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龍圖騰網(wǎng)恭喜深圳市自行科技有限公司申請的專利基于鐵軌實(shí)例分割預(yù)測列車可行駛區(qū)域系統(tǒng)和方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN111986209B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-17發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202010588137.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/11；該發(fā)明授權(quán)基于鐵軌實(shí)例分割預(yù)測列車可行駛區(qū)域系統(tǒng)和方法是由項(xiàng)潔;諶璟;孫慶新設(shè)計研發(fā)完成，并于2020-06-24向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于鐵軌實(shí)例分割預(yù)測列車可行駛區(qū)域系統(tǒng)和方法在說明書摘要公布了：基于鐵軌實(shí)例分割預(yù)測列車可行駛區(qū)域系統(tǒng)和方法，涉及領(lǐng)域，包括：數(shù)據(jù)獲取模塊和鐵軌實(shí)例分割模型，本發(fā)明基于深度學(xué)習(xí)，通過數(shù)據(jù)獲取模塊采集和標(biāo)注軌道的圖像數(shù)據(jù)，標(biāo)注當(dāng)前軌道為同一實(shí)例，標(biāo)注階段隱含了道岔信息，使用大量標(biāo)注圖片，將得到的實(shí)例輸入到鐵軌實(shí)例分割模型通過端到端的方式學(xué)習(xí)到隱含的道岔信息，既減少計算量，又能提高性能，解除了預(yù)測結(jié)果依賴于鐵軌分割結(jié)果，特別是道岔路段結(jié)果的限制，基于端到端的方式直接預(yù)測可行駛區(qū)域，通過大量的標(biāo)注圖片從而提高準(zhǔn)確率的效果。

本發(fā)明授權(quán)基于鐵軌實(shí)例分割預(yù)測列車可行駛區(qū)域系統(tǒng)和方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于鐵軌實(shí)例分割預(yù)測列車可行駛區(qū)域系統(tǒng)，其特征在于，包括：數(shù)據(jù)獲取模塊和鐵軌實(shí)例分割模型； 數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取軌道圖像信息并對圖像進(jìn)行標(biāo)注并將數(shù)據(jù)傳輸?shù)借F軌實(shí)例分割模型； 所述數(shù)據(jù)獲取模塊包括采集單元和標(biāo)注單元，所述采集單元用于采集軌道的圖像，所述標(biāo)注單元用于在所述采集單元采集軌道的圖像中標(biāo)注軌道邊緣的關(guān)鍵點(diǎn)并將這些關(guān)鍵點(diǎn)連接，形成完軌道的輪廓實(shí)例，形成一個封閉的多邊形，對不同的實(shí)例給標(biāo)識不同的ID； 其中，獲取軌道的圖像信息包括軌道的圖像和軌道的道岔信息； 鐵軌實(shí)例分割模型，用于接收數(shù)據(jù)獲取模塊傳輸?shù)臄?shù)據(jù)并對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測軌道的可行駛區(qū)域； 鐵軌實(shí)例分割模型包括圖像二值化分割模塊、軌道像素嵌入模塊、聚類模塊和檢測預(yù)測模塊，所述圖像二值化分割模塊用于將背景與車道線分離，得到車道線像素點(diǎn)，所述軌道像素嵌入模塊用于得到圖像像素點(diǎn)間的距離向量，所述聚類模塊用于將得到所有圖像像素點(diǎn)與實(shí)例ID相匹配，所述檢測預(yù)測模塊用于檢測車道線實(shí)例，預(yù)測可行駛區(qū)域； 其中，所述軌道像素嵌入模塊用于基于距離度量學(xué)習(xí)的方法，對每一個像素點(diǎn)訓(xùn)練出不同的像素向量； ； 其中，式中Lvar為方差損失，Ldist為距離損失；C為集群，即軌道的數(shù)量；c為聚類簇中心的個數(shù)；cA，cB表示不同的軌道；Nc為軌道像素的數(shù)量；xi為原始圖像中軌道的像素坐標(biāo)；μc為簇中心坐標(biāo)的平均值，μcA，μcB對應(yīng)不同軌道的簇中心的像素點(diǎn)坐標(biāo)；δv，δd是設(shè)定的方差和距離閾值；方差損失使得xi向軌道的均值μc靠近，距離損失會使得各軌道的簇中心遠(yuǎn)離彼此。

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