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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于图像识别的复杂道岔区域内轨行区提取识别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：CN119314146B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411405121.4，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于图像识别的复杂道岔区域内轨行区提取识别方法是由金博;丁露;李文浩设计研发完成，并于2024-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像识别的复杂道岔区域内轨行区提取识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于智慧城轨及计算机视觉技术领域，具体提出了一种基于图像识别的复杂道岔区域内轨行区提取识别方法，通过实例分割模型对输入图像处理以得到n维矩阵掩码Mask；通过轨行区处理模块对矩阵掩码进行处理以获得矩阵掩码Mask_Re；对Mask_Re的轨行区数量进行分析，并通过获取道岔区图像模块截取道岔区图像；通过目标定位模型获得道岔的定反位状态，即列车的行径方向，从而获得列车运行的唯一轨行区；并进行可视化处理，输出RGB图像结果。本发明通过实例分割模型对复杂道岔区域场景图像进行处理，并通过目标定位模型进行定位和识别岔尖状态，能够准确识别并提取出不同场景和拍摄角度获得的复杂道岔区域图像中的列车当前行驶的轨行区。

本发明授权一种基于图像识别的复杂道岔区域内轨行区提取识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别的复杂道岔区域内轨行区提取识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：构建基于图像识别的复杂道岔区域内轨行区提取识别系统；包括实例分割模型、目标定位模型、轨行区处理模块和可视化模块；其中，轨行区处理模块包括过滤无效轨行区模块和获取道岔区图像模块； 步骤S2：获取列车运行前方的轨道画面图像，缩放图像尺寸为R*C，并将图像输入至所述实例分割模型进行处理，得到n维矩阵掩码；其中，n为轨行区个数； 步骤S3：分析所述轨行区数量大小；若轨行区数量等于1，则将掩码矩阵输入所述可视化模块，输出唯一轨行区识别的图像结果；若轨行区的数量大于1，则将掩码矩阵输入所述轨行区处理模块； 步骤S4：通过轨行区处理模块中的所述过滤无效轨行区模块对掩码矩阵进行处理，获得处理后的轨行区图像矩阵Mask_Re； 步骤S5：分析Mask_Re的轨行区数量，若轨行区数量为1，则将Mask_Re矩阵输入所述可视化模块，输出唯一轨行区识别的图像结果；若轨行区数量大于1，则将Mask_Re输入轨行区处理模块中的所述获取道岔区图像模块，截取道岔区图像； 步骤S6：对道岔区图像中道岔分支区内的道岔岔尖进行标注，分别标注为open和close两种类型，作为道岔岔尖数据集； 步骤S7：将所述道岔岔尖数据集作为目标定位模型的训练集和测试集，进行反复训练和测试，获得最终模型； 步骤S8：将道岔区图像作为最终模型的输入，通过最终模型对道岔岔尖进行定位和识别，获得当前道岔分支区的道岔开向，进而获得道岔区内列车运行的轨行区； 步骤S9：通过所述可视化模块对获取的轨行区进行可视化处理，输出RGB图像结果。

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