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龙图腾网获悉内蒙古工业大学申请的专利一种区域预搜索的轨道障碍物小目标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：CN115661786B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202211296306.7，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种区域预搜索的轨道障碍物小目标检测方法是由齐咏生;郭浩;陈昊;刘利强;李永亭;张嘉英设计研发完成，并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种区域预搜索的轨道障碍物小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种区域预搜索的轨道障碍物小目标检测方法，包括以下步骤：S1.区域预搜索感兴趣区域划分阶段；S2.感兴趣区域算法重建阶段；S3.感兴趣区域检测小目标阶段。本发明提供了一种区域预搜索的轨道障碍物小目标检测方法，能够有效的检测在真实轨道场景下出现的远距离小目标障碍物的检测，并且避免由于复杂背景导致的检测误报行为，可以实时高精度的进行障碍物的检测，具有良好的应用价值。

本发明授权一种区域预搜索的轨道障碍物小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种区域预搜索的轨道障碍物小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.区域预搜索感兴趣区域划分阶段: 感兴趣区域的确定:以列车前进方向轨道为中心的相关区域作为感兴趣区域，利用lableimage软件构建感兴趣区域，并形成最终的轨道感兴趣区域数据集，使用目标检测算法在此数据集上进行训练即推理得到轨道感兴趣区域； S2.感兴趣区域算法重建阶段： 半失真缩放重建算法：首先计算图像现有尺寸与期望尺寸的差值并取一半作为上采样扩张尺寸，同时通过使用K-Means聚类生成的小目标代表性尺寸计算得到临界失真尺寸，临界失真尺寸取决于代表性小目标尺寸与裁切尺寸的比例关系，若上采样尺寸小于临界失真尺寸则选择先使用双线性插值进行失真扩张，再使用Letterbox算法的策略，否则直接使用Letterbox算法； S3.感兴趣区域检测小目标阶段： 检测网络的选择及改进：检测网络选择使用YOLO系列精度最高的轻量化检测网络YOLOX-S作为基础，改进网络以提高小目标物体的检测精度； 针对主干网络的改进：Dilated_Block结构将YOLOX-S主干网络中的所有残差结构进行改进，在YOLOX-S网络中共有4层残差结构，因Dilated_Block残差结构能够提供足够的感受野，所以改进后的网络中去除了最后一层残差结构，同时改进后的网络依靠单独的卷积进行降采样，残差结构不改变输入特征图的宽高； 各算法间适配：对于区域预搜索任务确定采用输入尺寸为416×416的图像作为输入，小尺寸的输入能够快速的进行网络的推理，考虑到轨道的分布具有宽高比例，所以采用半失真缩放算法将感兴趣区域尺寸重建为480×640尺寸，最后将重建后尺寸为480×640的图像输入小目标检测网络进行障碍物的检测，整个网络最终命名为RPSNet。

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