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龙图腾网获悉成都工业学院申请的专利一种高速公路标线提取方法、装置、设备、介质及产品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：CN118658065B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202411085159.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种高速公路标线提取方法、装置、设备、介质及产品是由马瑞峰;朱庆;贾鑫;葛旭明;胡翰;刘涛设计研发完成，并于2024-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高速公路标线提取方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高速公路标线提取方法、装置、设备、介质及产品，涉及点云数据分析技术领域。所述方法是在获取对目标高速公路采集所得的点云数据后，先采用基于深度学习的路面点云分割网络提取得到路面点云数据，然后依次通过点云栅格化处理以及二值化处理，得到路面强度二值化图像，再然后对二值化图像进行前景连通区分析处理，得到多个聚类对象，并针对各个聚类对象，根据对应的最小外接矩形的几何信息，判断对应对象的标线类型是否为实线型标线，若否，还采用边缘模板匹配算法进一步识别出对应的非实标线类型，最后汇总已确定标线类型的所有聚类对象，得到对目标高速公路的标线提取结果，如此可使得提取结果具有高可靠性和高稳定性。

本发明授权一种高速公路标线提取方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种高速公路标线提取方法，其特征在于，包括：获取由移动式激光扫描设备对目标高速公路采集所得的点云数据；采用基于深度学习的路面点云分割网络，对所述点云数据进行路面点云提取处理，得到路面点云数据；对所述路面点云数据进行点云栅格化处理，得到路面强度特征图像；对所述路面强度特征图像进行二值化处理，得到路面强度二值化图像；对所述路面强度二值化图像进行前景连通区分析处理，得到多个聚类对象；针对在所述多个聚类对象中的各个聚类对象，根据对应的最小外接矩形的几何信息，判断对应聚类对象的标线类型是否为实线型标线，若否，还采用边缘模板匹配算法进一步识别出对应的非实标线类型，其中，所述非实标线类型是指除实线型标线之外的其它标线类型；汇总已确定标线类型的所有聚类对象，得到对所述目标高速公路的标线提取结果；汇总已确定标线类型的所有聚类对象，得到对所述目标高速公路的标线提取结果，包括：针对已确定为某个非实标线类型的任意一个聚类对象，根据对应的最小外接矩形，从所述路面强度二值化图像中截取得到对应的矩形二值化子图像；获取与所述某个非实标线类型对应的模板实例图像，其中，所述模板实例图像是以模板标线实例像素点作为前景像素点的二值化图像；使用相似性度量方式比较所述模板实例图像与所述矩形二值化子图像的所有前景边缘像素点，得到标线轮廓完整性退化指标值；若所述标线轮廓完整性退化指标值大于等于预设的第一退化指标阈值，则确定针对所述任意一个聚类对象的第一标线养护策略为不维护，否则确定针对所述任意一个聚类对象的第一标线养护策略为需要维护；将所述某个非实标线类型、所述矩形二值化子图像、所述模板实例图像、所述标线轮廓完整性退化指标值、所述第一标线养护策略和或与所述任意一个聚类对象对应的地理位置，作为对所述目标高速公路且针对所述任意一个聚类对象的标线提取结果；和或，汇总已确定标线类型的所有聚类对象，得到对所述目标高速公路的标线提取结果，包括：针对已确定为某个非实标线类型的任意一个聚类对象，根据对应的最小外接矩形，从所述路面强度二值化图像中截取得到对应的矩形二值化子图像；获取与所述某个非实标线类型对应的模板实例图像，其中，所述模板实例图像是以模板标线实例像素点作为前景像素点的二值化图像；根据所述模板实例图像及所述矩形二值化子图像的所有像素值，按照如下公式计算得到标线辐射一致性退化指标值SAMx,y： 式中，x',y'表示在所述模板实例图像中的像素点，x,y表示辐射范围，x+x',y+y'表示在所述矩形二值化子图像中且与像素点x',y'对应的辐射像素点，Tx',y'表示像素点x',y'的像素值，Ix+x',y+y'表示辐射像素点x+x',y+y'的像素值；若所述标线辐射一致性退化指标值大于等于预设的第二退化指标阈值，则确定针对所述任意一个聚类对象的第二标线养护策略为不维护，否则确定针对所述任意一个聚类对象的第二标线养护策略为需要维护；将所述某个非实标线类型、所述矩形二值化子图像、所述模板实例图像、所述标线辐射一致性退化指标值、所述第二标线养护策略和或与所述任意一个聚类对象对应的地理位置，作为对所述目标高速公路且针对所述任意一个聚类对象的标线提取结果。

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