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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利基于毫米波雷达图卷积的城轨车载自主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：CN119535390B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202411704380.7，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权基于毫米波雷达图卷积的城轨车载自主障碍物检测方法及系统是由徐田华;黄雨凡;李锦鹏;蔡伟阳设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于毫米波雷达图卷积的城轨车载自主障碍物检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于毫米波雷达图卷积的城轨车载自主障碍物检测方法及系统，属于轨道交通障碍物检测技术领域，毫米波雷达初始化，不断地向队列中输入采集到的雷达帧；从队列中读取若干帧雷达点云数据，将处理后的点云数据转换为图结构；利用训练好的图卷积神经网络对所述图结构进行处理，最终输出障碍物检测及分类结果，对列车行驶作出预警。本发明高维嵌入有助于实现信息重组和通道特征的高维聚合，旋转平移不变性确保了障碍物检测准确性和鲁棒性；跳转连接结构有效解决了图神经网络的过度平滑问题；通过独特的网络结构及特征选取划分，关注不同点之间的特征关系，结合注意力机制获取全局信息，实现更高效、准确的检测轨道交通障碍物分类及检测。

本发明授权基于毫米波雷达图卷积的城轨车载自主障碍物检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于毫米波雷达图卷积的城轨车载自主障碍物检测方法，其特征在于，包括： 毫米波雷达初始化，不断地向队列中输入采集到的雷达帧；从队列中读取若干帧雷达点云数据，将处理后的点云数据转换为图结构； 利用训练好的图卷积神经网络对所述图结构进行处理，最终输出障碍物检测及分类结果，对列车行驶作出预警；其中，所述训练好的图卷积神经网络包括一个回归头、4个图卷积层，所述的回归头和每个图卷积层均包括一个向量嵌入层、一个卷积层、一个正则化层和一个ReLU激活层；回归头中的卷积层为结合了图注意力机制和自动校准机制的卷积层，图卷积层中的卷积层为加入了跳转连接结构的卷积层；每经过一层网络前，都会进行特征的向量嵌入；节点特征最初嵌入到32维向量中，边缘特征嵌入到4维向量中；其中，自动校准机制为，计算系数ci,j，结合Δsi,j进行自动校准，修复雷达传感器可能测定时存在的误差，经过线性投射对齐维度： ci,j＝LeakyReLUsi+sj+ei,j bi,j＝aTci,j+linearΔsi,j 其中，aT表示注意力系数矩阵的转置，linearΔsi,j为点i与点j节点特征差值的线性映射； 图卷积层结构如为： 加入跳转连接结构Res，即在更新后的特征上加上原始特征：

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