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龙图腾网获悉武昌工学院申请的专利一种结合超分辨率和知识蒸馏的车道线检测方法和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：CN115909248B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202211562575.3，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种结合超分辨率和知识蒸馏的车道线检测方法和装置是由张琰;舒畅;张荆沙;赵庆;梁莉娟;王晶;蔡静;罗甜;张洁设计研发完成，并于2022-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合超分辨率和知识蒸馏的车道线检测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合超分辨率和知识蒸馏的车道线检测方法，包括图像信息获取模块、图像前处理模块、车道线检测模块和模型输出后处理模块；图像信息获取模块依靠摄像头获取车辆前方图像信息；图像前处理模块针对图像信息获取模块传出的图像信息进行去噪处理；车道线检测模块针对图像前处理输出结果进行语义分割；模型输出后处理模块；根据车道线检测模块输出结果获得图像中的车道线信息；在保证精度的情况下，有效减少了计算量，可以在边缘设备上运行。

本发明授权一种结合超分辨率和知识蒸馏的车道线检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种结合超分辨率和知识蒸馏的车道线检测方法，其特征在于：包括图像信息获取模块、图像前处理模块、车道线检测模块和模型输出后处理模块；图像信息获取模块依靠摄像头获取车辆前方图像信息；图像前处理模块针对图像信息获取模块传出的图像信息进行去噪处理；车道线检测模块针对图像前处理输出结果进行语义分割；模型输出后处理模块；根据车道线检测模块输出结果获得图像中的车道线信息； 针对图像前处理输出结果进行语义分割，其网络结构包含teacher模块和student模块； Teacher模块中：输入图像大小为1024x1024，Encode部分网络结构为5层残差网络堆叠，采用3x3卷积核，下采样到128x128大小的特征图；将128x128大小的特征图输入到TeacherDecode网络中，经过5层反卷积网络，上采样到1024x1024大小，经过一层1x1的卷积网络输出车道线预测图； Student模块中：输入图像大小为256x256，Encode部分网络结构为2层残差网络堆叠，采用3x3卷积核，下采样到128x128大小的特征图；将128x128大小的特征图输入到StudentDecode网络中；经过5层反卷积网络，上采样到1024x1024大小，经过一层1x1的卷积网络输出车道线预测图。

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