西安交通大学徐林海获国家专利权
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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利融合图像特征与交通目标语义的3D车道线检测方法及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：CN117058640B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202311039603.8，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权融合图像特征与交通目标语义的3D车道线检测方法及系统是由徐林海;鲁志瑶;张皓霖;王若彤;陈仕韬;郑南宁设计研发完成，并于2023-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本融合图像特征与交通目标语义的3D车道线检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种融合图像特征与交通目标语义的3D车道线检测方法及系统，所述方法基于Gen‑LaneNet，针对获取的图像使用分割网络得到图像中的道路语义信息；将获取的图像和道路语义信息分别输入下采样网络中处理，获得道路语义信息特征和图像特征，使用融合子网络对图像特征和道路语义信息进行融合，得到融合后的特征；将融合后的特征投影到虚拟顶视图中，由车道线检测头网络预测顶视图空间的车道线；对顶视图空间的车道线进行几何变换得到3D空间的车道线，使用特征融合模块将语义特征与视觉特征集成，利用融合的特征图预测顶视图车道线，通过几何投影直接得到真实的三维车道点，图像远端的车道线预测更加准确，相比未使用的预测精度提高了接近一倍。
本发明授权融合图像特征与交通目标语义的3D车道线检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合图像特征与交通目标语义的3D车道线检测方法，其特征在于，包括以下步骤：基于Gen-LaneNet，针对获取的图像使用分割网络得到图像中的道路语义信息； 将获取的图像和道路语义信息分别输入下采样网络中处理，获得道路语义信息特征和图像特征，使用融合子网络对图像特征和道路语义信息进行融合，得到融合后的特征； 将融合后的特征投影到虚拟顶视图中，由车道线检测头网络预测顶视图空间的车道线；具体包括：将融合后的特征经过上采样网络处理得到特征张量，特征张量通过逆透视映射投影到虚拟顶视图中，接着由车道线检测头网络预测顶视图空间的车道线输出； 对顶视图空间的车道线进行几何变换得到3D空间的车道线。
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