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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于混合注意力特征增强的车道线识别定位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：CN120071278B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411917776.X，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于混合注意力特征增强的车道线识别定位方法是由陈松乐;尚磊;高芯宇;黄思轩设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合注意力特征增强的车道线识别定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合注意力特征增强的车道线识别定位方法，包括以下步骤：将待检测对象通过卷积神经网络提取得到特征信息；将特征信息基于特征融合网络处理得到融合的特征图；设计校准优化模块增强特征信息表达；将处理后的特征信息输入优化后的解码器进行解码；对模型进行训练得到最终的检测模型。本发明充分利用了车道线识别与定位过程中的低级特征对具有高级语义的特征进行细化，从而更准确地框定车道线的位置和形状，具有更高的检测速度和识别精度，并在流程中优化了注意力操作，降低了计算成本，可以更好帮助车辆感知路面轨道信息，具有较好的实际可行性。

本发明授权一种基于混合注意力特征增强的车道线识别定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合注意力特征增强的车道线识别定位方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1：将待检测对象通过卷积神经网络提取得到特征信息； 步骤2：将特征信息基于特征融合网络处理得到融合的特征图； 步骤3：设计校准优化模块增强特征信息表达，输入的特征图X＝[H,W,C],其中H为特征图的高度，W为特征图的宽度，C为特征图的通道数，采用ROIAlign得到特征图X的车道先验的ROI特征Xl，为收集每个目标像素的附近特征，使用基于混合注意力的动态特征融合模块DCS进一步提取车道先验特征Xp，之后与全局特征图Xf进行注意力的操作得到向量x，其中全局特征图Xf是对特征图X的尺寸进行调整后再经过展平后得到的特征图，最后注意力操作的过程表示为： 其中，C为注意力头的长度也即特征图的通道数，Softmax为归一化指数函数； DCS模块基于大核卷积以及混合注意力构建； 步骤4：将处理后的特征信息输入优化后的解码器进行解码； 步骤5：对模型进行训练得到最终的检测模型。

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