Rail Vision 獲得歐洲里程碑式專利，專為 AI 驅動的鐵路碰撞檢測

Rail Vision (Nasdaq: RVSN)，以色列專注於鐵路安全解決方案的技術創新公司，在其全球智慧財產策略中再創里程碑。歐洲專利局已認證該公司在先的突破性專利——一套先進的碰撞避免系統，加入了先前在美國、日本和印度授予的專利。

這項突破背後的技術

Rail Vision的專利創新核心是一個為實時鐵路危險檢測而設計的複雜雙CNN架構。該系統分為兩個整合階段：首先，一個專門的卷積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN）通過分析前方光學成像數據（無論是單光譜或多光譜）來繪製火車前方的鐵路軌跡，建立所有後續分析的參考框架。

第二層CNN專注於在已識別的鐵路走廊內外進行目標物體檢測。這種專注的方法不會掃描整個視野，顯著提升處理速度與準確性。系統同時監控多種威脅類別：軌道轉轍器錯位、軌道障礙物、脫軌危險以及各類意外障礙物。當威脅被偵測到時，AI會即時產生警示信號，以支援人類操作員或直接輸出自動決策系統，應用於無人駕駛鐵路。

擴展全球智慧財產保護

這項歐洲專利的授予，代表Rail Vision國際智慧財產堡壘的重要一環。公司在歐洲、北美、亞洲等多個司法管轄區取得專利保護，建立起對抗競爭模仿的堅實屏障，並在主要市場中獲得更強的商業化優勢。

專利授權的進展顯示出加速的動能。每一個地區的專利授予都進一步鞏固Rail Vision在AI驅動鐵路安全領域的專利領導地位，尤其是在行業日益採用自動化與自主系統的背景下。對鐵路運營商而言，這些專利的集中展現了技術成熟度，並降低了部署時的法律風險。

對鐵路運營與自主性的影響

這項技術的實務應用涵蓋傳統與未來世代的鐵路運營。在傳統有人駕駛的服務中，系統提供關鍵的決策支援，提升列車司機的警覺性與反應能力。更重要的是，對於新興的自主列車市場，這項技術實現了完全自動的障礙物檢測與反應，無需人類干預，是安全無人駕駛鐵路部署的前提。

Rail Vision將此技術定位為未來自主鐵路運輸的基礎設施。結合深度學習場景理解與專門的CNN架構，該公司打造出專為鐵路特定挑戰設計的系統，而非從通用電腦視覺方案改造而來。

公司致力於透過AI與感測器技術重塑鐵路安全，與行業在自動化與預測安全系統方面的投資趨勢相符，預示著隨著鐵路運營商現代化車隊與安全規範，未來具有巨大的商業潛力。