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龍圖騰網獲悉上海博知為電子軟件有限公司申請的專利一種地鐵末站車廂內遺留物實時視覺識別檢測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：CN120526231B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202511015168.4，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種地鐵末站車廂內遺留物實時視覺識別檢測系統是由陸志勇設計研發完成，并于2025-07-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種地鐵末站車廂內遺留物實時視覺識別檢測系統在說明書摘要公布了：本發明涉及車廂遺留物實時檢測系統技術領域，公開了一種地鐵末站車廂內遺留物實時視覺識別檢測系統。該系統中，圖像采集模塊獲取監控視頻流并生成車廂圖像序列集合；特征提取模塊處理圖像得到時序關聯分區標注集；時序關聯模塊分析時序穩定區段圖像幀，生成特征匹配疊加分析結果；異常判定模塊識別異常點形成遺留物異常點集；風險輸出模塊標記有遺留風險的點位，生成實時檢測與風險預警結果。該系統可適應地鐵車廂動態環境，提升遺留物檢測的效率與準確性，實現實時識別及風險預警。

本發明授權一種地鐵末站車廂內遺留物實時視覺識別檢測系統在權利要求書中公布了：1.一種地鐵末站車廂內遺留物實時視覺識別檢測系統，其特征在于，所述系統包括： 圖像采集模塊獲取末站車廂內的監控視頻流，采集對應時段的車廂內景圖像，關聯時間節點并標注圖像序列索引，生成車廂圖像序列集合； 特征提取模塊提取所述車廂圖像序列集合中的圖像特征與對應時間索引，按時間順序排列相鄰圖像對，標記相鄰圖像對中穩定與變化區域，得到時序關聯分區標注集； 時序關聯模塊獲取所述時序關聯分區標注集中位于時序穩定區段的圖像幀，提取目標區域像素值與色彩時間序列，結合遺留物常見特征比較變化幅度，評估圖像波動下特征匹配強度，生成特征匹配疊加分析結果； 異常判定模塊識別所述特征匹配疊加分析結果中特征匹配值大于基準匹配閾值且處于時序變化區段的圖像幀中的異常點，形成遺留物異常點集； 風險輸出模塊獲取所述遺留物異常點集中全部點位和對應的點位信息，標記具有遺留風險的點位，生成車廂內遺留物實時檢測與風險預警結果； 所述圖像采集模塊包括： 視頻流獲取子模塊獲取末站車廂內的監控視頻流數據，采集視頻流中的時間節點與對應車廂內景圖像，并將采集結果記錄為時間因子與圖像因子兩項基礎因子，獲取車廂圖像基礎數據組； 圖像預處理子模塊基于所述車廂圖像基礎數據組中的時間因子與圖像因子數據，分別進行歸一處理，將歸一處理后的結果與時間節點建立對應關系，計算歸一時間值與歸一圖像值的平均值作為圖像特征值，生成車廂圖像序列集合； 所述特征提取模塊包括： 特征提取子模塊獲取所述車廂圖像序列集合中的圖像特征值與對應時間數據，根據時間信息識別全部圖像幀在時序上的位置關系，調用圖像時間索引集合，以相鄰時間閾值為基準，對時序上圖像幀進行時間測算并排序，生成相鄰圖像幀時間排序序列； 特征對比子模塊基于所述相鄰圖像幀時間排序序列，對第i與j兩個相鄰圖像幀之間的特征差異率進行計算，整合生成特征差異率序列； 趨勢分類子模塊基于所述特征差異率序列，提取相鄰圖像幀之間的像素變化趨勢與色彩變化趨勢，依據每對圖像幀在兩趨勢變化方向是否一致進行分類標注，對趨勢一致與趨勢沖突的區段分別進行記錄與分組，獲取時序關聯分區標注集； 所述時序關聯模塊包括： 序列提取子模塊根據所述時序關聯分區標注集，篩選其中標記為時序穩定的區段，檢測每個圖像幀采集時間段內的目標區域像素值與相對色彩值數據，按時間順序排列形成像素時間序列與色彩時間序列，生成圖像變化時間序列集； 變化速率計算子模塊基于所述圖像變化時間序列集，計算每個圖像幀時間序列中連續時間節點間的像素值變化速率與色彩值變化速率，將像素值變化速率與色彩值變化速率在相同特征條件下進行并列比較，通過聯合分析兩類速率指標對特征下的變化幅度進行數值關系識別，整合每個圖像幀的影響值序列，建立特征匹配疊加分析結果。

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