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龙图腾网恭喜中车南京浦镇车辆有限公司申请的专利一种基于机器视觉的城轨列车定位与测速方法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：CN112380902B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202011083845.3，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于机器视觉的城轨列车定位与测速方法是由黄涛;吕红强;张军贤;王维;周杨;单奇;宋兴国;饶鑫;蔡正凯设计研发完成，并于2020-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的城轨列车定位与测速方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器视觉的城轨列车定位与测速方法，该方法通过高帧频工业相机拍摄轨道线路和定点设置的视觉信标，采用改进的YOLO算法对图像进行实时处理，得到轨枕计数，实现城轨列车的定位和测速。本发明实现了对所拍摄高帧频图像的实时处理，连续跟踪列车的位置信息和速度信息，定位精度0.1米，测速精度达到0.1kmh，可实现城轨列车在120kmh运行时的轨枕计数、定位和测速。

本发明授权一种基于机器视觉的城轨列车定位与测速方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的城轨列车定位与测速方法，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤1：在靠近地铁车站的轨道线路上设置视觉信标，并对每个视觉信标进行图形编码，每个图形编码中包括对应的视觉信标的准确位置信息，所述视觉信标为无源的视觉信标；步骤2：将图像采集一体机安装在列车底部，所述图像采集一体机实时采集列车行驶时的轨道图像，并将其传输到车内视觉处理系统；步骤3：列车在线路上试运行，图像采集一体机实时采集列车运行时的轨道线路图像；车内视觉处理系统对收到的图像进行预处理，并将处理后的图像作为训练样本，采用改进的YOLO算法进行训练，得到轨枕目标检测的权重文件；步骤4：列车正式运行，图像采集一体机实时采集轨道线路图像，车内视觉处理系统对收到的图像进行预处理，并采用改进的YOLO算法和步骤3中的权重文件，对图像进行实时处理，识别图像中的轨枕和列车行驶方向，并对轨枕进行计数；步骤5：根据识别出的连续的轨枕数量和相邻轨枕之间的间距，通过插值计算出列车的位置和速度；当采集到的图像中包含视觉信标，计算通过轨枕得到的当前列车的位置信息与视觉信标的图形编码中的准确位置信息之间的偏差，并对此时列车的位置进行校正，从而消除系统的累积误差；所述步骤3中改进的YOLO算法在进行训练时采用的损失函数LO,o,C,c,l,g包括目标定位偏移量损失函数Llocl,g、目标置信度损失函数Lconfo,c以及目标分类损失函数LclaO,C；LO,o,C,c,l,g＝λ1Lconfo,c+λ2LclaO,C+λ3Llocl,g其中λ1，λ2和λ3均为平衡系数，目标定位偏移量损失函数Llocl,g采用的是真实值与预测值之间差的平方和，表达式为： 其中pos为所有的真实框，分别为第i个真实框的中心横纵坐标和宽高值；分别为第i个预测框的中心横纵坐标和宽高值，tx、ty、tw、th分别为中心横纵坐标预测偏移量和宽高预测偏移量，分别为第i个真实框的中心横纵坐标和宽高值，xi、yi、wi、hi分别为第i个预测框中心横纵坐标和宽高值，σ为Sigmiod函数；目标置信度损失函数Lconfo,c的表达式为： oi∈{0,1}表示预测目标边界框i中是否真实存在目标，0表示不存在，1表示存在,通过Sigmiod函数得到，表示预测目标矩形框i内是否存在目标的概率；目标分类损失函数LclaO,C的表达式为： 其中Pos为所有的预测目标边界框，cla为所有目标类的Sigmoid概率，Oij∈{0,1},表示预测目标边界框i中是否真实存在第j类目标，0表示不存在，1表示存在，通过Sigmoid函数得到网络预测目标边界框i内存在第j类目标的概率。

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