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龍圖騰網(wǎng)獲悉吉林大學申請的專利基于貝塞爾曲線和局部回歸算法的非結(jié)構(gòu)化車道檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120260003B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510735646.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/56；該發(fā)明授權(quán)基于貝塞爾曲線和局部回歸算法的非結(jié)構(gòu)化車道檢測方法是由郭夢竹;林仕格;柳雨馨;李智琪設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-04向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于貝塞爾曲線和局部回歸算法的非結(jié)構(gòu)化車道檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明適用于自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域，提供了基于貝塞爾曲線和局部回歸算法的非結(jié)構(gòu)化車道檢測方法，包括以下步驟：利用車載相機獲得路段圖像，對路段圖像進行圖像預(yù)處理，其中包括對車載相機進行標定、對圖像進行畸變校正、對色彩空間進行轉(zhuǎn)換、劃定ROI區(qū)域并將視圖轉(zhuǎn)換為鳥瞰圖；使用B樣條基函數(shù)來替換Bernstein基函數(shù)，并采用三次B樣條曲線作為道路模型；運用中點插入的方法解決貝塞爾模型中道路的連續(xù)性問題，運用曲線平滑的方法解決模型中的最大曲率問題，然后根據(jù)平滑后的模型和局部加權(quán)回歸算法進行道路擬合。本發(fā)明相比于其他方法，提高了檢測的準確性和魯棒性，具有更好的實時性能，可對非結(jié)構(gòu)化道路有效識別。

本發(fā)明授權(quán)基于貝塞爾曲線和局部回歸算法的非結(jié)構(gòu)化車道檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于貝塞爾曲線和局部回歸算法的非結(jié)構(gòu)化車道檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：獲取路段圖像； 利用車載相機拍攝非結(jié)構(gòu)化道路，獲得路段視頻，然后從視頻中提取路段圖像； 步驟2：圖像預(yù)處理； 對獲取的路段圖像進行圖像預(yù)處理，其中包括對車載相機進行標定、對圖像進行畸變校正、對色彩空間進行轉(zhuǎn)換、劃定ROI區(qū)域并將視圖轉(zhuǎn)換為鳥瞰圖； 步驟3：選擇道路模型； 使用B樣條基函數(shù)來替換Bernstein基函數(shù)，并采用三次B樣條曲線作為道路模型； 步驟4：定義道路模型的路徑連續(xù)性問題； 步驟5：對道路模型的最大曲率進行約束； 步驟6：中點插入操作； 步驟7：曲線平滑處理； 通過曲線平滑滿足最大曲率約束，并將路徑曲率推導(dǎo)為段參數(shù)的函數(shù)； 步驟8：三次B樣條曲線道路模型平滑； 通過步驟4至步驟7得到的參數(shù)對三次B樣條曲線道路模型進行平滑； 步驟9：局部加權(quán)回歸算法實現(xiàn)； 步驟10：對道路進行擬合識別。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人吉林大學，其通訊地址為：130012 吉林省長春市朝陽區(qū)前進大街2699號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。