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龙图腾网恭喜太科技术有限公司申请的专利一种轨道交通无损检测设备及其检测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：CN119357876B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411918934.3，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种轨道交通无损检测设备及其检测方法是由刘龙;叶志超;任海波;陈小龙设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轨道交通无损检测设备及其检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种轨道交通无损检测设备及其检测方法，该方法包括：获取针对轨道交通设备的检测数据；对所述检测数据进行数据预处理，获得预处理数据，基于所述预处理数据提取特征向量；基于所述特征向量和所述预处理数据，通过所述少步扩散模型对所述检测数据进行数据增强，得到合成数据；基于所述检测模型，构建跳跃数据扩散模型，基于所述跳跃数据扩散模型对所述检测数据进行鲁棒性分析，获得鲁棒性分析结果；基于所述鲁棒性分析结果，利用预设的隐式神经表征网络提取所述检测数据中的时间连续性特征，并对所述时间连续性特征进行时序异常检测，获得时序异常检测结果。

本发明授权一种轨道交通无损检测设备及其检测方法在权利要求书中公布了：1.一种轨道交通无损检测方法，其特征在于，包括：获取针对轨道交通设备的检测数据，所述检测数据包括源自于多通道超声波阵列检测系统的超声波反射信号、源自于多源传感器网络系统的温度数据和振动数据；对所述检测数据进行数据预处理，获得预处理数据，基于所述预处理数据提取特征向量；基于所述特征向量和所述预处理数据，构建少步扩散模型，通过所述少步扩散模型对所述检测数据进行数据增强，得到合成数据；基于所述合成数据，构建密集奖励差异学习框架，对所述密集奖励差异学习框架进行优化，获得检测模型；基于所述检测模型，构建跳跃数据扩散模型，基于所述跳跃数据扩散模型对所述检测数据进行鲁棒性分析，获得鲁棒性分析结果；基于所述鲁棒性分析结果，利用预设的隐式神经表征网络提取所述检测数据中的时间连续性特征，并对所述时间连续性特征进行时序异常检测，获得时序异常检测结果；对异常数据检测结果、所述鲁棒性分析结果和所述时序异常检测结果进行多模型数据融合，获得检测预警结果，其中，所述异常数据检测结果由所述检测模型对所述检测数据进行异常检测后获得。

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