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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利面向自动驾驶的车道线多聚类虚拟生成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：CN115311639B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202210991419.2，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权面向自动驾驶的车道线多聚类虚拟生成方法是由张晖;张豪杰;赵海涛;朱洪波设计研发完成，并于2022-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向自动驾驶的车道线多聚类虚拟生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了面向自动驾驶的车道线多聚类虚拟生成方法，利用动态变化的帧间隔抽样选取M帧，通过密度聚类和车道线的运行规律，对当前帧进行识别分类，确定虚实点、直曲点和距离点三类点特征，然后通过三重聚类方法，获取当前车道左右车道线的点集，最后利用最小二乘法分类进行车道线拟合生成。本发明充分考虑到了车辆行驶时的动态变化，利用多帧映射获取车道线三个维度的点特征，提高识别精度，并根据多聚类方式，分析多类别车道线，提高车道线的拟合精准度。

本发明授权面向自动驾驶的车道线多聚类虚拟生成方法在权利要求书中公布了：1.面向自动驾驶的车道线多聚类虚拟生成方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、根据车辆行驶的实时信息，获取当前路面图像，并动态确定图像的帧间隔，以所述帧间隔随机抽取M帧； S2、对随机抽取M帧进行预处理，获得M个车道线候选帧m； S3、利用密度聚类和车道线运行规律，对当前第M帧车道线候选帧的所有像素点进行识别分类，获得当前M帧车道线候选帧的三类点特征：虚实点特征、直曲点特征和距离点特征；其中： 获得当前M帧车道线候选帧的虚实点特征包括如下子步骤： S301、按如下公式计算第M帧与M-1帧车辆转向的修正值α'Mm： 其中，αMm为转向传感器获得的原始值，右转为正，左转为负，Δ为预设判断车辆转向状态的阈值； S302、对于候选帧m对应于第M帧位置为x,y的像素点的映射像素点为按如下公式计算第M帧像素点因车辆转向映射到候选帧m的像素点位置 其中，X0为图像X方向分辨率，Y0为图像Y方向分辨率； S303、按如下公式对候选帧m映射像素点进行密度聚类，获得在候选帧m的密度聚类集合 其中，为候选帧m位置为x,y的像素点，是候候选帧m的灰度值，为该像素点是疑似车道点； S304、按照步骤S303，遍历1≤m≤M，密度集合取模，得到集合元素个数根据集合元素个数判断车道线虚实点特征，若则 若则 其中，th1为高密度阈值，th2为低密度阈值，为高密度计数器，其初始化为0，为低密度计数器，其初始化为0， S305、按如下公式判断映射像素点的虚实点特征： 其中，表示实线点，表示虚线点，表示非车道点； S306、遍历当前第M帧中的所有像素点获得第M帧任一像素点的实虚点特征获得当前第M帧车道线候选帧图像的直曲点特征包括如下子步骤： S311、计算车辆在当前第M帧的转向修正值绝对值的平均值： S312、按如下公式计算当前映射像素点的直曲点特征 其中，th3为转向阈值，表示直线点，表示曲线点，表示非车道点； S313、遍历当前第M帧中的所有-像素点获得第M帧任一像素点的直曲点特征获得当前M帧车道线候选帧图像的距离点特征包括以下子步骤： S321、以为界线，根据当前映射像素点到界线的距离，按如下公式计算当前映射像素点的距离点特征 当时表示界线左边，时表示界线右边； S322、遍历当前第M帧中的所有像素点获得第M帧任一像素点的距离点特征 S4、根据三类点特征，通过三重聚类方法，获取当前车道线的左车道线点集、右车道线点集； S5、分别获取当前车道线的左车道线点集、右车道线点集中的虚线点集、实线点集、直线点集、曲线点集；再对所述实线点集、虚线点集进行拟合，对应获得实线拟合点集、虚线拟合点集； S6、根据步骤S5获得的实线拟合点集、虚线拟合点集、以及直线点集、曲线点集，利用最小二乘法分类进行车道线拟合，生成车道线。

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