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申请/专利权人：中国铁路成都局集团有限公司重庆机务段;北京启辰智达科技有限公司

摘要：本发明涉及图像处理和计算机视觉技术领域，尤其涉及一种铁路移动装备防撞预警装置，包括长辅助瞭望采集器、线路瞭望预警辅助装置主机、长路况图像采集器和辅助瞭望显示屏。本发明利用深度学习算法来对线路图像进行自动分析和处理，可以实现快速、准确地检测出线路上的异物，如树枝、石块、垃圾等，相比传统的手工特征提取和分类方法，深度学习在识别和定位异物方面具有更高的精度和鲁棒性，其具有高精度的特征提取和分类能力，能够更准确地检测和定位线路上的异物，帮助驾驶员及时评估风险并采取适当的措施。总体而言，该装置是一项具有创新和实用价值的技术，对于内燃机车的行车安全具有重要意义。

主权项：1.一种铁路移动装备防撞预警装置，其特征在于，包括：长辅助瞭望采集器，设置在机车实时运行线路上，用以采集机车前方线路图像；路况图像采集器，设置在所述机车实时运行线路上，用以对所述机车前方的路况进行实时采集，以形成图像阵列；线路瞭望预警辅助装置主机，分别与所述路况图像采集器和所述长辅助瞭望采集器连接，用以通过内设的若干神经网络模型根据图像确认道路前方异物入侵情况以及根据所述图像阵列确定路况异常情况；辅助瞭望显示屏，与所述线路瞭望预警辅助装置主机连接，用于根据所述异物入侵情况和所述路况异常情况进行预警策略的选择及调整；线路瞭望预警辅助装置主机包括轨道提取模块、异物提取模块和确定模块；所述轨道提取模块用以根据SegNet语义分割网络模型从所述前方线路图像中确定轨道信息；所述异物提取模块，用以根据YoLoV8目标检测模型从所述前方线路图像中确定异物信息；所述确定模块用以整合所述YoLoV8目标检测模型的检测结果和所述SegNet语义分割网络模型的检测结果，以得到整合结果，并根据所述整合结果和预设的第一像素阈值和第二像素阈值确定所述异物的实际位置是否在所述轨道上；所述确定模块将YoLoV8目标检测模型输出的结果与SegNet语义分割网络模型输出的结果进行像素级的区域匹配，以确定各目标所处的轨道，以及，用于获取YoLoV8目标检测模型的目标的边界框的位置信息，包括左上角点的坐标和边界框的宽度和高度，并通过将边界框的左上角坐标与边界框宽度和高度的一半进行计算，得到每个目标边界框的中心点的像素坐标，并通过使用中心点的像素坐标，获取SegNet语义分割网络模型的轨道分割掩模中对应位置的像素值，并根据SegNet语义分割网络模型输出的标注轨道的图像中轨道的像素值的值，将每个目标划分到轨道或轨道以外的区域，若SegNet语义分割网络模型输出的标注轨道的图像中轨道对应位置的像素值的值为预设的第一像素阈值，则将该目标划分为位于轨道以外的区域；若SegNet语义分割网络模型输出的标注轨道的图像中轨道对应位置的像素值的值为预设的第二像素阈值，则将该目标划分为位于轨道上的区域；所述线路瞭望预警辅助装置主机还包括：人脸人眼识别摄像头，设置在所述线路瞭望预警辅助装置主机一端，用于实时监测并语音报警提示，警示司机及时调整驾驶状态并自动上传报警数据；全景摄像头，设置在所述人脸人眼识别摄像头下方，用于在机车运行中对司机手握制动装置状态实时监测并语音报警提示并警示司机及时纠正，同时自动形成报警数据上传地面软件。

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