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龙图腾网恭喜株洲时代电子技术有限公司申请的专利钢轨伤损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：CN112465027B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202011354927.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权钢轨伤损检测方法是由黄梦莹;罗江平;曹经纬;袁浩;林军;夏浪;陈高科;王品设计研发完成，并于2020-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本钢轨伤损检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种钢轨伤损检测方法，车载计算机对数据文件进行解析和伤损识别后显示存储识别结果，并将伤损样本和识别结果发送至样本库服务器。地面计算机对数据文件进行解析和伤损识别后显示存储识别结果，并将伤损样本和识别结果传输至样本库服务器。样本库服务器进行样本库管理，深度学习工作站根据样本库服务器中的选定样本优化伤损识别模型，并升级车载或地面计算机中的伤损识别模型。伤损识别模型基于卷积神经网络生成，输入卷积神经网络的图像为N个通道叠加而成且带有方向的RGB重构图像。本发明能解决现有钢轨伤损识别方式的网络输入直接采用物理图像或自定义图像，造成通道信息丢失或错误，增加机器学习难度和不准确性的技术问题。

本发明授权钢轨伤损检测方法在权利要求书中公布了：1.一种钢轨伤损检测方法，其特征在于，包括以下步骤：检测计算机11与车载计算机12共享数据文件，所述车载计算机12对数据文件进行解析和伤损识别后，将识别结果以B型图的形式显示于第一显示模块14中，并存储在第一存储模块15中；所述车载计算机12将伤损样本和伤损识别结果发送至样本库服务器22中；所述检测计算机11与地面计算机21共享数据文件，所述地面计算机21对数据文件进行解析和伤损识别后，将识别结果以B型图的形式显示在第二显示模块24中，并存储在第二存储模块25中；所述地面计算机21将伤损样本和伤损识别结果传输至样本库服务器22中，所述样本库服务器22实现样本库管理功能；深度学习工作站23根据所述样本库服务器22中的选定样本进行伤损识别模型204的优化，当伤损识别模型204测试通过后，对所述车载计算机12及地面计算机21中的伤损识别模型204进行升级；所述伤损识别模型204基于卷积神经网络生成，输入所述卷积神经网络的图像为N个通道叠加而成且带有方向的RGB重构图像；所述深度学习工作站23中的伤损识别模型204生成过程包括以下步骤：S21对单个回波点群数据文件进行解析，提取单个回波点群包括位置、深度、通道及速度在内的信息；S22根据步骤S21获取的单个回波点群包括位置、深度及通道在内的信息生成单幅重构图像并将其输出至卷积神经网络；S24利用卷积神经网络对步骤S22生成的单幅重构图像进行训练和测试；S25经过步骤S24的训练和测试，输出伤损识别模型204。

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