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龙图腾网恭喜临沂大学申请的专利基于多源特征融合的视频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：CN118692044B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202410893878.6，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权基于多源特征融合的视频车道线检测方法是由刘烨;王星;姚双龙;杨亭设计研发完成，并于2024-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源特征融合的视频车道线检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多源特征融合的视频车道线检测方法，属于计算机视觉与图像处理研究领域。其包括以下步骤：采用相位分支得到当前帧的相位图特征，将相位图特征细化为相位‑去雾特征和相位‑车道线检测特征；颜色‑去雾分支提取当前帧的颜色‑去雾特征，并将其与相位‑去雾特征进行拼接和降维后，分解为颜色‑去雾‑去雾特征和颜色‑去雾‑车道线特征；颜色‑车道线分支提取有序视频序列的特征并拼接，进行融合和降维，经过空间注意力模块得到颜色‑车道线特征；使用基于掩码的多模态自注意力融合模块，将相位‑车道线检测特征和颜色‑去雾‑车道线特征来增强颜色‑车道线特征。本发明能够提高在能见度下降、质量退化的大雾视频中的车道线检测准确度。

本发明授权基于多源特征融合的视频车道线检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源特征融合的视频车道线检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.构建大雾天气车道线检测数据集VIL-hazing67；S2.构建相位分支模块，相位分支通过相位编码器提取数据集中视频当前帧经快速傅立叶变换得到相位图特征，使用空间注意力模块将相位图特征细化为相位-去雾特征和相位-车道线检测特征；具体步骤如下：S2-1.相位分支模块中的相位编码器提取当前帧经快速傅立叶变换得到相位图的相位特征，公式表示如下： ， ，其中，表示快速傅立叶变换，表示相位编码器；S2-2.相位特征经过相位分支模块中的两个空间注意力模块分别得到相位-去雾特征和相位-车道线检测特征，公式表示如下： ， ，其中，表示相位分支模块中用于获得相位-去雾特征的空间注意力模块，表示相位分支模块中用于获得相位-车道线检测特征的空间注意力模块；S3.构建颜色-去雾分支模块，颜色-去雾分支提取当前帧的颜色-去雾特征，并将其与所述相位-去雾特征进行拼接和降维，将降维后的相位-去雾特征分解为颜色-去雾-去雾特征和颜色-去雾-车道线特征；具体步骤如下：S3-1.颜色-去雾分支模块中的编码器提取当前帧的原始颜色-去雾特征，所述原始颜色-去雾特征经过颜色-去雾分支模块中的空间注意力模块得到的颜色-去雾特征，公式表示如下： , ,其中，表示颜色-去雾编码器,表示颜色-去雾分支模块中的空间注意力模块；S3-2.将所述相位-去雾特征和颜色-去雾特征进行拼接，得到拼接特征，使用1×1的卷积核对所述拼接特征进行降维，得到降维后的特征，公式表示如下： 其中，表示特征拼接操作，表示卷积核为的卷积操作；S3-3.将降维后的特征分解为颜色-去雾-去雾特征和颜色-去雾-车道线特征；S4.构建颜色-车道线分支模块，颜色-车道线分支提取过去n帧有序视频序列的特征并拼接，使用1×1卷积对进行融合和降维，最后将空间注意力模块应用于该融合和降维后的特征，得到颜色-车道线特征；S5.构建掩码自注意模块，通过掩码自注意模块用所述相位-车道线检测特征和所述颜色-去雾-车道线特征来增强所述颜色-车道线特征，进而得到车道线检测结果。

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