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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于多表征集成学习的车道线检测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：CN116311137B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310334935.2，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于多表征集成学习的车道线检测方法是由韩毅;田炜;余先旺设计研发完成，并于2023-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多表征集成学习的车道线检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多表征集成学习的车道线检测方法，包括：构建车道线检测网络，并利用车辆前视图像数据集对车道线检测网络进行训练，得到车道线检测模型，其中，车道线检测网络架构包括依次连接的骨干网络和特征金字塔网络，特征金字塔网络分别连接有分割分支和曲线拟合分支，分割分支和曲线拟合分支之间连接有自适应混合模块；将实际车辆前视图像输入车道线检测模型，输出得到对应的分割车道线检测结果和曲线拟合车道线检测结果。与现有技术相比，本发明将车道线检测任务同时表征为分割任务和曲线拟合任务，设计了双分支的网络结构，结合车道线分割表征和曲线表征的优势，能够有效提升车道线检测的准确性。

本发明授权一种基于多表征集成学习的车道线检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多表征集成学习的车道线检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建车道线检测网络，并利用车辆前视图像数据集对车道线检测网络进行训练，得到车道线检测模型； 所述车道线检测网络架构包括依次连接的骨干网络和特征金字塔网络，所述特征金字塔网络分别连接有分割分支和曲线拟合分支，所述分割分支和曲线拟合分支之间连接有自适应混合模块； S2、将实际车辆前视图像输入车道线检测模型，输出得到对应的分割车道线检测结果和曲线拟合车道线检测结果； 所述特征金字塔网络是以四级特征为输入、输出下采样倍率为8的融合图像特征的网络； 所述曲线拟合分支具体为包含完整编码器和解码器的Transformer结构，其中编码层和解码层均为2层； 所述自适应混合模块具体是进行图像特征和查询向量的信息交互，所述自适应混合模块的工作过程为： 查询向量首先经过线性运算得到通道自适应混合权重和空间自适应混合权重，图像特征先后进行通道自适应混合、空间自适应混合得到交互后图像特征；混合过程为图像特征与相应的自适应混合权重进行矩阵乘法，随后依次进行层归一化处理、非线性激活；交互后特征经过两次投影变换后与原查询向量进行残差连接得到交互后查询向量。

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