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龙图腾网获悉西安电子科技大学;中铁第一勘察设计院集团有限公司申请的专利一种轨检数据干扰因素特征识别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：CN116340818B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310267703.X，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种轨检数据干扰因素特征识别方法是由程培涛;高凯;王秀美;苏成光;张岷;魏周春设计研发完成，并于2023-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轨检数据干扰因素特征识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种轨检数据干扰因素特征识别方法，包括：获取待测的轨检数据；通过模式识别确定待测的轨检数据的干扰类别是否为轨距机故障；若不是，则将待测的轨检数据分别输入至训练完成的第一识别网络和第二识别网络，得到对应的第一识别结果和第二识别结果；根据第一识别结果和第二识别结果，确定待测的轨检数据是否存在干扰以及干扰类别；其中，第一识别网络和第二识别网络均为基于通道注意力的深度学习网络，基于通道注意力的深度学习网络包括级联的特征提取模块和分类模块。本发明的方法，利用深度学习网络对多通道、振动情况复杂的轨检数据进行干扰因素特征特征识别，提高了轨检数据的干扰因素的识别效率和精度。

本发明授权一种轨检数据干扰因素特征识别方法在权利要求书中公布了：1.一种轨检数据干扰因素特征识别方法，其特征在于，包括： 步骤1：获取待测的轨检数据； 步骤2：通过模式识别确定所述待测的轨检数据的干扰类别是否为轨距机故障； 若不是，则将所述待测的轨检数据分别输入至训练完成的第一识别网络和第二识别网络，得到对应的第一识别结果和第二识别结果，包括：将所述待测的轨检数据的左轨向通道数据、右轨向通道数据和轨距通道数据输入至训练完成的第一识别网络，得到第一识别结果；将所述待测的轨检数据的左高低通道数据、右高低通道数据和轨距通道数据输入至训练完成的第二识别网络，得到第二识别结果； 步骤3：根据所述第一识别结果和所述第二识别结果，确定所述待测的轨检数据是否存在干扰以及干扰类别； 其中，所述第一识别网络和所述第二识别网络均为基于通道注意力的深度学习网络，所述基于通道注意力的深度学习网络包括级联的特征提取模块和分类模块，所述特征提取模块包括级联的多个特征提取单元，每个特征提取单元包括级联的多个卷积单元和通道注意力模块。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安电子科技大学;中铁第一勘察设计院集团有限公司，其通讯地址为：710071 陕西省西安市太白南路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。