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龙图腾网获悉浙江锐明智能控制技术有限公司申请的专利一种基于四目视觉的列车辅助驾驶控制方法及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：CN121469517B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610013633.9，技术领域涉及：B60T13/74；该发明授权一种基于四目视觉的列车辅助驾驶控制方法及系统是由曲伟强;王志伟设计研发完成，并于2026-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于四目视觉的列车辅助驾驶控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及列车辅助驾驶控制技术领域，公开了一种基于四目视觉的列车辅助驾驶控制方法及系统。该方法包括利用前向四目相机阵列同步采集前方轨道图像序列，进行多尺度特征同步提取，直接生成包含轨道几何、标识语义与障碍物轮廓形态的统一感知数据块。基于此，通过构建虚拟轨道基准面，分析动态目标与其空间关系，生成碰撞威胁的时空概率分布图，实现从离散报警到连续风险预测的升级。结合限速约束，系统推演生成初步控制指令，再融合列车实时的牵引制动状态与负载信号，对指令进行协同调整，最终输出可执行的闭环控制指令集合。该方法提升了环境感知的效率和决策控制的前瞻性与精准性。

本发明授权一种基于四目视觉的列车辅助驾驶控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于四目视觉的列车辅助驾驶控制方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取列车运行前方轨道区域的多视角同步成像序列，所述多视角同步成像序列由前向安装的四目相机阵列同步采集； 对所述多视角同步成像序列进行多尺度特征同步提取处理，生成包含轨道边缘几何线、轨道标识语义信息、动态侵入目标外形轮廓及静态障碍物三维形态的初始感知数据块，包括： 从所述多视角同步成像序列中截取同一时间戳下的四帧原始图像，构成同步图像组； 对所述同步图像组执行双目立体匹配与多目视差计算，建立稠密视差图，依据所述稠密视差图反投影计算生成场景的初步三维点云； 在所述同步图像组的每一帧图像上并行运行卷积神经网络，分别提取图像深层特征，将提取的多个图像深层特征进行通道级联与注意力加权融合，生成融合后的全尺度图像特征图； 在所述融合后的全尺度图像特征图上运行目标检测与语义分割模型，识别并分割出属于轨道类的像素区域、属于各类标识牌的像素区域、属于移动物体的像素区域以及属于静止障碍物的像素区域； 将属于轨道类的像素区域在所述初步三维点云中进行投影与拟合，得到所述轨道边缘几何线；对属于各类标识牌的像素区域进行文字与符号识别，解析得到所述轨道标识语义信息；对属于移动物体的像素区域进行运动关联与轮廓提取，得到所述动态侵入目标外形轮廓；对属于静止障碍物的像素区域进行三维点云聚类与表面重建，得到所述静态障碍物三维形态； 对所述初始感知数据块执行跨模态数据融合映射，依据所述轨道边缘几何线构建虚拟轨道基准面，依据所述动态侵入目标外形轮廓与所述虚拟轨道基准面的空间位置关系，生成目标潜在碰撞威胁的时空概率分布图，包括： 以所述轨道边缘几何线为边界约束，采用最小二乘法拟合生成连续平滑的曲面，将所述曲面定义为所述虚拟轨道基准面； 将所述动态侵入目标外形轮廓映射至所述虚拟轨道基准面所在的坐标系中，计算每个动态侵入目标的外接立方体包围盒； 预测每个所述外接立方体包围盒在未来多个时间点的运动轨迹，所述运动轨迹的预测基于卡尔曼滤波与匀速运动模型相结合的方式实现； 计算列车按当前运行状态行驶的未来轨迹，将列车的未来轨迹与所有动态侵入目标的运动轨迹在时空维度上进行交集运算，计算发生空间重叠的时间窗口与位置区域； 依据发生空间重叠的时间紧迫性与重叠区域的面积大小，为每个潜在的碰撞事件分配一个威胁概率值，将所有威胁概率值标注在由时间轴和轨道纵向距离轴构成的二维平面上，形成所述目标潜在碰撞威胁的时空概率分布图； 依据所述目标潜在碰撞威胁的时空概率分布图，结合所述轨道标识语义信息所指示的限速约束，进行控制决策的推演求解，输出初步的控制动作序列，所述初步的控制动作序列包含速度干预指令、制动强度指令及横向微调指令； 接收所述列车网络控制系统下发的当前牵引制动状态信号及负载分布信号，基于所述负载分布信号对所述横向微调指令进行适应性调整，基于所述当前牵引制动状态信号对所述制动强度指令的启停时机进行协同规划，生成可执行的闭环控制指令集合。

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