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龙图腾网获悉江苏亿通高科技股份有限公司申请的专利一种融合多分支结构与注意力机制的车道线检测方法及系统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：CN116188923B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202211605377.0，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种融合多分支结构与注意力机制的车道线检测方法及系统是由张登银;蒯晓;陈小星设计研发完成，并于2022-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合多分支结构与注意力机制的车道线检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合多分支结构与注意力机制的车道线检测方法及系统，首先在图像编码部分采用多分支结构，保留高分辨率的特征信息；同时使用CBAM模块融入注意力机制，增强在通道、空间维度上的特征提取能力，以便在传递过程中保留更多的细节信息，有利于特征充分融合，有效提高车道线的检测精度。在图像编码过程中激活函数选择swish代替ReLU，以减少由于网络层数增加造成网络梯度消失的影响；同时在图像解码部分采用跳跃连接结构连接图像编码过程与图像解码过程的特征图，从而实现多层特征信息的充分利用，促进跨层特征融合，有利于加速网络收敛。

本发明授权一种融合多分支结构与注意力机制的车道线检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合多分支结构和注意力机制的车道线检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1选取TuSimple数据集作为训练集，对训练集中的车道线数据进行图像预处理，得到图像b； 2将处理后的数据集图像b缩小至48×48，得到图像c； 3将图像c进行图像编码，在图像编码过程中使用卷积操作对图像c进行车道线特征提取，并使用注意力机制增强特征提取能力，提取特征得到特征图d，采用多分支结构保留高分辨率的特征信息，得到特征图e； 在步骤3中，采用CBAM模块融入注意力机制模块，具体步骤如下： 通过浅层网络提取图像c中的车道线特征，得到特征图c_a，并送至通道分支与空间分支； 沿着通道维度进行全局平均池化防止过拟合，并且经过全连接层提取车道线特征信息，得到通道注意力图c_b；同时，在空间分支使用多层卷积操作进行编码，得到空间注意力特征图c_c； 将通道注意力图c_b与空间注意力图c_c做相加操作并送入3×3卷积层，得到特征图c_d； 通过Sigmod函数来处理特征图c_d并进行特征加权操作，得到特征图c_e； 将特征图c_a与特征图c_e进行相乘操作得到特征图c_f，并将特征图c_f输入到最大池化层进行信息筛选，得到特征图d； 在步骤3中，在图像编码过程中，采用多分支结构保留高分辨率的特征信息，具体步骤如下： 通过融入注意力机制的特征提取网络得到的特征图d，作为多分支结构的输入； 特征图d进行前向传递，得到特征图d_a；同时，在特征图d传递过程中，采用下采样操作学习低分辨率特征图d_b的特征信息； 将特征图d_a与特征图d_b的特征信息进行融合，得到特征图e； 4将提取的特征图e送至图像解码模块进行解码； 5在图像解码模块中，通过逆卷积操作还原图像c中的车道线特征，同时采用跳跃连接结构连接图像编码过程与图像解码过程的特征图，实现跨层特征融合，得到特征图f； 6将特征图f通过softmax函数输出最终的车道线结果图g。

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