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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利铁路入侵目标分类模型的训练方法、电子设备及存储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：CN119810562B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510040872.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权铁路入侵目标分类模型的训练方法、电子设备及存储介质是由阮涛;郭保青;王尧;余祖俊;朱力强;李隽哲设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本铁路入侵目标分类模型的训练方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种铁路入侵目标分类模型的训练方法、电子设备及存储介质，针对训练样本集中的每一铁路入侵目标类别，迭代以下步骤指定轮次以训练生成铁路入侵目标分类模型：通过待训练模型的特征提取层提取查询样本图像的第一特征提取结果和每张支持样本图像的第二特征提取结果；对第二特征提取结果进行修正，以获取第三特征提取结果；确定出支持样本图像属于实际铁路入侵目标类别的概率值；基于概率值和交叉熵损失函数进行反向传播，以更新所有铁路入侵目标类别对应的类中心所构成的类中心矩阵，用以在样本稀少分类类别开放总数不固定的条件下，训练生成识别精确的铁路入侵目标分类模型，并且模块具有对新分类类别的扩展性好。

本发明授权铁路入侵目标分类模型的训练方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种铁路入侵目标分类模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 针对训练样本集中的每一铁路入侵目标类别，迭代以下步骤指定轮次以训练生成铁路入侵目标分类模型： 针对标注后的一样本组，将该样本组输入至待训练模型的输入层，并通过待训练模型的特征提取层提取查询样本图像的第一特征提取结果和每张支持样本图像的第二特征提取结果，其中，所述样本组包括第n个铁路入侵目标类别对应的1张查询样本图像和k张支持样本图像，第一特征提取结果用于计算待训练模型的主损失函数值，以对待训练模型的网络参数进行更新； 针对样本组中的每一支持样本图像，基于该支持样本图像的第二特征提取结果与样本组中剩余第二特征提取结果的均值之间的相似度，构建相似度融合矩阵，基于相似度融合矩阵中各相似度值和预设值之间的大小，对该支持样本图像的第二特征提取结果进行修正，以获取该支持样本图像的第三特征提取结果； 基于第三特征提取结果与每一铁路入侵目标类别对应的类中心之间的距离值，确定出支持样本图像属于实际铁路入侵目标类别的概率值； 基于所述概率值和交叉熵损失函数进行反向传播，以更新所有铁路入侵目标类别对应的类中心所构成的类中心矩阵； 确定支持样本集中与实际铁路入侵目标类别对应的所有支持样本图像是否均参与训练； 若否，则重新确定样本组，并返回执行将样本组输入至待训练模型的输入层的步骤； 若是，则确定本轮训练完成。

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