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龙图腾网获悉陕西法士特汽车传动集团有限责任公司申请的专利一种商用车多相机车道线偏离预警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：CN116080675B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202211714363.2，技术领域涉及：B60W50/14；该发明授权一种商用车多相机车道线偏离预警方法及系统是由郑好;郝海洋;蒲文杰;陈昊星;徐马长啸;冯虢靓雯;史艳龙;何亚楠;黄磊设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种商用车多相机车道线偏离预警方法及系统在说明书摘要公布了：一种商用车多相机车道线偏离预警方法及系统，所述方法包括商用车多相机采集前方及侧后方包含车道线视觉信息的道路图像；基于采集的图像，采用深度学习检测前视相机车道线位置，采用数字图像处理检测两侧后视相机车道线位置；根据车道线位置信息计算车道线偏离距离及偏离速度，最后结合二者计算结果判断预警级别，并发送相应的预警信息；所述系统包括信息采集模块、检测模块和预警模块；本发明所提出的车道线偏离预警方法同时计算车道线与本车的偏离距离及偏离速度，并结合二者将警报级别划分为多级，可合理判定偏离情况，根据不同情况发出相应的报警信息，在保证驾驶安全性的同时提高了驾驶舒适性。

本发明授权一种商用车多相机车道线偏离预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种商用车多相机车道线偏离预警方法，其特征在于，包括 商用车多相机采集前方及侧后方包含车道线视觉信息的道路图像； 基于采集的图像，采用深度学习检测前视相机车道线位置，采用数字图像处理检测两侧后视相机车道线位置； 根据车道线位置信息计算车道线偏离距离及偏离速度，最后结合二者计算结果判断预警级别，并发送相应的预警信息； 采用深度学习检测前视相机车道线位置，包括： 商用车实车采集一定数量的包含车道线信息的道路图像，并完成车道线位置及类别标注；搭建深度卷积神经网络模型，包括特征提取层及分类层，采用行选择的方式，使模型根据最后一幅特征图输出选定行中各位置处包含车道线及该车道线所属类别的概率；设计损失函数，使用标定数据完成对模型的多次迭代训练；将训练好的模型搭载于商用车计算存储介质中，运行程序进行实时车道线点的检测； 计算车道线偏离距离，包括： 分别计算前视相机、左侧后视相机和右侧后视相机的车道线偏离距离；其中首先对前视相机经过深度学习模型所得两侧车道线检测点进行一元二次曲线拟合，计算两条车道线拟合曲线交集间的车道线中线，最后计算车道线中线所在各行与相机中线像素差之和的均值，作为前视相机的车道线偏离距离；其中对于两侧后视相机中的车道线直线，分别计算车道线与车身或挂车边界直线交集行中二者像素差之和的均值，作为两侧车道线偏离距离；前视相机车道线偏离距离存在方向，当向左偏离时偏离距离值为正，当向右偏离时值为负，且偏离越大其绝对值也越大；左、右两侧后视相机计算所得偏离距离无方向，当向左偏离时，左侧相机偏离距离逐渐减小，当值为0时表明后侧车轮处于压线状态，随后将为负值，此时右侧相机所计算偏离距离将逐渐增大，偏离程度根据阈值判定，阈值的选择需先安装两侧相机，并在道路中间标定完成。

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