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龙图腾网获悉武汉科技大学申请的专利一种基于深度学习的道路标线破损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：CN117058635B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310099722.6，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于深度学习的道路标线破损检测方法是由马少陈;陈华;章秋月设计研发完成，并于2023-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的道路标线破损检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的道路标线破损检测方法，先通过车载相机进行道路标线图像的采集；进行图像数据的预处理，识别图像中道路标线并进行筛选及特征提取；对提取出的待测标线进行破损区域分割；对提取出的待测标线原始区域进行还原分割；估计前视相机的外参；计算标线破损率。本发明涉及一种基于深度学习的道路标线破损检测方法，具有标线破碎评估精准度高的特点。

本发明授权一种基于深度学习的道路标线破损检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的道路标线破损检测方法，其特征在于：具体步骤包括： 步骤S101：先进行道路标线图像的采集； 步骤S102：进行图像数据的预处理，识别图像中道路标线并进行筛选及特征提取； 步骤S103：对提取出的待测标线进行破损区域分割；所述步骤S103中，根据可检测标线对应的2D框识别出标线的破损区域； 基于待测标线的2D框，采用基于灰度直方图的阈值分割算法识别出道路标线的破损区域，包括： 先将标线图像转换为灰度图，再采用3*3的中值滤波器对其进行滤波去噪，得到对比度较高的标线灰度图像，再通过灰度直方图自适应的方式来确定最佳阈值，具体算法步骤如下： Step1：寻找右侧峰值点坐标，设为x0,y0； Step2：计算处于y02的灰度级数，取最靠近x0且位于左侧的灰度级数，定为x1； Step3：根据峰值点x0,y0和峰值半高点x1,y02进行线性拟合； Step4：计算由两点确定的直线与横轴的交点灰度级，作为灰度级阈值； 通过基于灰度直方图的阈值分割，将标线的破损情况以二值图来表现，其中未破损区域对应像素值为1，路面区域及破损区域等对应像素值为0； 步骤S104：对提取出的待测标线进行原始区域分割；所述步骤S104中，根据识别的道路标线破损情况二值图，进一步分割出标线的原始区域； 通过对标线的破损状况分析，标线在长时间与轮胎表面进行摩擦后，会出现反射能力下降，灰度值降低，而在二值图像中破损往往表现为表面出现裂痕和孔洞，边缘模糊不清，因此需适当降低损伤分割中的阈值，降低阈值由经验定为20，再针对二值图像中破损的特征进行形态学闭运算；其中降低阈值还原部分灰度降低的标线区域，而形态学操作则能填补标线中的孔洞，由于分割的标线子图一致，所分割出的标线原始区域二值图矩阵与分割出的标线破损区域二值图矩阵大小一致； 步骤S105：估计前视相机的外参； 步骤S106：计算标线破损率。

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