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龙图腾网获悉卡斯柯信号有限公司申请的专利基于深度学习的地铁多色灯信号机识别方法、设备及介质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：CN117011826B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310777482.0，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于深度学习的地铁多色灯信号机识别方法、设备及介质是由张中坤;王思远设计研发完成，并于2023-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的地铁多色灯信号机识别方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的地铁多色灯信号机识别方法、设备及介质，该方法包括：步骤S1，车载相机实时监测并获取前方轨道线路的视频数据，构建色灯信号机数据集；步骤S2，将色灯信号机数据集输入深度学习网络训练后进行加速处理，得到检测色灯信号机的模型；步骤S3，根据视频数据采用深度学习语义分割网络识别出列车前方即将行驶的轨行区，得到含有轨行区识别结果的图像；步骤S4，将轨行区右侧的原始图像输入检测色灯信号机的模型，得到所有色灯位置的目标框；步骤S5，判断所有色灯的颜色，并选择距离列车最近的色灯；步骤S6，将距离列车最近的色灯位置和颜色实时打印输出。与现有技术相比，本发明具有提升了识别速度和精度等优点。

本发明授权基于深度学习的地铁多色灯信号机识别方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的地铁多色灯信号机识别方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤S1，车载相机实时监测并获取前方轨道线路的视频数据，构建色灯信号机数据集； 步骤S2，将色灯信号机数据集输入深度学习网络训练后进行加速处理，得到检测色灯信号机的模型； 步骤S3，根据视频数据采用深度学习语义分割网络识别出列车前方即将行驶的轨行区，得到含有轨行区识别结果的图像； 步骤S4，将轨行区右侧原始图像输入检测色灯信号机的模型，得到所有色灯位置的目标框； 步骤S5，判断所有色灯的颜色，并选择距离列车最近的色灯； 步骤S6，将距离列车最近的色灯位置和颜色实时打印输出； 所述的深度学习网络由yolov5算法构建； 所述的轨行区通过深度学习语义分割网络对视频数据进行轨行区识别的方式获得； 所述的轨行区右侧原始图像获得方法为：找到轨行区最左侧的点，经过该点在原始图像画面中画竖直切线，将切线右侧的画面裁剪出即为轨行区右侧图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人卡斯柯信号有限公司，其通讯地址为：200072 上海市静安区江场路1401弄21号1101室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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