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龙图腾网获悉上海博知为电子软件有限公司申请的专利一种地铁末站车厢内遗留物实时视觉识别检测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：CN120526231B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202511015168.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种地铁末站车厢内遗留物实时视觉识别检测系统是由陆志勇设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种地铁末站车厢内遗留物实时视觉识别检测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及车厢遗留物实时检测系统技术领域，公开了一种地铁末站车厢内遗留物实时视觉识别检测系统。该系统中，图像采集模块获取监控视频流并生成车厢图像序列集合；特征提取模块处理图像得到时序关联分区标注集；时序关联模块分析时序稳定区段图像帧，生成特征匹配叠加分析结果；异常判定模块识别异常点形成遗留物异常点集；风险输出模块标记有遗留风险的点位，生成实时检测与风险预警结果。该系统可适应地铁车厢动态环境，提升遗留物检测的效率与准确性，实现实时识别及风险预警。

本发明授权一种地铁末站车厢内遗留物实时视觉识别检测系统在权利要求书中公布了：1.一种地铁末站车厢内遗留物实时视觉识别检测系统，其特征在于，所述系统包括： 图像采集模块获取末站车厢内的监控视频流，采集对应时段的车厢内景图像，关联时间节点并标注图像序列索引，生成车厢图像序列集合； 特征提取模块提取所述车厢图像序列集合中的图像特征与对应时间索引，按时间顺序排列相邻图像对，标记相邻图像对中稳定与变化区域，得到时序关联分区标注集； 时序关联模块获取所述时序关联分区标注集中位于时序稳定区段的图像帧，提取目标区域像素值与色彩时间序列，结合遗留物常见特征比较变化幅度，评估图像波动下特征匹配强度，生成特征匹配叠加分析结果； 异常判定模块识别所述特征匹配叠加分析结果中特征匹配值大于基准匹配阈值且处于时序变化区段的图像帧中的异常点，形成遗留物异常点集； 风险输出模块获取所述遗留物异常点集中全部点位和对应的点位信息，标记具有遗留风险的点位，生成车厢内遗留物实时检测与风险预警结果； 所述图像采集模块包括： 视频流获取子模块获取末站车厢内的监控视频流数据，采集视频流中的时间节点与对应车厢内景图像，并将采集结果记录为时间因子与图像因子两项基础因子，获取车厢图像基础数据组； 图像预处理子模块基于所述车厢图像基础数据组中的时间因子与图像因子数据，分别进行归一处理，将归一处理后的结果与时间节点建立对应关系，计算归一时间值与归一图像值的平均值作为图像特征值，生成车厢图像序列集合； 所述特征提取模块包括： 特征提取子模块获取所述车厢图像序列集合中的图像特征值与对应时间数据，根据时间信息识别全部图像帧在时序上的位置关系，调用图像时间索引集合，以相邻时间阈值为基准，对时序上图像帧进行时间测算并排序，生成相邻图像帧时间排序序列； 特征对比子模块基于所述相邻图像帧时间排序序列，对第i与j两个相邻图像帧之间的特征差异率进行计算，整合生成特征差异率序列； 趋势分类子模块基于所述特征差异率序列，提取相邻图像帧之间的像素变化趋势与色彩变化趋势，依据每对图像帧在两趋势变化方向是否一致进行分类标注，对趋势一致与趋势冲突的区段分别进行记录与分组，获取时序关联分区标注集； 所述时序关联模块包括： 序列提取子模块根据所述时序关联分区标注集，筛选其中标记为时序稳定的区段，检测每个图像帧采集时间段内的目标区域像素值与相对色彩值数据，按时间顺序排列形成像素时间序列与色彩时间序列，生成图像变化时间序列集； 变化速率计算子模块基于所述图像变化时间序列集，计算每个图像帧时间序列中连续时间节点间的像素值变化速率与色彩值变化速率，将像素值变化速率与色彩值变化速率在相同特征条件下进行并列比较，通过联合分析两类速率指标对特征下的变化幅度进行数值关系识别，整合每个图像帧的影响值序列，建立特征匹配叠加分析结果。

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