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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种远距离铁轨识别及障碍物检测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：CN119625679B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411654402.3，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种远距离铁轨识别及障碍物检测方法及系统是由尤天顺;刘明;杨鹏设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种远距离铁轨识别及障碍物检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种远距离铁轨识别及障碍物检测方法及系统，硬件层面上将长焦光学系统与超高速工业相机结合搭建高采集帧率和远距离光学探测系统，软件层面上针对铁轨左右轨道线的识别和视觉分割划定障碍物检测的感兴趣区域，并执行基于目标检测的轨道障碍物入侵检测算法等高级视觉任务，最终实现对远距离铁轨以及轨道障碍物的高帧率识别和检测。本发明使用焦距为2000mm的施密特‑卡塞格林光学系统，结合1920*1080分辨率和3000帧每秒的超高速工业相机搭建远距离高帧率光学探测平台并架设在列车的驾驶位上，实时探测6km范围内的铁路状况，能够预防列车因高速行驶导致制动距离过长而造成的严重事故。相比较传统的列车驾驶员人眼观测和基于激光雷达扫描成像方式，通过远距离光学观测平台和后端实时检测系统能够实现更远的探测距离、更好的检测及识别鲁棒性以及更高的帧率。

本发明授权一种远距离铁轨识别及障碍物检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种远距离铁轨识别和障碍物检测方法及系统，其特征在于：包括如下步骤： 1长焦光学系统在列车驾驶位架设完毕后，通过控制对焦环实现6km远处的铁轨的清晰成像，并调整相机的曝光时间保证景深内的铁轨及附近物体处于视觉可见范围内，同时不会过曝，车行驶过程中开启高速运动相机采集功能并实时将采集图像传入后端执行上游及下游视觉任务； 2后端在获取到相机捕获的视频帧后，首先需要对图像进行预处理来加强铁轨的梯度信息并降低背景杂散物体带来的梯度影响，其中包括图像中心区域裁切、图像灰度转换、直方图均衡以及设置高斯模糊降低非关注部分梯度信息； 3图像完成预处理操作后，需要对画面中的铁轨信息进行提取和识别；普通的边缘检测算子包括Sobel和Canny在实际场景下的边缘信息提取能力不足；在此基础上提出了利用多维梯度加权平均算子组作为卷积核提取图像的梯度信息；梯度在二维空间上具有方向性，因此设置了8种不同方向梯度算子分别对原图进行卷积操作，获得8张不同梯度特征的轮廓图，对这些轮廓图进行加权平均处理后，获得对应于原图的铁轨部分强信息的轮廓图；将轮廓图输入铁轨识别算法中，铁轨识别算法基于部分先验信息，对于第一帧图像需标注图像最下沿即最近距离处的左右两侧铁轨信息，标注完成后无需再进行其他操作；设置两个固定大小的左右铁轨识别框，以先验信息作为识别框的中心点；算法将每帧图像自下而上进行切片处理，切片宽度为10-15个像素左右；对于每个切片按行求和，获得一个一维矩阵，在该一维矩阵中遍历搜索峰值最高和次高的两个点，对比索引值可知：索引值较小的即为左侧铁轨上的点，较大的为右侧铁轨点；最下沿的铁轨像素点作为先验信息已经给出，自下而上依次对切片处理求铁轨像素点；求得当前切片的像素点坐标后，将该切片下的坐标与前一个切片的坐标求横向像素差值，该差值用于移动识别框的横向位置，从而能够应对弯轨情况下的铁轨识别要求，识别框的宽度随着切片数量的增加逐渐减小，但始终大于铁轨像素宽度；对所有切片进行相同操作后，能够获得该帧图像上左右轨道的点列；对该点列进行贝塞尔函数曲线拟合，获得当前帧下完整的左右铁轨曲线，完成铁轨识别任务； 4根据左右铁轨的像素坐标划定目标检测的感兴趣区域ROI，一方面能够排除非轨道区域的物体信息，另一方面ROI区域相当于对原图进行裁切，加快检测模型的计算效率；目标检测及识别模型采用经典的YOLOv5检测算法，并针对特定铁轨轨道场景及特定障碍物目标包括人、车、动物、树木及石头进行相应训练获得对当前场景适配度更高的检测模型，考虑到远距离应用场景下，部分能够移动的障碍物存在往铁轨方向移动的可能性，因此设定铁轨及左右轨道两侧2m范围内的区域为实际警戒区域，在此区域内当检测并识别到预训练目标的存在时，触发报警装置提醒驾驶员进行相应操作；

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