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龙图腾网获悉宁波路特斯机器人有限公司申请的专利一种车道线跟踪方法及车道线跟踪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：CN116409326B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202310295526.6，技术领域涉及：B60W40/06；该发明授权一种车道线跟踪方法及车道线跟踪系统是由程子靖设计研发完成，并于2023-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车道线跟踪方法及车道线跟踪系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种车道线跟踪方法及车道线跟踪系统，涉及自动驾驶技术领域。本发明利用CNN‑LSTM模型对上一帧的实际车道线检测结果进行预测，得到当前帧的车道线第一预测结果，利用CNN网络对特征提取的优势，将CNN网络用于对车道线检测结果进行特征提取，然后将提取到的特征向量输入到LSTM网络中对车道线进行预测，该实施例将CNN网络与LSTM网络相结合，在原有的LSTM网络中新加入卷积层和池化层，从而提高了车道线的预测精度。然后利用匈牙利算法对当前帧的实际车道线检测结果和当前帧的车道线第一预测结果进行关联，得到第一集合，并对其进行拟合，从而得到车道线跟踪结果，将预测的车道线和实际检测的车道线融合成更加精准的车道线，提高了车道线跟踪效果。

本发明授权一种车道线跟踪方法及车道线跟踪系统在权利要求书中公布了：1.一种车道线跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取上一帧的实际车道线检测结果和当前帧的实际车道线检测结果； 利用CNN-LSTM模型对上一帧的所述实际车道线检测结果进行预测，得到当前帧的车道线第一预测结果； 利用匈牙利算法对当前帧的所述实际车道线检测结果和当前帧的所述车道线第一预测结果进行关联，得到第一关联结果，所述第一关联结果包括匹配的当前帧的所述实际车道线检测结果和当前帧的所述车道线第一预测结果的第一集合； 对所述第一集合进行拟合，得到车道线跟踪结果； 其中，获取上一帧的实际车道线检测结果和当前帧的实际车道线检测结果的步骤，之后还包括以下步骤： 利用扩展卡尔曼滤波算法对上一帧的所述实际车道线检测结果进行预测，得到当前帧的车道线第二预测结果； 利用匈牙利算法对当前帧的所述实际车道线检测结果和当前帧的所述车道线第二预测结果进行关联，得到第二关联结果，所述第二关联结果包括匹配的当前帧的所述实际车道线检测结果和当前帧的所述车道线第二预测结果的第四集合； 对所述第一集合和所述第四集合进行拟合，得到车道线跟踪结果。

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宁波路特斯机器人有限公司，其通讯地址为：315204 浙江省宁波市宁波杭州湾新区众创二路7号I栋A101室；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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