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龍圖騰網(wǎng)獲悉華南理工大學;人工智能與數(shù)字經(jīng)濟廣東省實驗室(廣州)申請的專利一種夜間場景下汽車車道偏離預警方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115880658B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211621454.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/56；該發(fā)明授權(quán)一種夜間場景下汽車車道偏離預警方法及系統(tǒng)是由游峰;肖智豪;吳鎮(zhèn)江;楊敬姍;楊家夏;譚云龍;王海瑋;黃玲設計研發(fā)完成，并于2022-12-16向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種夜間場景下汽車車道偏離預警方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種在夜間場景下使用的車道偏離預警方法及系統(tǒng)，主要基于單目視覺與深度學習的方法進行開發(fā)，包括：車載相機采集前方道路圖像，使用Res2Net50?VHA網(wǎng)絡檢測當前行駛車道兩側(cè)車道線的特征點；利用卡爾曼濾波跟蹤前、后幀圖像的車道線特征點；應用二次多項式與直線方程的組合擬合方式，對車道線上、下部分分別進行擬合；計算相關(guān)參數(shù)，包含道路曲率、車道中線方程、車輛相對于車道中線的橫向距離與行駛偏航角等；綜合車輛與車道中線的橫向距離及行駛偏航角等參數(shù)，判斷車輛行駛狀態(tài)，執(zhí)行偏離預警策略。本發(fā)明使用的算法具有識別準確率高、計算效率高、抗干擾能力強等優(yōu)點，程序?qū)崟r輸出直觀的可視化效果。

本發(fā)明授權(quán)一種夜間場景下汽車車道偏離預警方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種夜間場景下汽車車道偏離預警方法，其特征在于，包括： 采集前方道路圖像，經(jīng)預處理后，使用Res2Net50-VHA網(wǎng)絡檢測當前行駛車道兩側(cè)車道線的特征點； 采用線性差值補充兩側(cè)車道線的特征點，利用卡爾曼濾波跟蹤前、后幀圖像的車道線特征點； 應用直線方程與二次多項式的組合擬合方式，對車道線上、下部分分別進行擬合，得到左右車道線方程； 根據(jù)獲得左右車道線，計算相關(guān)參數(shù)，所述相關(guān)參數(shù)包含道路曲率、車道中線方程、車輛相對于車道中線的橫向距離與行駛偏航角； 根據(jù)上述參數(shù)，判斷車輛行駛狀態(tài)，執(zhí)行偏離預警策略； 所述使用Res2Net50-VHA網(wǎng)絡檢測當前行駛車道兩側(cè)車道線的特征點，包括如下： 構(gòu)建Res2Net50網(wǎng)絡，作為主干特征提取網(wǎng)絡，用于提取輸入圖像的特征；所述Res2Net50網(wǎng)絡由多個Res2Net模塊串聯(lián)構(gòu)成，每個Res2Net模塊構(gòu)建分層殘差連接； VHA縱橫注意力模塊嵌入至Res2Net50網(wǎng)絡的最后三層輸出層級，得到Res2Net50-VHA網(wǎng)絡，網(wǎng)絡下采樣提取車道線圖像的特征，最后拼接成h×w+1×n大小的概率矩陣，求解期望得到每一條車道線特征點在每一行的位置； 采用網(wǎng)格分類方法進行特征點檢測，將圖片中的車道線區(qū)域分成若干網(wǎng)格，若網(wǎng)格中存在的車道線的像素大于給定閾值，則將該網(wǎng)格中心點作為車道線特征點坐標。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人華南理工大學;人工智能與數(shù)字經(jīng)濟廣東省實驗室(廣州)，其通訊地址為：510640 廣東省廣州市天河區(qū)五山路381號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。