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龙图腾网获悉重庆长安汽车股份有限公司申请的专利实时精准车道线检测和分类方法、系统及车辆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：CN115965924B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310000205.9，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权实时精准车道线检测和分类方法、系统及车辆是由詹东旭;冯绪杨设计研发完成，并于2023-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本实时精准车道线检测和分类方法、系统及车辆在说明书摘要公布了：本发明公开了一种实时精准车道线检测和分类方法、系统及车辆，包括：步骤1、采集车道线数据；步骤2、对数据清洗；步骤3、数据标注；步骤4、以LaneATT为初始模型架构，采用了神经网络架构搜索的方式，搜索出两个主干网络，其中一个为重型主干网络；另一个为轻量级主干网络；步骤5、将重型主干网络作为车道线检测老师模型，将轻量级网络作为车道线检测学生模型，并进行知识蒸馏，然后采用自注意力蒸馏方式将轻量级网络学习到的车道线特征做加强处理；步骤6、将车道线同时进行位置回归和分类，以实现同时对车道线的位置和类别的预测。本发明能够同时预测车道线位置和类别，且具有高实时性和低资源消耗。

本发明授权实时精准车道线检测和分类方法、系统及车辆在权利要求书中公布了：1.一种实时精准车道线检测和分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、采集车道线数据； 步骤2、对采集的数据进行清洗； 步骤3、对清洗后的数据进行标注； 步骤4、以LaneATT为初始模型架构，采用了神经网络架构搜索的方式，搜索出两个主干网络，其中一个为重型主干网络，另一个为轻量级主干网络；具体为： 以Resnet122-LaneATT网络为大模型设计原型，抽取训练数据，利用DARTS搜索算法，以模型的车道线检测准确率Accuracy为优化指标，搜索出一个检测车道线的大模型，然后对大模型进行训练和测试，即得到重型主干网络； 以Resnet18-LaneATT网络为小模型设计原型，抽取训练数据，利用DARTS搜索算法，以模型的车道线检测准确率Accuracy为优化指标，搜索出了一个检测车道线的小模型，然后对小模型进行训练和测试，即得到轻量级主干网络； 步骤5、将重型主干网络作为车道线检测老师模型，将轻量级主干网络作为车道线检测学生模型，并进行知识蒸馏，然后采用自注意力蒸馏方式将轻量级主干网络学习到的车道线特征做加强处理； 步骤6、将车道线同时进行位置回归和分类，以实现同时对车道线的位置和类别的预测，具体为： 以搜索出来的车道线检测学生模型为基本架构，加入一个分类分支头，同时进行多任务训练，包括回归和分类，然后从测试集合里面挑选出包括有各种类型车道线的图片进行了种类标注，训练时取出部分图片作为训练集，取出部分图片作为验证集，用于对模型的训练和测试。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人重庆长安汽车股份有限公司，其通讯地址为：400023 重庆市江北区建新东路260号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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