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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利基于小样本持续学习模型的轨道交通障碍物识别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：CN118334432B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202410489543.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于小样本持续学习模型的轨道交通障碍物识别方法是由吕彦锋;李致远;商迪;乔红设计研发完成，并于2024-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于小样本持续学习模型的轨道交通障碍物识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于小样本持续学习模型的轨道交通障碍物识别方法，属于轨道交通技术领域，该方法包括：获取目标图像，对目标图像进行预处理，得到预处理后的目标图像；从预处理后的目标图像中提取轨道限界区域图像；将轨道限界区域图像输入至预先构建的小样本持续学习模型和或更新后的小样本持续学习模型，得到小样本持续学习模型和或更新后的小样本持续学习模型输出的轨道限界区域图像对应的障碍物识别结果。本发明提供的基于小样本持续学习模型的轨道交通障碍物识别方法能够有效地识别新型的轨道障碍物，适用于大规模、复杂的应用场景。

本发明授权基于小样本持续学习模型的轨道交通障碍物识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于小样本持续学习模型的轨道交通障碍物识别方法，其特征在于，包括：获取目标图像，对所述目标图像进行预处理，得到预处理后的目标图像；从所述预处理后的目标图像中提取轨道限界区域图像；将所述轨道限界区域图像输入至预先构建的小样本持续学习模型和或更新后的小样本持续学习模型，得到所述小样本持续学习模型和或更新后的小样本持续学习模型输出的所述轨道限界区域图像对应的障碍物识别结果；其中，所述小样本持续学习模型是基于轨道限界区域旧样本图像，以及所述轨道限界区域旧样本图像对应的障碍物识别结果标签训练得到的；其中，所述更新后的小样本持续学习模型是基于轨道限界区域新样本图像和所述轨道限界区域旧样本图像，以及所述轨道限界区域新样本图像对应的障碍物识别结果标签和所述轨道限界区域旧样本图像对应的障碍物识别结果标签，结合长短时记忆机制，对所述小样本持续学习模型进行持续训练得到的；所述将所述轨道限界区域图像输入至小样本持续学习模型之前，还包括：获取目标雷达数据，对所述目标雷达数据进行预处理，得到预处理后的目标雷达数据；基于所述预处理后的目标雷达数据，利用开放世界算法对所述轨道限界区域图像进行分类，得到分类结果，所述分类结果包括已知类别和或未知类别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院自动化研究所，其通讯地址为：100190 北京市海淀区中关村东路95号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。