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龙图腾网获悉江苏省水利科学研究院;河海大学申请的专利一种基于车载LiDAR点云的道路标线识别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：CN119888671B 。

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：202510337659.4，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于车载LiDAR点云的道路标线识别方法是由张傲寒;赵钢;岳东杰;王宏伟;荣海北;王茂枚;王刘宇;马新江;刘朗;刘丹妮;周颂;徐菲设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于车载LiDAR点云的道路标线识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于车载LiDAR点云的道路标线识别方法，属于智能交通的技术领域。包括：构建道路标线点云数据集；训练道路标线点云识别模型：道路标线点云识别模型是基于RandLA‑Net模型构建，对RandLA‑Net模型进行改进；输出道路标线点云识别结果。本发明能够直接应用于大规模的道路场景，保留了完整的空间几何信息，且无需依赖经验阈值，大幅提高了模型在不同道路场景中的适应性和自动化水平。

本发明授权一种基于车载LiDAR点云的道路标线识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于车载LiDAR点云的道路标线识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：构建道路标线点云数据集； 步骤2：训练道路标线点云识别模型：道路标线点云识别模型是基于RandLA-Net模型构建，其为一种轻量化的点云语义分割网络，具有编码-解码结构，包含4个编码层和4个解码层，对应的编码层与解码层之间通过跳跃连接堆叠特征，为了提升道路标线点云识别模型在道路标线点云中的识别精度，对RandLA-Net模型进行了以下改进步骤： 步骤2.1：在局部空间编码模块中引入角度信息：通过计算相对坐标的归一化方向向量及其点积关系，利用反余弦函数获得夹角角度值，并结合点间相对距离构建融合空间和几何关系的特征表示； 步骤2.2：注意力池化模块的全局特征增强：通过对局部特征进行平均池化提取全局特征信息，并将其与局部特征拼接作为输出； 步骤2.3：设计对比增强模块：针对注意力池化模块输出的联合特征，计算其最大值和平均值，通过最大值和平均值作差获取对比特征，将最大值和对比特征进行拼接，并使用softmax函数获取其特征权重，对联合特征进行加权处理，获得对比增强的最终特征表达，再与原联合特征拼接得到最终特征，输入到共享多层感知机中进行聚合； 步骤2.4：多损失函数融合：引入边界损失函数，使其与加权交叉熵损失函数融合，以增强模型对边界区域的感知能力； 步骤3：输出道路标线点云识别结果。

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江苏省水利科学研究院;河海大学，其通讯地址为：210017 江苏省南京市建邺区南湖路97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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