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龙图腾网获悉暨南大学申请的专利一种现代有轨电车槽型轨道岔自动识别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：CN116664906B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202310352328.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种现代有轨电车槽型轨道岔自动识别方法及系统是由谢勇君;陈仁兴;吕锦涛;田浩天;李振森;刘玄;张子依设计研发完成，并于2023-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种现代有轨电车槽型轨道岔自动识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种现代有轨电车槽型轨道岔自动识别方法及系统，该方法包括下述步骤：逐帧分解槽型轨道视频流并进行图像预处理，得到预处理后的槽型轨道岔图像；基于YOLOv5网络构建并训练图像检测网络，图像检测网络包括输入端、骨干网络、特征融合部分和回归函数，输入端采用YOLOv5网络的图像输入端，骨干网络采用PP‑LCNet模型，特征融合部分采用双向加权特征金字塔网络，回归函数采用EIoU损失函数；标注图像的道岔类型，形成图像数据集，将新采集的槽型轨道岔的图像输入训练后的图像检测网络，得到道岔标注框图及道岔类型。本发明对目标所检测道岔的区域进行辅助精准定位，提高对道岔的识别速度、识别率以及识别的准确率。

本发明授权一种现代有轨电车槽型轨道岔自动识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种现代有轨电车槽型轨道岔自动识别方法，其特征在于，包括下述步骤： 获取槽型轨道视频流，逐帧分解视频流，获取单帧槽型轨道图像； 对每帧槽型轨道图像进行图像预处理，得到预处理后的现代有轨电车槽型轨道岔图像； 基于YOLOv5网络构建图像检测网络，所述图像检测网络包括输入端、骨干网络、特征融合部分和回归函数，所述输入端采用YOLOv5网络的图像输入端，用于接收现代有轨电车槽型轨道岔图像，所述骨干网络采用PP-LCNet模型，采用PP-LCNet模型替换YOLOv5网络Backbone，得到PP-LCNet-YOLOv5网络，PP-LCNet-YOLOv5网络包括九个模块，其中，第一个模块采用卷积模块，用于提取输入图像的低级特征，第二个模块至第八个模块采用深度可分离卷积模块，第二个模块至第七个模块均添加BatchNormalization和激活函数，第八个模块包括SE模块，第九个模块采用YOLOv5网络中backbone部分中的SPPF层，在输入图像上进行四种大小的池化操作，将池化后的特征图进行拼接，所述特征融合部分采用双向加权特征金字塔网络，所述回归函数采用EIoU损失函数； 对现代有轨电车槽型轨道岔图像的道岔类型进行标注，形成图像数据集，并划分得到训练集、验证集和测试集； 基于训练集对图像检测网络进行训练，将新采集的现代有轨电车槽型轨道岔的图像输入训练后的图像检测网络，得到道岔标注框图及道岔类型。

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