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龙图腾网获悉南京熊猫电子股份有限公司;南京熊猫信息产业有限公司申请的专利一种城轨积水识别方法及识别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：CN115272849B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202210856178.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种城轨积水识别方法及识别系统是由郭旭周;胡鹏路;徐舒;张振焜;孙昊;李勇;顾勇设计研发完成，并于2022-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种城轨积水识别方法及识别系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种城轨积水识别方法及识别系统，城轨积水识别方法的主要步骤包括收集各城轨场景的地面积水图像数据、建立用于积水识别的语义分割模型、进行神经网络训练并验证、利用训练完成的模型对图像进行处理，并将结果信息输出给接口服务程序，识别系统包括图像采集单元、模型训练单元、视觉识别单元、线性线段检测单元、ROI量化处理单元、接口服务程序以及智能告警单元。本发明采用独创的视觉检测技术及基于多特征ROI区域斜率搜索及长度累加的方法，能够容忍摄像头抖动、光线变换等不良条件，对城轨区域浅度积水、深度积水可以精确识别和及时告警，提高了相关部门的汛情排查能力和后续应急处置工作效率。

本发明授权一种城轨积水识别方法及识别系统在权利要求书中公布了：1.一种城轨积水识别方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤： 1基于目标使用环境收集各城轨场景下的地面积水图像数据，结合网络上的随机地面积水数据，使用Labelme工具进行积水区域标注，构成积水识别深度神经网络数据集，基于该数据集划分积水识别神经网络训练集和神经网络测试集； 2基于标准的FCN-8s全卷积神经网络建立一个用于积水识别的语义分割模型； 3在步骤2中加入基于反射的注意力机制单元，生成FCN-8s-FL模型，进一步在FCN-8s-FL模型中加入损失函数生成FCN-8s-FL-5RAU模型； 4基于步骤3中提出的FCN-8s-FL模型、FCN-8s-FL-5RAU模型和步骤1中完成的神经网络训练集，进行神经网络训练； 5验证步骤4训练完成的模型； 6获取摄像头码流数据，定时对图片进行抽帧，组成时间序列图帧G0x，y、G1x，y……Gnx，y，通过步骤4中训练完成的模型，对序列图帧G0x，y、G1x，y……Gnx，y进行识别，输出二值化识别结果图G0x，y′、G1x，y′……Gnx，y′； 7对二值化结果图G0x，y′、G1x，y′……Gnx，y′进行像素扫描统计，计算积水像素点个数，根据阈值给出积水结论，完成对每帧图片中水坑、浅度积水的分析识别，并将识别点的识别结果、位置信息和时间信息输出给接口服务程序； 8对时间序列帧G0x，y、G1x，y……Gnx，y的图像进行滤波、光线处理、增强以及二值化识别处理，得到图像H0x，y、H1x，y……Hnx，y； 9对图像H0x，y、H1x，y......Hnx，y进行连通域分析，根据连通域轮廓像素点遍历出图像中所有满足Width≤α且Length≥β的线性矩形支持区域R0x，y、R1x，y......Rmx，y，对所有连通域轮廓R0x，y、R1x，y……Rmx，y的像素点进行遍历，找到每个像素点所在线性矩形支持区域，并将其优先提取至Length值更大的线性矩形支持区域并更新区域为R0x，y′、R1x，y′……Rmx，y′； 10对更新区域R0x，y′、R1x，y′......Rmx，y′所有矩形中的黑点像素进行邻域检测，对邻域无同像素的孤点进行剔除，并重新遍历所有矩形支持区域，将Widthα或Length＜β的矩形支持区域剔除，得到R0x，y″、R1x，y″......Rmx，y″，再将所有R0x，y″、R1x，y″......Rmx，y″的矩形宽边中点线段连接，标记回原图像G0x，y、G1x，y......Gnx，y中； 11将所有时间序列帧G0x，y、G1x，y……Gnx，y中的钢轨、轨枕、道床、道岔局部按线性线段角度进行逆向旋转，实现关键线性线段的水平置位，水平置位后通过矩形框对钢轨、轨枕、道床、道岔的局部线性线段区域进行ROI提取，从而实现不同特征的ROI提取，根据基于多特征ROI区域斜率搜索及长度累加的量化方法，完成对深度积水的识别检测，将该识别点的识别结果、位置信息、时间信息输出给接口服务程序；所述基于多特征ROI区域斜率搜索及长度累加的量化方法为：计算ROI区域中与钢轨、轨枕、道床、道岔线线段斜率值之差小于k的所有线段的数量及长度累加和，当钢轨、轨枕、道床、道岔的ROI线性线段的数量及长度累加和连续n帧小于阈值时，判定为深度积水状态； 12接口服务程序将步骤1-7识别输出的水坑、浅积水识别结果以及步骤8-11识别输出的深度积水结果，根据时空关系进行匹配，将匹配后的当前识别点的识别结果、位置信息、时间信息输出并存入数据库，同时发送给智能告警单元，通过不同告警级别进行推送。

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