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龙图腾网获悉北京交大思诺科技股份有限公司;北京交通大学;北京北交信通科技有限公司申请的专利一种基于机器视觉的停留车识别与定位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：CN116403153B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202310113141.3，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于机器视觉的停留车识别与定位方法及系统是由郭保青;陈锋华;余祖俊;刘中田;杜林设计研发完成，并于2023-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的停留车识别与定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器视觉的停留车识别与定位方法及系统，所述方法基于停留车网络检测模型，能够被一个或多个处理器执行，包括如下步骤：配置具有固定焦距和固定姿态的图像采集器，以获取铁路线路或站场的图像数据；构建基于深度学习的停留车识别模型，用于压缩并提取所述图像数据的特征，并且对所述特征进行缩放以适应目标移动造成的尺度变化，其中，通过检测头完成对目标的检测；所述基于机器视觉的停留车识别与定位方法构建沿轨道方向距离与目标的纵坐标之间的函数关系式，并基于所述函数关系式确定沿轨道方向距离y的估算值。

本发明授权一种基于机器视觉的停留车识别与定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的停留车识别与定位方法，所述方法基于停留车网络检测模型，能够被一个或多个处理器执行，其特征在于： 配置具有固定焦距和固定姿态的图像采集器，以获取铁路线路或站场的图像数据； 构建基于深度学习的停留车检测网络模型，用于压缩并提取所述图像数据的特征，并且对所述特征进行缩放以适应目标移动造成的尺度变化，其中，通过检测头完成对目标的检测； 所述基于深度学习的停留车检测网络模型，以改进的YOLO网络为基础，能够通过所述图像采集器获得铁路线路或站场的图像数据，通过主干网络压缩并提取图像特征；在主干网络中引入混合注意力模块CBAM，所述混合注意力模块CBAM结合通道注意力机制和空间注意力机制，能够调节主干网络中参数以忽略图像中的背景部分，并将模型的检测中心转移到检测目标上；其中的SIoU函数能够提高模型收敛速度，通过颈部网络对所述特征进行进一步压缩或扩展以适应目标在大范围场景内移动造成的尺度变化，通过三个不同大小检测头对相应尺度的目标进行检测； 预先对铁路线路或站场中车辆底部中点在地面的投影点进行关键位置标记，采集多组所述投影点在图像数据中的纵坐标x，以及所述投影点与图像采集器之间沿轨道方向距离y的实测值，基于所述多组x,y实测数据构建沿轨道方向距离与目标的纵坐标之间的函数关系式，并基于所述函数关系式确定沿轨道方向距离y的估算值。

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