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龙图腾网恭喜华东交通大学申请的专利一种基于深度神经网络的高铁钢轨表面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：CN119339162B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202411863854.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于深度神经网络的高铁钢轨表面伤损检测方法是由罗晖;吴文松;曾伟;廖鹏霄;贺彩燕设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度神经网络的高铁钢轨表面伤损检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度神经网络的高铁钢轨表面伤损检测方法，包括以下步骤，采集钢轨表面损伤图像，对采集的钢轨表面损伤图像进行注释，通过数据增强操作对注释后的钢轨表面损伤图像进行处理，获得数据集，将数据集划分为训练集和验证集，构建双分支图像特征提取网络；采用训练集和验证集对双分支图像特征提取网络进行训练，获得基于曼巴的双分支图像特征提取网络，将钢轨表面损伤图像输入基于曼巴的双分支图像特征提取网络中进行处理，得到分割图像。本发明通过采用基于曼巴的双分支图像特征提取网络，具有全局感受野覆盖、线性复杂度和有效选择不同模态关键信息的优点，提高了检测的效率和连续性，减少误报和漏检。

本发明授权一种基于深度神经网络的高铁钢轨表面伤损检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络的高铁钢轨表面伤损检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：采集钢轨表面损伤图像；步骤S2：对步骤S1采集的钢轨表面损伤图像进行注释；步骤S3：通过数据增强操作对注释后的钢轨表面损伤图像进行处理，获得数据集，将数据集划分为训练集和验证集；步骤S4：构建双分支图像特征提取网络；采用训练集和验证集对双分支图像特征提取网络进行训练，获得基于曼巴的双分支图像特征提取网络；步骤S5：将步骤S1中钢轨表面损伤图像输入基于曼巴的双分支图像特征提取网络中进行处理，得到分割图像；基于曼巴的双分支图像特征提取网络由编码器和解码器组成；编码器由第一视觉状态空间模块、第二视觉状态空间模块、第三视觉状态空间模块、第四视觉状态空间模块、第一融合模块、第二融合模块、第三融合模块、第四融合模块、第五视觉状态空间模块、第六视觉状态空间模块、第七视觉状态空间模块和第八视觉状态空间模块组成；第一视觉状态空间模块、第二视觉状态空间模块、第三视觉状态空间模块、第四视觉状态空间模块、第五视觉状态空间模块、第六视觉状态空间模块、第七视觉状态空间模块和第八视觉状态空间模块结构相同；第一视觉状态空间模块均由第一归一化层、第一线性变换、第二线性变换、第一深度可分离卷积、第一选择性扫描、第二归一化层和第三线性变换组成；第一融合模块、第二融合模块、第三融合模块、第四融合模块结构相同；第一融合模块由第五线性变换、第二深度可分离卷积、第二选择性扫描、第四归一化层、第七线性变换、第六线性变换、第三深度可分离卷积、第五归一化层、第八线性变换和第九线性变换组成；解码器由上采样X4层、第一视觉状态空间解码块、第二视觉状态空间解码块、第三视觉状态空间解码块和块扩展组成；第一视觉状态空间解码块、第二视觉状态空间解码块和第三视觉状态空间解码块均结构相同；第一视觉状态空间解码块由视觉状态空间、第三归一化层、第四线性变换、卷积层、最大池化层、平均池化层和激活函数组成。

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