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龙图腾网获悉山东建筑大学申请的专利基于评分机制的多源特征车道边缘线识别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：CN120451930B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202510840589.4，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权基于评分机制的多源特征车道边缘线识别方法及系统是由宁一鹏;杨振;高菲菲;孙文潇;柴大帅;郭郑伟;袭肖明;王薇薇;郭东进;崔均烨;赵文硕设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于评分机制的多源特征车道边缘线识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及车道边缘检测技术领域，提出了一种基于评分机制的多源特征车道边缘线识别方法及系统，包括如下步骤：获取道路点云数据并进行预处理，得到道路区域点云数据；融合颜色信息与激光强度信息进行评分，对道路区域点云进行处理，得到车道线点云；针对车道线点云，基于中心主轴线与法向特征跳变评分提取边界点得到每条车道线的边缘线；针对车道线的边缘线进行平滑拟合，得到拟合后的车道边缘线。本发明构建了颜色与激光强度双评分函数，通过OTSU算法自适应确定强度阈值，并与RGB颜色差异加权融合，有效提升了车道标记点的识别准确率与连续性，克服了传统方法中提取断裂、误识别等问题。

本发明授权基于评分机制的多源特征车道边缘线识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于评分机制的多源特征车道边缘线识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取道路点云数据并进行预处理，得到道路区域点云数据； 融合颜色信息与激光强度信息计算加权评分，对道路区域点云进行处理，将车道线与背景进行分割，得到车道线点云； 针对车道线点云，基于中心主轴线与法向特征跳变评分，以中心主轴线为基准，在法向方向上基于强度和颜色变化进行法向特征跳变评分，提取边界点得到每条车道线的边缘线； 针对车道线的边缘线进行平滑拟合，得到拟合后的车道边缘线； 融合颜色信息与激光强度信息计算加权评分，对道路区域点云进行处理，将车道线与背景进行分割，得到车道线点云的方法，包括如下步骤：针对道路区域点云数据，提取每个点云点的RGB颜色值，计算每个点的RGB颜色值与车道目标颜色之间的颜色差距，得到颜色评分；针对道路区域点云数据，将点云的反射强度映射为灰度值，并采用OTSU算法自适应确定强度分割阈值；根据每个点的强度值与强度分割阈值的关系构建归一化评分函数，得到每个点云接近车道线特征程度的强度评分；将点云每个点的颜色评分和强度评分做加权融合，得到融合分数；基于阈值法，筛选出融合分数大于设定阈值的点云的点，作为标记线点云；对筛选后的标记线点云，基于点云的欧式距离进行聚类，将车道线与车道之间标记的点云进行分离，得到车道线点云； 所述颜色评分，公式为： ； 其中：是RGB空间中可能的最大距离，为颜色差距，为点云中每个点的颜色，为白色车道线颜色，为黄色车道线颜色； 所述强度评分，公式为： ； 其中，表示当前点的强度，表示道路区域点云最大强度，为使类间方差取最大时对应的阈值，为类间方差，T为候选阈值，L为灰度级总数，为灰度级的概率分布； 所述融合分数，公式为： ； 其中，和为设定的权重，并且； 车道边缘线的提取方法，包括如下步骤：采用主成分分析方法确定车道线的走向，提取车道线的中心主轴线；确定车道线的中心主轴线的法向，进行法向采样得到边界候选点；针对得到的边界候选点，基于强度和颜色变化进行特征跳变评分，选择评分最高的点作为边界点，得到提取后的边界点；将所有车道线两侧的边界点进行聚类并排序，得到车道线的内外侧边缘点云，即车道边缘线。

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山东建筑大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历城区临港开发区凤鸣路1000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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