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摘要：本发明公开了一种钢轨螺孔裂纹识别方法、系统及可读存储介质，方法包括：将至少一个超声检测B扫图像样本输入至改进EfficientNet网络中，提出一种TokenDrop的正则化，EfficientNet网络对至少一个超声检测B扫图像样本进行分类，得到至少一个分类结果；将至少一个分类结果以及与至少一个分类结果相对应的实际钢轨螺孔裂纹识别结果输入至改进GNN中，训练并生成钢轨螺孔裂纹识别模型；获取根据预设的斯塔策略对钢轨进行超声检测得到的实时超声检测B扫图像；将实时超声检测B扫图像输入至钢轨螺孔裂纹识别模型中，输出得到螺孔裂纹识别结果。避免了人工提取特征的复杂过程，提高了识别速率，缩小了模型体积。

主权项：1.一种钢轨螺孔裂纹识别方法，其特征在于，包括：获取至少一个超声检测B扫图像样本，将所述至少一个超声检测B扫图像样本输入至改进EfficientNet网络中，所述改进EfficientNet网络根据所述至少一个超声检测B扫图像样本中的图像轮廓特征对所述至少一个超声检测B扫图像样本进行分类，得到至少一个分类结果，其中，所述改进EfficientNet网络中包含正则化策略，所述正则化策略的表达式为： ， ， ，式中，为输入节点和输出节点间跳跃性连接的输入特征，为融合层自上而下通道内各中间节点的输出特征，为自适应加权融合算法的最终输出，为跳跃层中调整输入通道的卷积，为输入特征权重，为对应着融合层中自底而上的两组E-ELAN与MPConv的模块组，为参数权值，为特征向量的均值，为特征值，为真实边界，为降维后的特征向量，为特征向量，为对应着融合层中自底而上的一组Conv与BatchNorm的模块组，为超像素块个数，为光谱总距离，为像素空间距离，为光谱向量，为保证权重数值稳定的小量；所述改进EfficientNet网络中包含PFE模块，所述PFE模块包括1-D卷积块、1-DDCN块以及线性层；所述PFE模块的回归函数表达式为： ， ，式中，为回归函数，为用于分类训练的样本数，为0-1标签，为改进EfficientNet网络的输出，为权重系数，为改进EfficientNet网络的权重矩阵，为测试样本数，为平均绝对百分比误差，为加权平均绝对百分比误差，为平衡空间距离和光谱距离的权重参数，为新的聚类中心，为像素的均值，为邻域内像素点的数量；将所述至少一个分类结果以及与所述至少一个分类结果相对应的实际钢轨螺孔裂纹识别结果输入至改进GNN中，训练并生成钢轨螺孔裂纹识别模型；获取根据预设的斯塔策略对钢轨进行超声检测得到的实时超声检测B扫图像，其中，所述斯塔策略的表达式为： ， ，式中，为检测速率，为检测线速度，为检测角速度，为输入速度，为速度误差，为扰动边界，为速率估值，为滑模边界，为目标线速度，为目标角速度，为检测线速度一阶导，为检测角速度一阶导，为检测线速度二阶导，为检测角速度二阶导；将所述实时超声检测B扫图像输入至钢轨螺孔裂纹识别模型中，所述钢轨螺孔裂纹识别模型输出得到螺孔裂纹识别结果。

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