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龙图腾网获悉北京赛曙科技有限公司申请的专利一种基于图像处理和机器学习的智能车无人驾驶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：CN117132963B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202311093631.8，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于图像处理和机器学习的智能车无人驾驶方法是由王洪阳;廖腾均;陈逸设计研发完成，并于2023-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像处理和机器学习的智能车无人驾驶方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于图像处理和机器学习的智能车无人驾驶方法，包括：基于贝塞尔曲线拟合和二值化车道轮廓检索进行车道线检测，基于深度学习框架搭建目标检测AI模型，并将其部署至智能车，进行交通标识识别，基于车道线信息及交通标识信息进行车道状况检测，智能车根据车道线信息及车道状况信息进行相应的逻辑分析，进行智能车控制。本发明提供的基于图像处理和机器学习的智能车无人驾驶方法，能够实现智能车无人驾驶控制，既解决了传统图像处理和控制模型的泛化能力差、稳定性低的问题，又解决纯粹依靠AI方案的耗时及成本高昂的问题。

本发明授权一种基于图像处理和机器学习的智能车无人驾驶方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像处理和机器学习的智能车无人驾驶方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：基于贝塞尔曲线拟合和二值化车道轮廓检索进行车道线检测； 步骤2：基于深度学习框架搭建目标检测AI模型，并将其部署至智能车，进行交通标识识别，基于车道线信息及交通标识信息进行车道状况检测； 步骤3：智能车根据车道线信息及车道状况信息进行相应的逻辑分析，进行智能车控制； 步骤1中，基于贝塞尔曲线拟合和二值化车道轮廓检索进行车道线检测，具体包括如下步骤： 步骤101：获取道路图像，并对其进行预处理，将原始图像转换为黑白二值化图像； 步骤102：基于Candy视觉轮廓提取算法对黑白二值化图像进行边缘提取； 步骤103：基于OpenCV-FloodFill水漫算法进行可行车区域的动态图像分割； 步骤104：基于AreaBlocks面积规划算法进行车道线检测； 步骤104中，基于AreaBlocks面积规划算法进行车道线检测，具体为： 以图像最低行中间像素点为起点，根据灰度直方图分布概率把该行像素相似的连续像素点划分为连通区域，即Block，利用广度优先搜索策略，完整搜索出每行联通的区域，并记录其起始坐标，根据首行连通区域的中点坐标向上搜索，检索出相邻行连通区域中心坐标最近的Block为该行有效像素区域，当连续出现多行未连通的区域，或Block中心坐标不满足历史最小二乘回归函数，即完成当前图像的有效路径搜索，最后通过Bezier三阶拟合算法，将每行唯一的Block像素区域的起点和终点坐标分布拟合得到左右车道线。

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