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龙图腾网获悉中国铁路设计集团有限公司申请的专利基于视觉模型的轨道交通环境异物侵入检测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：CN120259986B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510750141.3，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于视觉模型的轨道交通环境异物侵入检测方法及系统是由郭剑勇;张家宇;高增增;张春雷;黄雅平;赵永超;刘晓阳;王秀妍;刘云亮;孙斌;李光京;历付;赵世杰;薛嘉成;胡健设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉模型的轨道交通环境异物侵入检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于轨道交通技术领域，公开了基于视觉模型的轨道交通环境异物侵入检测方法及系统。该方法首先通过预处理提取原始图像中的可疑区域子图，分别利用图像编码器提取粗粒度全局特征向量及细粒度局部特征向量；同时生成与图像内容匹配的文本提示信息，提取对应的文本特征向量；通过计算图像特征向量与文本特征向量的多层次相似度，结合各自的权重融合得到综合异常分数；最后基于混合高斯模型动态建模异常分数分布，实现异物侵入判定。本发明融合图像与文本多模态信息，通过多尺度特征关联提升复杂场景下异物的检测精度，采用自适应阈值策略增强动态环境适应性，有效解决了传统方法在铁路复杂背景中误检率高、泛化能力不足的问题。

本发明授权基于视觉模型的轨道交通环境异物侵入检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于视觉模型的轨道交通环境异物侵入检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对高速铁路车载摄像头采集的原始图像进行预处理，使用SAM分割网络识别并提取出包含潜在异物的可疑区域，得到原始完整图像及至少一个可疑区域子图； S2、将所述原始完整图像和可疑区域子图输入图像编码器，分别提取粗粒度全局特征向量和细粒度局部特征向量； S3、为所述原始完整图像和可疑区域子图分别生成对应的文本提示信息，通过文本编码器提取文本特征向量； S4、计算所述粗粒度全局特征向量与完整图像文本特征向量的多层次相似度，以及所述细粒度局部特征向量与可疑区域文本特征向量的多层次相似度； S5、根据预设权重对两类相似度进行加权融合，得到综合异常分数； S6、基于动态阈值模型对所述综合异常分数进行分布建模，判定图像中是否存在侵入异物，在模型训练阶段，基于无监督训练方式对图像编码器与文本编码器进行联合优化，具体为，通过对比学习策略最大化完整图像的粗粒度全局特征向量与场景描述文本特征向量的相似度，同时最小化可疑区域子图的细粒度局部特征向量与异物描述文本特征向量的相似度； 其中，所述S4中多层次相似度计算包括： 在图像编码器的第6层、第9层和第12层分别提取完整图像的第一层次特征向量、第二层次特征向量和第三层次特征向量，以及可疑区域子图的对应层次特征向量； 计算完整图像各层次特征向量与完整图像文本特征向量的相似度SimDi，公式为： ； 其中，表示图像编码器第k层输出的图像特征向量，其中k∈{6,9,12}表示网络深度层次，表示对应层次的完整图像文本特征向量，由包含铁路场景描述的文本提示信息生成； 计算可疑区域子图各层次特征向量与可疑区域文本特征向量的相似度SimDi j，公式为： ； 其中，表示可疑区域子图的第k层图像特征向量，表示对应层次的可疑区域文本特征向量，由包含异物特征描述的文本提示信息生成。

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