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龙图腾网恭喜华南理工大学申请的专利一种基于Transformer编码器和空洞卷积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：CN115546750B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202211193390.X，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于Transformer编码器和空洞卷积的车道线检测方法是由陈梓毅;杨志坚设计研发完成，并于2022-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer编码器和空洞卷积的车道线检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Transformer编码器和空洞卷积的车道线检测方法，包括：采用无监督风格迁移将白天道路交通图像转换成夜间交通图像；构建主干特征提取网络，将普通卷积替换成空洞卷积以提取车道线的局部特征；建立Transformer编码器来提取车道线的全局特征；对提取到的局部特征和全局特征利用双向特征金字塔进行加权融合，并利用网络学习权重的大小来优化特征融合；构建车道线检测头；对模型进行训练，使模型收敛获得车道线检测网络参数；将模型安装在车载摄像头上，用于对车道线进行实时检测，得到车道线实例分割图。该方法可以提高不同场景下车道线特征提取的精度与计算效率，同时可以方便地整合到其他现有车道线检测算法中进行端到端训练。

本发明授权一种基于Transformer编码器和空洞卷积的车道线检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer编码器和空洞卷积的车道线检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 使用UNIT无监督风格迁移方法，利用白天交通图像生成夜间交通场景数据； 构建主干特征提取网络，且在主干特征提取网络中用空洞卷积代替原来的卷积，以提取车道线多尺度局部特征； 构建Transformer编码器，利用位置编码和自注意力机制获取全局特征； 使用双向特征金字塔对所提取出来的局部和全局特征进行自顶而下和自底而上的加权融合； 采用基于实例分割的方法构建车道线检测头； 对模型进行训练，使模型收敛获得车道线检测网络参数； 将模型安装在车载摄像头上，用于对车道线进行实时检测，得到车道线实例分割图； 其中，所述主干特征提取网络中用空洞卷积代替原来的卷积，包括： 将主干特征提取网络的后两个模块的卷积修改为空洞卷积，假设输入W为输入图片的宽、H为输入图片的高，在经过空洞卷积进行特征提取之后，输出特征图F，卷积输入输出的尺寸关系为： 其中，Win为输入的尺寸；Wout为输出的尺寸；P为填充数；K为卷积核大小；D为卷积空洞数；S为卷积步长； 所述双向加权特征金字塔结构对特征提取器提取的特征图进行双向加权融合中，通过快速标准化权重融合来约束权重的范围，所述快速标准化权重融合公式为 进行双向加权融合后的输出为： O＝convωio·Fi 其中，ωi为第i个输入的初始权重，∈为一预设的极小的数，防止分母为0，ωj为第j个输入的权重,ωio为快速标准化权重融合后第i个输入的权重，Fi为第i个输入，conv为3x3卷积，O为融合后的输出。

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