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龙图腾网恭喜兰州交通大学申请的专利一种基于视觉的铁路沿线遗失物检索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：CN119540873B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202510075269.4，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于视觉的铁路沿线遗失物检索方法及系统是由王致诚;孟建军;邵长春;沈燕妮;孟高阳;吕德芳设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉的铁路沿线遗失物检索方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于电数据处理领域，提供了一种基于视觉的铁路沿线遗失物检索方法及系统，包括获取铁路沿线监控视频并进行分帧处理得到查找库，对查找库内的所有图像和遗失物图像进行滤波处理，得到滤波图像查找库和遗失物滤波图像；基于滤波图像查找库和遗失物滤波图像，利用训练好的双支路卷积神经网络模型进行特征提取，得到查找特征库和遗失物特征；通过计算查找特征库中所有特征和遗失物特征的差异值指标和波动值指标，分别提取查找特征库的二值化查找库图像特征和遗失物特征的二值化遗失物图像特征，计算二值化查找库图像特征和二值化遗失物图像特征的匹配度，根据匹配度输出检索结果；解决了基于视觉的铁路沿线遗失物检索方法的缺点。

本发明授权一种基于视觉的铁路沿线遗失物检索方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉的铁路沿线遗失物检索方法，其特征在于，包括：获取铁路沿线监控视频并进行分帧处理得到查找库，对查找库内的所有图像和遗失物图像进行滤波处理，得到滤波图像查找库和遗失物滤波图像；基于滤波图像查找库中的滤波图像与查找库中的所有图像、遗失物滤波图像与遗失物图像，分别利用训练好的双支路卷积神经网络模型进行特征提取，得到查找特征库和遗失物特征；通过计算查找特征库中所有特征和遗失物特征的差异值指标和波动值指标进行二值化处理，分别提取查找特征库的二值化查找库图像特征和遗失物特征的二值化遗失物图像特征，具体为：分别计算查找特征库中所有特征和遗失物特征的差异值指标和波动值指标，其计算原理，具体如下：设待二值化特征为，计算其差异值指标如下所示： ；其中，、分别为特征分量的最大值，最小值，表示特征分量，表示特征维度，表示二值化特征第维的值；计算波动值指标如下所示： ；根据查找特征库中所有特征的差异值指标和波动值指的比值标构建查找特征阈值；根据遗失物特征的差异值指标和波动值指标的比值构建遗失物特征阈值；基于查找特征阈值和遗失物特征阈值分别对查找特征库中所有特征和遗失物特征进行二值化处理；得到二值化查找库图像特征和二值化遗失物图像特征；计算二值化查找库图像特征和二值化遗失物图像特征的匹配度，根据匹配度输出检索结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人兰州交通大学，其通讯地址为：730070 甘肃省兰州市安宁区安宁西路118号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。