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龍圖騰網獲悉中國鐵路設計集團有限公司申請的專利基于視覺模型的軌道交通環境異物侵入檢測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120259986B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510750141.3，技術領域涉及：G06V20/52；該發明授權基于視覺模型的軌道交通環境異物侵入檢測方法及系統是由郭劍勇;張家宇;高增增;張春雷;黃雅平;趙永超;劉曉陽;王秀妍;劉云亮;孫斌;李光京;歷付;趙世杰;薛嘉成;胡健設計研發完成，并于2025-06-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于視覺模型的軌道交通環境異物侵入檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明屬于軌道交通技術領域，公開了基于視覺模型的軌道交通環境異物侵入檢測方法及系統。該方法首先通過預處理提取原始圖像中的可疑區域子圖，分別利用圖像編碼器提取粗粒度全局特征向量及細粒度局部特征向量；同時生成與圖像內容匹配的文本提示信息，提取對應的文本特征向量；通過計算圖像特征向量與文本特征向量的多層次相似度，結合各自的權重融合得到綜合異常分數；最后基于混合高斯模型動態建模異常分數分布，實現異物侵入判定。本發明融合圖像與文本多模態信息，通過多尺度特征關聯提升復雜場景下異物的檢測精度，采用自適應閾值策略增強動態環境適應性，有效解決了傳統方法在鐵路復雜背景中誤檢率高、泛化能力不足的問題。

本發明授權基于視覺模型的軌道交通環境異物侵入檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于視覺模型的軌道交通環境異物侵入檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、對高速鐵路車載攝像頭采集的原始圖像進行預處理，使用SAM分割網絡識別并提取出包含潛在異物的可疑區域，得到原始完整圖像及至少一個可疑區域子圖； S2、將所述原始完整圖像和可疑區域子圖輸入圖像編碼器，分別提取粗粒度全局特征向量和細粒度局部特征向量； S3、為所述原始完整圖像和可疑區域子圖分別生成對應的文本提示信息，通過文本編碼器提取文本特征向量； S4、計算所述粗粒度全局特征向量與完整圖像文本特征向量的多層次相似度，以及所述細粒度局部特征向量與可疑區域文本特征向量的多層次相似度； S5、根據預設權重對兩類相似度進行加權融合，得到綜合異常分數； S6、基于動態閾值模型對所述綜合異常分數進行分布建模，判定圖像中是否存在侵入異物，在模型訓練階段，基于無監督訓練方式對圖像編碼器與文本編碼器進行聯合優化，具體為，通過對比學習策略最大化完整圖像的粗粒度全局特征向量與場景描述文本特征向量的相似度，同時最小化可疑區域子圖的細粒度局部特征向量與異物描述文本特征向量的相似度； 其中，所述S4中多層次相似度計算包括： 在圖像編碼器的第6層、第9層和第12層分別提取完整圖像的第一層次特征向量、第二層次特征向量和第三層次特征向量，以及可疑區域子圖的對應層次特征向量； 計算完整圖像各層次特征向量與完整圖像文本特征向量的相似度SimDi，公式為： ； 其中，表示圖像編碼器第k層輸出的圖像特征向量，其中k∈{6,9,12}表示網絡深度層次，表示對應層次的完整圖像文本特征向量，由包含鐵路場景描述的文本提示信息生成； 計算可疑區域子圖各層次特征向量與可疑區域文本特征向量的相似度SimDi j，公式為： ； 其中，表示可疑區域子圖的第k層圖像特征向量，表示對應層次的可疑區域文本特征向量，由包含異物特征描述的文本提示信息生成。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國鐵路設計集團有限公司，其通訊地址為：300450 天津市濱海新區天津自貿試驗區(空港經濟區)東七道109號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。