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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于YOLOv5的行车目标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：CN116311170B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202310455559.2，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于YOLOv5的行车目标检测方法是由徐鹤;刘致远;朱家骏;宁帅宇;李鹏;季一木;刘尚东;苏俞彪设计研发完成，并于2023-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于YOLOv5的行车目标检测方法在说明书摘要公布了：一种基于YOLOv5的行车目标检测方法，对数据图片目标标签标注，改进YOLOv5代码训练数据集完成对应类别概率、目标置信度、预测框坐标的测算，用以目标实时检测并以检测框标出；进行HSV三通道拆分，结合不同通道特征进行区域提取，完成对车道线的特征掩模后再将HSV三通道合并为BGR色彩空间，再迭代筛选确定车道线目标，再以此为更精确的掩模通过低要求的Canny边缘检测和Hough变换，做到对曲率车道线的应检尽检；在物体立于地面上的强假设上，用相机标定纠正透镜畸变，再用其参数建立相机成像几何模型，通过单目视觉来测量距离；利用YOLOv5得到运动目标检测框，结合距离检测算法和车道线检测完成路面目标检测软件。本方法提高了检测的准确性与实时性。

本发明授权一种基于YOLOv5的行车目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv5的行车目标检测方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤： 步骤1，对目标实时检测并以检测框标出； 步骤2，对全图进行分层特征提取并由无监督迭代筛选确定车道线目标；车道线检测时先将视频流由BGR三色通道转化为HSV色彩空间，并分别对H、S、V三通道进行切分，将S饱和度通道图片和H色彩通道图片一道处理，用Canny边缘检测函数得到S的清晰边界，再由H的色彩反馈提取得到需要的颜色区域，再对V亮度通道单独用Canny函数处理，得到黑白色彩的清晰边界；将两方面得到图片信息整合，获得车道线的轮廓；进行类霍夫变换得到车道线左右两条主线，在主线的基础上，将主线所在直线进行膨胀操作，得到有一定宽度的长条形，用作精确车道线检测的掩模mask；由此霍夫变换得到线段全部显示，得到辅助线段，将主线和辅助线段叠加，得到车道线检测最终结果； 霍夫变换中，考虑线段的三个特征，包括霍夫变换中的角度和距离以及线段的长度；由初步得到的线段得到对应包含三个特征的矩阵angle_distance_length；实际处理涉及到对该矩阵的遍历迭代；首先由大到小得到一个相对而言比较斜的线段的angle_distance_length数据，将其与其他线段的三特征比较，如果angle角度相差小且distance距离短则认为是在判断为同一条直线的阈值内，这些被归为同一条线的若干线段会在后续进行最小二乘拟合得到显示出的主要线段，简称主线；同时如果这些被认为同一条线的线段数量达到一定量，则不是噪音，得以保留；此时对原始线段数据的判断结束；如果这些线段接近于竖直或水平，那么将它们从原始数据中去除，并寻找下一条相对而言最斜的线段；同时如果只有唯一一条线相对而言最斜，则由它的长度判断，如果足够长则认为它是车道线，短则认为是噪音； 步骤3，以物体立于地面上的强假设为基础的通过单目视觉来测量距离的算法； 步骤4，利用YOLOv5得到运动目标检测框，再以它为基础得到车道线静态目标检测的底图，并结合距离检测算法，整合得到路面多目标检测结果。

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