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龙图腾网恭喜中国铁路设计集团有限公司申请的专利基于无人机巡检视频的铁路外部环境隐患智能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：CN119600487B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510142910.1，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于无人机巡检视频的铁路外部环境隐患智能识别方法是由冯耀;王凯;邓继伟;高文峰;陈志刚;王广帅;王建强;张子琛;张冠军;赵海;展润青;安效灼设计研发完成，并于2025-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无人机巡检视频的铁路外部环境隐患智能识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无人机巡检视频的铁路外部环境隐患智能识别方法，包括对无人机拍摄的数据进行预处理，形成样本数据集；利用样本数据集对目标检测网络进行训练，得到最优权重参数；将无人机实时采集的环境图像，判断当前场景适用的目标检测模型，利用训练后的目标检测网络，获取风险目标的识别框；所述识别框包含风险目标的像素坐标及其类别信息；构建由像素空间坐标系向地辅坐标系的旋转矩阵；根据识别出的风险目标的像素坐标，得到无人机所在位置的高斯平面坐标，利用构建的旋转矩阵，计算出风险目标所在位置的地理坐标。本申请构建了一套铁路外部环境隐患高效智能排查与治理体系方案，提升了隐患识别的准确性和空间定位的精度。

本发明授权基于无人机巡检视频的铁路外部环境隐患智能识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机巡检视频的铁路外部环境隐患智能识别方法，其特征在于，包括：S1、对无人机拍摄的数据进行预处理，形成样本数据集；S2、利用样本数据集对目标检测网络进行训练，得到最优权重参数；S3、将无人机实时采集的环境图像，判断当前场景适用的目标检测模型，利用训练后的目标检测网络，获取风险目标的识别框；所述识别框包含风险目标的像素坐标及其类别信息；所述判断当前场景适用的目标检测模型，包括如下步骤：S301、获取前段传入的无人机视频地址与POS文件，提取第10帧的POS信息；S302、根据此时的相机焦距、飞行高度；判断当前场景适用的目标检测模型；所述判断当前场景适用的目标检测模型；包括以下步骤：获取当前帧图像的无人机的飞行高度为H和相机焦距为f，像元大小记为p，计算出无人机的空间分辨率GSD，计算公式如下： 根据预设的每个目标检测模型属性中标记的最小物体尺寸的图像GSD属性；将计算出的GSD与每个目标检测模型中的GSD值属性进行比对，选择值最接近的模型作为识别本次传入数据的最优模型；S303、利用Tornado的异步机制，将所选目标检测模型的信息，实时传递给前端；S304、按照所选的目标检测模型对每帧图像进行推理，返回包括帧图像所在秒数、识别到的种类、标注后的图像、原图像以及图像目标经纬度信息的JSON格式数据；S4、构建由像素空间坐标系向地辅坐标系的旋转矩阵；S5、根据识别出的风险目标的像素坐标，得到无人机所在位置的高斯平面坐标，利用构建的旋转矩阵，计算出风险目标所在位置的地理坐标。

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