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龙图腾网恭喜深圳市比一比网络科技有限公司申请的专利一种基于深度残差收缩网络的钢轨缺陷检测方法及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：CN113888488B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202111120010.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度残差收缩网络的钢轨缺陷检测方法及系统是由黄友文;杜卫红;谢立欧;陈炯;魏伟航设计研发完成，并于2021-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度残差收缩网络的钢轨缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度残差收缩网络的钢轨缺陷检测方法及系统，属于钢轨缺陷检测技术领域。本发明检测方法包括如下步骤：S1：基于既有钢轨的伤损图像数据进行数据预处理，对数据进行清洗；S2：对清洗后的伤损图像数据进行特征提取，得到相应伤损的特征向量；S3：对伤损图像的特征进行训练学习，得到最优的分类模型；S4：获取钢轨伤损图像数据，经过最优分类模型的分类，得到伤损缺陷列表。本发明的有益效果为：不需要人工干预，降低人工成本，伤损检出率高。

本发明授权一种基于深度残差收缩网络的钢轨缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度残差收缩网络的钢轨缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：基于既有钢轨的伤损图像数据进行数据预处理，对数据进行清洗；S2：对清洗后的伤损图像数据进行特征提取，得到相应伤损的特征向量；S3：对伤损图像的特征进行训练学习，得到最优的分类模型；S4：获取钢轨伤损图像数据，经过最优分类模型的分类，得到伤损缺陷列表，步骤S3中，其具体处理方法为：计算各层网络之间的梯度，经过前向传播和后向反馈来学习特征权重，得到最优的深度残差收缩网络伤损分类模型，具体步骤如下：a根据输入数据，即伤损特征，交叉熵损失函数，首先自动初始化损失曲面；b通过一次迭代计算特征在各层网络之间的前向传播权重；c在一次前向计算后，根据损失函数计算出每层网络前向传播权重需要回调的数值，经过一次反向传播，修正每层网络的前向传播权重参数；d不断对b和c步骤进行迭代，每次迭代，损失值总是沿着损失曲面梯度最大的方向向损失值小的一方下降，最终使损失值足够小，即已经迭代到损失曲面的全局最优点，得到最优伤损分类模型。

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