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申请/专利权人：北京唐智科技发展有限公司;唐智科技湖南发展有限公司

摘要：本申请公开了一种轨道伤损检测方法、装置、设备及存储介质，包括：获取列车行驶过程中对轨道进行探测后得到的当前轨道探测信号；对所述当前轨道探测信号进行预处理，以得到待检测轨道数据；将所述待检测轨道数据输入至训练后的轨道检测模型，并获取所述轨道检测模型输出的与所述待检测轨道数据对应的轨道状态类型标签；所述训练后的轨道检测模型为利用训练集对基于机器学习算法构建的初始检测模型进行训练后得到的模型；基于所述轨道状态类型标签确定当前所述轨道是否存在轨道损伤以及相应的轨道损伤类型。本申请通过预先创建的轨道检测模型对轨道状态进行实时检测，能够同时对多种故障模式进行检测，提高轨道伤损检测的效率和准确度。

主权项：1.一种轨道伤损检测方法，其特征在于，包括：获取列车行驶过程中对轨道进行探测后得到的当前轨道探测信号；对所述当前轨道探测信号的直流分量进行剔除处理，以得到处理后信号；检测所述处理后信号是否存在正负信号不对称情况、信号幅值异常情况、信号限幅情况以及信号跳变情况中的任意情况，包括：对所述处理后信号进行分段处理以得到多个信号片段，并计算每个信号片段对应的正最大值和负最大值；计算所有所述正最大值的平均值得到正平均值以及计算所有所述负最大值的平均值得到负平均值；判断所述正平均值与所述负平均值的绝对值之间的差值是否超过预设差值范围，若超过则判定所述处理后信号存在正负信号不对称情况；和或，判断所述处理后信号中最大的幅值绝对值是否小于第一预设阈值，若小于，则判定所述处理后信号存在信号幅值异常情况；和或，判断所述处理后信号中幅值绝对值大于第二预设阈值的比例超过第一预设比例阈值时，则判定所述处理后信号存在信号限幅情况；和或，对所述处理后信号进行分段处理以得到多个信号片段，并计算每个所述信号片段对应的方差；若所有信号片段中所述方差超过预设方差阈值的比例大于第二预设比例阈值时，则判定所述处理后信号存在信号跳变情况；如果是，则判定所述当前轨道探测信号为受到外界干扰的异常信号；如果检测到所述当前轨道探测信号为受到外界干扰的异常信号，则剔除所述当前轨道探测信号，并重新执行所述获取列车行驶过程中对轨道进行探测后得到的当前轨道探测信号的步骤，如果检测到所述当前轨道探测信号为没有受到外界干扰的正常信号，则基于所述当前轨道探测信号确定待检测轨道数据；将所述待检测轨道数据输入至训练后的轨道检测模型，并获取所述轨道检测模型输出的与所述待检测轨道数据对应的轨道状态类型标签；其中，所述训练后的轨道检测模型为利用训练集对基于机器学习算法构建的初始检测模型进行训练后得到的模型，所述训练集包括受损轨道的历史轨道数据以及相应的轨道损伤类型标签；所述轨道检测模型为满足采用2至4层隐含层、通过z-score进行数据标准化、以单极性S型函数作为激活函数、学习率为0.001至0.1、权重动量因子为0.5至0.9、稀疏目标值为0.05至0.1中任意种参数条件的神经网络模型；所述利用训练集对基于机器学习算法构建的初始检测模型进行训练的过程中，还包括：确定所述初始检测模型中目标层的结点存在几率阈值；为所述目标层的每个结点随机分配对应的存在几率；分别判断所述目标层中每个结点对应的存在几率是否大于或等于所述结点存在几率阈值，如果大于或等于则保留所述目标层中相应的结点，如果小于则从所述目标层中删除相应的结点；基于所述轨道状态类型标签确定当前所述轨道是否存在轨道损伤以及相应的轨道损伤类型。

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