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龙图腾网获悉沈阳航空航天大学申请的专利一种基于矢量化航拍图像的道路交通标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：CN116543321B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202310526482.3，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于矢量化航拍图像的道路交通标线检测方法是由高骞;王传云;刘明慧;王恩刚;胡安琪;孙冬冬;杨健祺;孙云飞设计研发完成，并于2023-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于矢量化航拍图像的道路交通标线检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于矢量化航拍图像的道路交通标线检测方法，涉及道路标线检测和无人机视觉技术领域。该方法首先获取航拍的道路图像；并对获取的道路图像进行边缘增强预处理；再对边缘增强预处理后的道路图像进行道路标线线段的提取，得到道路标线线段候选集合C；然后使用裁剪算法对道路标线线段候选集合C中道路标线线段进行裁剪，实现数据增强；最后使裁剪后的道路标线线段图像作为道路标线样本集，对原始航拍图像和道路标线样本集中的图像进行特征提取，通过匈牙利匹配算法获得道路标线。该方法通过Laplace谱和匈牙利匹配算法实现航拍图片与样本集图像的匹配，然后结合上述特征信息和其他参数等信息，就可以基本确定车道线类型。

本发明授权一种基于矢量化航拍图像的道路交通标线检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于矢量化航拍图像的道路交通标线检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：获取航拍的道路图像； 步骤2：对获取的道路图像进行边缘增强预处理； 步骤3：对边缘增强预处理后的道路图像进行道路标线线段的提取，得到道路标线线段候选集合C，并输出每条道路标线的起点、中间点和终点这三个关键点； 步骤4：使用裁剪算法对道路标线线段候选集合C中道路标线线段进行裁剪，实现数据增强； 步骤5：使裁剪后的道路标线线段图像作为道路标线样本集，对原始航拍图像和道路标线样本集中的图像进行特征提取，通过匈牙利匹配算法获得道路标线； 步骤5.1：对原始航拍图像I和样本集中的图像J分别构造Laplace矩阵LI、LJ，获得航拍图像I和样本集中的图像J中特征点的初始匹配矩阵M； 分别对矩阵LI和LJ进行奇异值分解，如下公式所示: LI＝Udiagλ1…λnUT LJ＝Sdiagγ1…γnST 其中，λ1≥…≥λn＝0,γ1≥…≥γn＝0，U＝U1...Un、S＝S1...Sn是均为n×n正交矩阵，其中n为特征点的数量，diagλ1…λn是LI的对角矩阵，其对角线上的元素λ1…λn为矩阵LI的特征值；diagγ1…γn是LJ的对角矩阵，其对角线上的元素γ1…γn为矩阵LJ的特征值；矩阵U和S分别是矩阵LI、LJ分解获得的正交矩阵，其中特征向量U1...Un、S1...Sn分别为U、S的列向量； 对正交矩阵S执行符号校正获得得到裁剪后获得的航拍图像I和样本集中的航拍图像J中特征点的初始匹配矩阵U和S中的第i个行向量分别表示图像I和图像J的第i个点特征，记为Ui，Si；通过对Si进行符号校正，使其满足与Ui之间的距离最小；此时，记图像J的第i个特征点为 步骤5.2：对初始匹配矩阵M进行行列规约:令该矩阵M从第一行至最后一行逐步减去当前所在行的最小元素，随后对每一列进行相同操作，使所获得的矩阵F中每行每列都出现零元素； 步骤5.3：将矩阵F中的非零元素替换成零元素，零元素替换成1元素，即获得新矩阵G； 步骤5.4：在新矩阵G中选出包含1元素最少的行，然后在该行中筛选出包含1元素最少的一列，选定此元素并将其所在行和列元素均进行置零； 步骤5.5：重复步骤5.3和5.4，直至新矩阵F中无1元素，获得一个独立1元素组； 步骤5.6：判断步骤5.5所得到的独立1元素组是否为初始匹配矩阵M的最大独立1元素组，如果不是，则再寻找可以扩路的方法对步骤5.5获得的独立1元素组进行扩张，得到初始匹配矩阵M的最大独立1元素组；如果独立1元素组中1元素的个数等于矩阵M阶数，则已经得到了原始航拍图像与样本集中航拍图像的匹配矩阵M的最优解，停止计算，进入步骤5.8；否则进入下一步骤5.7； 步骤5.7：采用增广路径的方法对矩阵F进行处理，获得中间状态矩阵； 做最少的直线来覆盖矩阵F的所有0元素，再在没有被直线覆盖的部分找出最小的元素；在被直线覆盖的各行减去所得的最小元素，在被直线覆盖的各列加上该最小元素，得到中间状态矩阵，返回步骤5.3； 步骤5.8：记步骤5.6得到最优解矩阵为Z；矩阵Z中的元素Zij＝1时，则认为航拍图像I的第i个特征点和样本集中的航拍图像J的第j个特征点匹配。

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