公开(公告)号：CN116310933A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202211463889.8

申请日：2022-11-22

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 谢征宇 ,  郭婷 ,  贾利民 ,  秦勇 ,  王增卿

IPC: G06V20/40 ,  G06V20/52 ,  G06V10/25 ,  G06T7/292 ,  G06V40/16 ,  G06V10/88 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供一种轨道交通侵界场景人员跨镜跟踪预警方法及系统，属于轨道交通安全运行技术领域，首先基于轨道交通周界图像获取关注区域入侵人员的目标图像，然后利用轨道交通侵界场景人员跨镜跟踪识别算法对非法入侵人员进行跨监控区域的跟踪识别，最后判断非法入侵人员的危害程度及行走方向预警。本发明与其他方法相比，提出轨道交通侵界场景人员跨镜跟踪识别算法，针对轨道交通侵界需求区分入侵人员类别，仅对非法入侵人员进行追踪，判断入侵人员的危害性并预测其行走方向提前预警。减少了系统的计算资源消耗，还提高跨镜追踪的准确率，更适用于轨道交通侵界检测的应用需求。

公开(公告)号：CN119693915A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202411752362.6

申请日：2024-12-02

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 谢征宇 ,  王增卿 ,  姜忆玲 ,  秦勇 ,  贾利民

IPC: G06V20/58 ,  G06V20/40 ,  G06V10/25 ,  G06V10/40 ,  G06V10/52 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种多模态全类别铁路障碍物入侵检测方法。该方法包括：获取轨道交通周界各路段的视频图像，对于视频图像进行解码分析，将视频图像拆解为连续视频帧，将视频帧输送到特征提取模块中；特征提取模块采用Rail‑IDET算法对视频帧进行特征提取，获取所述视频帧中的检测物体的坐标信息；将检测物体的坐标在原视频帧中进行绘制提示得到检测视频帧，将各个检测视频帧逐帧合成新的视频流输出；将新的视频流中展示的检测物体的坐标作为轨道交通的入侵物体的坐标。本发明提出的多模态全类别铁路障碍物入侵检测方法将大模型的图文理解能力应用到现场，解决了现有铁路障碍物检测算法检测目标不全面的问题，同时解决了大规模数据持续学习的遗忘问题。

公开(公告)号：CN118506257A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410414427.X

申请日：2024-04-08

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 谢征宇 ,  王增卿 ,  贾利民 ,  秦勇 ,  陆梦婷 ,  姜忆玲

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/82 ,  G06T3/4053

Abstract: 本发明提供一种铁路超分辨率重建的铁路周界入侵检测方法及系统，属于轨道交通安全状态辨识技术领域，基于轨道交通周界视频，采用动态检测算法对铁路特定区域入侵目标进行粗检测，并利用区域增长方法扩大检测区域，记录检测区域坐标；基于检测区域坐标，采用自建RailVSR超分辨率重建模块对该区域进行分辨率放大，得到放大局部区域图，记录放大后坐标；基于放大局部区域图以及原图，采用目标检测器进行远距离小目标检测；对超分辨率放大后局部区域的检测结果利用坐标映射回原图，并输出检测图像，根据检测结果判断是否入侵。本发明有效地解决了铁路周界场景因为拍摄距离过远导致特征信息不足而导致的检测漏报错报问题。