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龙图腾网获悉北京交通大学;中国国家铁路集团有限公司申请的专利一种多尺度特征融合的铁路异物侵限检测方法与骨干网络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：CN115424031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202210904763.3，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种多尺度特征融合的铁路异物侵限检测方法与骨干网络是由郭保青;余祖俊;朱力强;王尧设计研发完成，并于2022-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多尺度特征融合的铁路异物侵限检测方法与骨干网络在说明书摘要公布了：本发明涉及一种多尺度特征融合的铁路异物侵限检测方法与骨干网络，多尺度特征融合骨干网络包含M层，每层包括N个特征融合输入和1个卷积输入、N个特征融合输出和1个卷积输出；M层中上一层的N个特征融合输出作为下一层的N个特征融合输入，上一层的1个卷积输出作为下一层的1个卷积输入；M层中每层的卷积输出同时作为该尺度下的特征。本发明的多尺度特征融合骨干网络可提升对于铁路目标特征的提取能力，尤其是对铁路中小目标特征的提取能力；本发明方法提取的特征更显著。同时，通过深度可分离卷积可降低骨干网络的参数量和计算量，降低了骨干网络的存储压力和计算压力。

本发明授权一种多尺度特征融合的铁路异物侵限检测方法与骨干网络在权利要求书中公布了：1.一种多尺度特征融合骨干网络，其特征在于：包括M层，每一层由2N个多尺度特征融合模块组成，多尺度特征融合模块采用多输入双输出结构，在每个多尺度特征融合模块中，x、x1、x2……xN为不同尺度的特征输入，y1、y2为两种不同尺度的特征输出；在特征输入中，x1、x2……xN称为特征融合输入，x称为卷积输入；在特征输出中，y1称为特征融合输出，y2称为卷积输出；M层中的每一层包括N个特征融合输入和1个卷积输入，以及N个特征融合输出和1个卷积输出；M层中上一层的N个特征融合输出作为下一层的N个特征融合输入，上一层的1个卷积输出作为下一层的1个卷积输入；M层中每层的卷积输出同时作为该尺度下的特征featurek，1≤k≤M； 每一层包括N+1组输入：layer_x、layer_x1、layer_x2、……、layer_xN，和N+1组输出：layer_y、layer_y1、layer_y2、……、layer_yN； 每一层的输入layer_x1、layer_x2、……、layer_xN分别作为该层中MIDOBlock1_1、MIDOBlock1_2、……、MIDOBlock1_N这N个多尺度特征融合模块的特征融合输入x1、x2、……、xN，输入layer_x作为MIDOBlock1_1模块的卷积输入x； 对于每一层的卷积输入layer_x，经MIDOBlock1_1模块卷积之后，得到卷积输出block1_1y2，这一卷积输出结果作为MIDOBlock1_2模块的卷积输入x；卷积输入依次经过MIDOBlock1_1、MIDOBlock1_2、……、MIDOBlock1_N、MIDOBlock2_1、MIDOBlock2_2、……、MIDOBlock2_N后再经过下采样得到该层的卷积输出layer_y； 在每个多尺度特征融合模块中，N个特征融合输入和1个卷积输入加权融合后获得多尺度特征融合模块的特征融合输出y1；特征融合输出y1一方面作为多尺度特征融合模块的输出，另一方面，特征融合输出y1还被送入MobileNetV2模块中；y1经卷积操作后得到多尺度特征融合模块的另一路卷积输出y2； 输入为图像。

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