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龙图腾网获悉江苏安自达科技有限公司申请的专利一种用于自动驾驶的增强单级型车道线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：CN119810782B 。

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：202411886512.2，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种用于自动驾驶的增强单级型车道线检测方法是由徐伟凡;邓海设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于自动驾驶的增强单级型车道线检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及深度学习的目标检测技术领域，具体涉及一种用于自动驾驶的增强单级型车道线检测方法，包括以下步骤：首先通过预训练的主干网络提取通用的特征，再经过DilatedEncoder模块提升特征图上对应原图的感受野信息，根据设置的line‑anchor位置信息找到其对应特征图上的位置并提取特征，提取到的这些特征通过引入自注意力机制的特征融合模块，更好的融合全局车道线特征信息，最后由三个全连接预测分支输出车道线检测结果。在模型训练阶段通过损失回传的梯度信息对line‑anchor进行微调。本发明提出了新的网络结构，采用单级型的网络结构设计，通过改进了网络结构和特征融合模块，结合了多头自注意力机制，使方法能够更好的利用全局车道线信息，可以很好的提升车道线检测的精度，将车道线建模为line‑anchor，采用了可学习的line‑anchor策略，同时改进的目标函数能够使网络收敛更快。

本发明授权一种用于自动驾驶的增强单级型车道线检测方法在权利要求书中公布了：1.一种用于自动驾驶的增强单级型车道线检测方法，其特征在于：包括以下步骤： Step0：检测方法的初始化：包括网络的初始化和图像的预处理； Step1：输入为图像数据，对预处理后的图像进行特征提取，为32倍下采样后的特征图； Step2：主干网络提取到的特征由DilatedEncoder进一步编码，提取不同感受野的目标信息；DilatedEncoder模块采用4个串联的空洞卷积组成，分别采用2、4、6、8倍的膨胀率，使得串联型的网络也能获得不同尺度感受野的特征信息； Step3：根据在原图上预先设置好line-anchor信息，得到其在32倍下采样特征图上的位置信息并提取对应特征，即每一条line-anchor的特征后，通过基于注意力机制的anchor特征聚合模块，充分学习全局车道线信息； Step4：通过线性层进行预测，输出车道线的角度、长度和起始点坐标信息； Step5：计算损失：通过计算预测目标和真实值的损失，损失车道线起始点坐标损失、车道线长度损失和角度损失；计算公式为： 其中Lstart_xy和Llength分别为车道线起始点x坐标y坐标的损失，车道线长度损失，采用smoothL1计算损失，Lscore为车道线置信度损失，采用Focalloss进行计算，Langle为angle损失，计算公式如1-2所示 Nproposal表示组成一条完整车道线的点数，α和β分别表示预测与真实线段的夹角。

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