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龙图腾网恭喜北京交通大学申请的专利基于车体振动数据的多层次轨道病害识别系统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：CN119669869B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202510190606.4，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于车体振动数据的多层次轨道病害识别系统是由唐源洁;于泽;王福田;陈兴庆蓉;庄勇;梁恒丹;李晓琳;陈明;田源;邱荧晨;阿孜古丽阔切尔拜设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于车体振动数据的多层次轨道病害识别系统在说明书摘要公布了：本发明专利公开了基于车体振动数据的多层次轨道病害识别系统，具体涉及爆破辅助装置领域。包括：数据采集模块采集轨道环境的异质性数据；环境自适应模块分析车体振动数据与异质性数据间的相关性，构建双视角相似度矩阵，通过谱聚类方法实现轨道环境的自适应分类；标签增强模块生成高质量伪标签，形成完整标注的样本集；病害识别模块采用注意力引导的多任务级联CNN架构，输出包含病害位置和严重程度的多层次识别结果。采用本发明技术方案解决了现有的轨道状态评估方法无法再复杂环境中实现对轨道病害的真实状态进行评估的问题，在几何和结构病害识别方面均取得了良好的性能表现。

本发明授权基于车体振动数据的多层次轨道病害识别系统在权利要求书中公布了：1.基于车体振动数据的多层次轨道病害识别系统，其特征在于，包括：数据采集模块，采集车体振动数据和轨道环境的异质性数据；构建包括车体振动数据集，异质性因素数据集和病害标签集的网格样本数据集；环境自适应模块，用于分析车体振动数据与异质性数据间的相关性，构建具有差异化权重的双视角相似度矩阵，通过谱聚类方法来实现轨道环境的自适应分类，即分析车体振动数据与异质性数据之间的关联强度以确定特征权重，基于特征权重的中位数将特征空间划分为高权重视角和低权重视角，将分别表示两个视角的相似度矩阵进行融合；进而进行谱聚类，将线路网格样本数据集G划分为不同类别；标签增强模块，通过谱归一化高斯过程模型的自训练方法，计算样本的多维不确定性指标，并通过动态阈值机制逐步生成高质量伪标签，最终形成完整标注的样本集；病害识别模块，采用注意力引导的多任务级联CNN架构，即通过二元分类层检测病害位置，借助掩码层过滤二元分类层的检测结果，通过多分类层评估病害等级，并最终输出包含病害位置和严重程度的多层次识别结果，具体方法为：首先将完整标注的样本集输入二元分类层，引入通道注意力机制，通过并行的全局平均池化和最大池化分支捕获不同车体姿态特征的重要性权重；将两个分支的特征经过降维和激活函数的非线性变换后，融合生成注意力权重，与原始输入相乘得到加权特征；加权后的特征通过两层卷积网络进行特征提取，最终输出病害位置检测结果；其次，掩码层用于筛选二元分类层的结果，掩码层包括筛选层和多分类层，筛选层对二元分类层输出应用非0掩码，保留输出中的正预测，将其他所有预测值设为零；将过滤后的二元分类层输出与原始输入进行元素级乘法，筛选出二元分类层认为存在病害的样本；筛选后的样本输入多分类层进行多层病害等级评估；并最终输出包含病害位置和严重程度的多层次识别结果。

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