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龙图腾网获悉东风悦享科技有限公司申请的专利一种基于自动驾驶的融合标注车道线优化方法、系统及存储介质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：CN117237889B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202311077148.0，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于自动驾驶的融合标注车道线优化方法、系统及存储介质是由段雅婷;熊迹设计研发完成，并于2023-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自动驾驶的融合标注车道线优化方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于自动驾驶的融合标注车道线优化方法、系统及存储介质，所述方法包括：B1.车辆行驶在道路上，基于车载摄像头实时获取道路图像数据信息，基于车载激光雷达实时获取道路点云数据信息，进行同步优化处理，输出同步后的道路图像数据信息和同步后的道路点云数据信息；B2.基于所述同步后的道路图像数据信息，采用阈值化算法进行道路车道线标注，得到车道线图像标注数据信息，基于所述同步后的道路点云数据信息，采用改进Octree算法进行道路车道线标注，得到车道线点云标注数据信息。本发明不仅对2D及3D数据进行融合标注，以实现感知结合3D及2D的标注结果进行模型训练及识别，而且提升训练后的车道线模型的感知识别效果。

本发明授权一种基于自动驾驶的融合标注车道线优化方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于自动驾驶的融合标注车道线优化方法，其特征在于，所述方法包括： B1.车辆行驶在道路上，基于车载摄像头实时获取道路图像数据信息，基于车载激光雷达实时获取道路点云数据信息，进行同步优化处理，输出同步后的道路图像数据信息和同步后的道路点云数据信息； B2.基于所述同步后的道路图像数据信息，采用阈值化算法进行道路车道线标注，得到车道线图像标注数据信息，基于所述同步后的道路点云数据信息，采用改进Octree算法进行道路车道线标注，得到车道线点云标注数据信息； B3.将所述车道线点云标注数据信息投影至所述车道线图像标注数据信息进行融合，得到融合后的车道线标注信息； B4.将所述融合后的车道线标注信息输入隐马尔科夫模型进行学习和训练，得到训练好的隐马尔科夫模型，再将实时获取的道路点云或图像数据信息输入训练好的隐马尔科夫模型进行优化，输出优化后的车道线数据信息； 在步骤B4中，所述将所述融合后的车道线标注信息输入隐马尔科夫模型进行学习和训练包括： B41.基于所述融合后的车道线标注信息，采用固定步长的时间段进行划分，得到车道线的状态序列数据信息； B42.基于所述车道线的状态序列数据信息，建立观测序列函数Gt， ， 其中，t为时间自变量，mt为第t时刻的车道线状态序列，T为采样总时间，λt为车道线的状态预测参量，输出车道线的观测序列数据信息； B43.根据所述车道线的观测序列数据信息和所述车道线的状态序列数据信息，对隐马尔科夫模型的参数进行优化，输出优化后的隐马尔科夫模型的参数数据信息； B44.基于所述优化后的隐马尔科夫模型的参数数据信息，更新隐马尔科夫模型，输出训练好的隐马尔科夫模型； 在步骤B43中，所述对隐马尔科夫模型的参数进行优化为建立隐马尔科夫模型参数的函数θ， ， 其中，为隐马尔科夫模型的当前参数，T为采样总时间，xi为第i时刻的车道线观测序列数据，p为状态转移函数。

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