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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利轨道交通异物入侵风险辨识评估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：CN119495061B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202411416319.2，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权轨道交通异物入侵风险辨识评估方法及系统是由秦勇;彭根旺;曹志威;高阳;徐天涛;郭建媛;丁大志;连丽容;白婕;戈轩宇;于杭;李威;刘镇豪;程涛;黄歆设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本轨道交通异物入侵风险辨识评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种轨道交通异物入侵风险辨识评估方法及系统，属于图像处理的目标识别技术领域，实时采集列车前方运行环境的图像数据；通过异物检测算法，逐帧对采集的图像数据进行异物检测，若检测到某一帧图像中存在异物则获取所检测到异物的类别和位置信息；通过轨道分割算法对该帧图像中的轨道区域进行分割，获取轨道区域的位置信息；基于异物与轨道区域的相对位置关系、异物与列车的距离、异物的类别，综合评估轨道交通异物入侵风险等级并输出。本发明可以实时且精准的辨识轨道交通场景中的异物入侵风险，同时建立了轨道交通异物入侵风险等级评价体系，实现了轨道交通异物入侵风险的高效检测、辨识和评估。

本发明授权轨道交通异物入侵风险辨识评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种轨道交通异物入侵风险辨识评估方法，其特征在于，包括： 实时采集列车前方运行环境的图像数据； 利用预先训练好的异物检测模型，逐帧对采集的图像数据进行异物检测，若检测到某一帧图像中存在异物则获取所检测到异物的类别和位置信息，否则继续检测下一帧图像，直到检测到某一帧图像中存在异物；其中，异物检测模型的训练包括：构建异物检测数据集，包括行人、大型异物、小型异物和漂浮物四类；利用异物检测算法对异物数据集进行训练和验证，获取最优权重；利用所述异物检测算法对获取的每一帧图像数据进行检测，在检测到异物时输出异物的类别和位置信息； 检测到某一帧图像中存在异物时，通过预先训练好的轨道分割模型对该帧图像中的轨道区域进行分割，获取轨道区域的位置信息；其中，轨道分割模型的训练包括：构建轨道分割数据集，包括轨道区域和背景两类；若异物检测算法检测到某一帧图像中存在异物，则通过已预先训练完毕的轨道分割算法对该帧图像中的轨道区域进行分割；利用输出结果得到轨道区域的位置信息； 基于异物与轨道区域的相对位置关系、异物与列车的距离、异物的类别三个关键风险要素，综合评估轨道交通异物入侵风险等级并输出；包括： 基于异物的位置信息、异物与轨道区域的相对位置关系设置异物的空间风险综合评分；基于不同异物类别所造成事故的严重程度，设置异物的类别风险评分；基于风险矩阵理论，综合异物的空间风险综合评分和类别风险评分，计算轨道交通异物入侵风险评分，最后根据评分输出风险等级； 基于异物的位置信息、异物与轨道区域的相对位置关系设置异物的空间风险综合评分的具体过程为： 以车载相机为原点，列车运行方向为Y轴，平行于轨平面，垂直于列车运行方向为X轴建立平面直角坐标系； 根据水平方向上异物与轨道区域的相对位置关系设置水平方向上的空间风险评分标准； 根据列车运行方向上异物与列车的距离大小设置列车运行方向上的空间风险评分标准；根据列车运行方向上异物与列车的距离大小设置列车运行方向上的空间风险评分标准的具体过程为： 计算列车运行方向上异物与列车的实际距离大小，计算公式如下： 式中，YR为图中异物检测框右下角的纵坐标,表示异物与列车在列车运行方向上的像素距离，M为异物与列车在列车运行方向上的实际距离，Y0为图中相机在列车运行方向上拍摄的最远像素距离，150为车载相机在列车运行方向上的实际最远拍摄距离； 根据列车运行方向上异物与列车的实际距离大小设置列车运行方向上的空间风险评分标准为： 空间位置关系为100＜M≤150时，空间风险评分为0.5； 空间位置关系为50＜M≤100时，空间风险评分为1； 空间位置关系为M≤50时，空间风险评分为2； 根据异物在水平方向和列车运行方向上的空间风险评分计算异物的空间风险综合评分。

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