1:获取车道线数据集，将异常数据进行清理，之后将数据输入到骨干网络中得到五层级的特征图，表示为Fi，其中i表示特征的层级，3≤i≤5； S2:利用边缘感知注意力模块对i＝3层特征图进行特征增强，该模块专注于对局部特征的提取，利用小波变换将特征图进行低频分量和高频分量的提取，提取之后生成三种维度图，利用注意力机制生成权重图与维度图进行相乘，最终输出关键高频特征权重图； S3:利用连续性增强模块对i＝4和i＝5层特征图进行特征增强，该模块针对于车道线长距离连续性的设计要求，将通道均分为两部分，一部分的特征图通过深度可分离卷积进行局部趋势信息的提取，另一部分特征图通过傅里叶变换提取全局趋势，最终通过与原始特征图进行残差连接输出带有全局语义信息的特征图； S4:将处理好后的特征图自上而下先进行特征融合后，再对Fi进行通道拼接,其中i表示特征的层级，3≤i≤5； S5:将通道拼接好之后的特征图通过检测头Ha，其中a表示特征的层级，1≤a≤3； S6:通过迭代不断更新先验框Pb,其中b表示优化次数,1≤b≤3，通过角度损失函数进行迭代训练，最后通过置信度筛选和NMS去重，输出车道线预测图。

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