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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种基于难度自适应调节的车道线检测方法与装置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：CN117315608B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202311270852.8，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于难度自适应调节的车道线检测方法与装置是由闫海滨;吴岳键设计研发完成，并于2023-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于难度自适应调节的车道线检测方法与装置在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于难度自适应调节的车道线检测方法，包括，获取待检测车道线图像；基于CLRNet模型构建车道线检测模型；将待检测车道线图像输入车道线检测模型，通过主干网络进行对待检测车道线图像进行特征提取，得到图像特征；通过浅层头网络对图像特征进行解码得到第一检测结果；通过难度预测模块对待检测车道线图像进行预测，得到难度预测评分；若难度预测评分大于预设的阈值，则采用深层头网络对第一检测结果进行检测，得到检测结果。本发明提出的方法，通过自适应的难度评分模块评估从当前图像检测车道线的难度，从而决定是否使用深层网络进行推理，在保证复杂样本检测性能相近的前提下提高整体检测速度。

本发明授权一种基于难度自适应调节的车道线检测方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种基于难度自适应调节的车道线检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待检测车道线图像； 基于CLRNet模型构建车道线检测模型，包括：在车道线检测模型构建过程中引入可分离卷积代替聚合卷积来提取特征向量；并以点斜式锚定线确定采样位置，只在最终预测时加入偏移量；所述车道线检测模型包括主干网络、头网络、难度预测模块，其中所述头网络包括浅层头网络和深层头网络； 在车道线检测模型训练过程中引入不确定度损失对待检测车道线图像中车道线的每一行点赋予一个不同的权重，并由网络自适应判断不同位置的点在计算曲线回归损失的时候需要的权重比例，以抑制远近差异； 将所述待检测车道线图像输入车道线检测模型，通过所述主干网络进行对所述待检测车道线图像进行特征提取，得到图像特征； 通过所述浅层头网络对所述图像特征进行解码得到第一检测结果； 通过所述难度预测模块对所述待检测车道线图像进行预测，得到难度预测评分； 若所述难度预测评分大于预设的阈值，则采用所述深层头网络对所述第一检测结果进行检测，得到检测结果； 若所述难度预测评分小于预设的阈值，则将所述第一检测结果作为检测结果。

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