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龍圖騰網獲悉安徽理工大學環境友好材料與職業健康研究院(蕪湖);安徽理工大學申請的專利一種提升輕量級網絡檢測精度的車道線檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115273010B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210915917.9，技術領域涉及：G06V20/56；該發明授權一種提升輕量級網絡檢測精度的車道線檢測方法是由梁興柱;畢飛龍設計研發完成，并于2022-08-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種提升輕量級網絡檢測精度的車道線檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了自動駕駛領域的一種提升輕量級網絡檢測精度的車道線檢測方法，所述方法包括：步驟1：先對訓練數據進行預處理；步驟2：制作訓練集；步驟3：將步驟2得到的訓練集的圖像輸入兩個卷積神經網絡進行訓練；步驟4：步驟3訓練完成后，將用于測試的真實車道線圖片經過尺寸裁剪后輸入到學生骨干網絡，得到模型預測結果。本發明車道線檢測方法提高了輕量級網絡在車道檢測領域的檢測效果，提出了混合融合模塊來構建具有自上而下架構的多個分層學生子網；提出了進化蒸餾算法，通過使用進化教師并動態的關注教學過程的中間知識來提高學生網絡學習的性能。

本發明授權一種提升輕量級網絡檢測精度的車道線檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種提升輕量級網絡檢測精度的車道線檢測方法，其特征在于，所述方法包括： 步驟1：先對訓練數據進行預處理，輸入通過攝像頭獲取的圖像，并對圖像尺寸進行裁剪； 步驟2：讀取步驟1中預處理的訓練數據，將其處理為輸入網絡的標準格式，并制作訓練網絡的標簽，制作訓練集； 步驟3：將步驟2得到的訓練集的圖像輸入兩個卷積神經網絡進行訓練； 步驟4：步驟3訓練完成后，將用于測試的真實車道線圖片經過尺寸裁剪后輸入到學生骨干網絡，得到模型預測結果； 所述步驟3中卷積神經網絡主體使用ResNet作為主干網絡，通過ResNet18學生網絡、ResNet50教師網絡和引導模塊組成，對輸入數據進行數據增強，將增強后的數據輸入到教師網絡中，獲取教師網絡的特征圖，軟化教師網絡的概率，計算教師網絡自身蒸餾損失和分類損失，計算模型參數的梯度，并使用SGD優化器進行更新，將數據輸入到學生網絡，得到學生網絡的特征圖，軟化學生網絡的概率，計算學生網絡的自身蒸餾損失和分類損失，計算學生和教師引導層之間的蒸餾損失，計算學生模型參數的梯度，使用SGD優化器進行更新，完成訓練。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人安徽理工大學環境友好材料與職業健康研究院(蕪湖);安徽理工大學，其通訊地址為：241002 安徽省蕪湖市弋江區中山南路蕪湖科技產業園；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。