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龙图腾网获悉同济大学申请的专利轨道智能探伤的高置信决策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：CN117325903B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202311120229.4，技术领域涉及：B61K9/08；该发明授权轨道智能探伤的高置信决策系统是由张雷;李世华;孙妍;欧冬秀;潘洪亮;汪小勇设计研发完成，并于2023-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本轨道智能探伤的高置信决策系统在说明书摘要公布了：本发明公开了轨道智能探伤的高置信决策系统，包括：数据采集模块用于采集多源传感数据；伤损数据库用于存储钢轨历史伤损信息；输入防护模块基于历史伤损数据对多源传感数据可信评估，提供输入测可信加固；智能决策模块用于融合可信数据，基于智能决策模型输出智能决策；决策数据库用于存储历史决策集；输出防护模块基于历史决策对智能决策进行可信评估，提供输出测可信加固；执行模块根据系统决策对钢轨进行维护管理。本发明有效地防止钢轨探伤系统数据输入和模型决策输出过程遭受攻击、信息缺失或决策失误等，降低钢轨伤损漏检、误检概率，从而提高铁路运营安全水平，加速铁路行业数字化与智能化转型。

本发明授权轨道智能探伤的高置信决策系统在权利要求书中公布了：1.轨道智能探伤的高置信决策系统，其特征在于：包括数据采集模块1、伤损数据库2、输入防护模块3、智能决策模块4、决策数据库5、输出防护模块6和执行模块7，其中： 所述数据采集模块1用于实时采集钢轨特定时空域上的多源传感数据，所述伤损数据库2用于存储铁路各区段钢轨历史伤损信息，所述输入防护模块3用于匹配和比对多源传感数据与伤损数据库中相关的历史伤损数据，所述智能决策模块4用于处理、综合可信数据，基于智能决策模型集合，根据铁路行业约束及运维策略进行智能决策，所述决策数据库5用于存储智能决策模型集合基于历史伤损数据集推理得到的历史决策集，所述输出防护模块6用于匹配和比对智能决策模型集合推理的决策与历史决策集中可能相关的历史决策，所述执行模块7根据铁路钢轨运维要求与可信系统输出的可信决策以及对应的可信等级对钢轨进行维护管理； 输入防护模块3对多源传感数据的可信评估流程，如下： 步骤10-1、数据采集模块利用自身计算资源对所采集的多源传感数据进行预处理，所述多源传感数据，其中，为采集钢轨内部伤损数据，为钢轨近表面伤损数据，为钢轨外部伤损数据； 预处理流程为时空对齐、离群点剔除、中值滤波、均值归一化与截断；时空对齐是指依据GNSS信号提供的时空域信息，将多源传感器数据对齐，确保、、描述同一时空域下钢轨的多源信息；截断是指依据多源传感数据采样频率按照时间域信息顺序截断多源传感数据； 步骤10-2，历史伤损数据集与多源传感数据均由卷积核集合提取得到浅层特征，分别得到对应的浅层特征矩阵与对应的浅层特征矩阵，即，其中为卷积所得到的浅层特征，，其中为卷积所得到的浅层特征，“”代表卷积；提取多源传感数据中与伤损相关的特征； 步骤10-3、在特征矩阵所在的特征空间设置3个初始聚类中心，根据维空间欧氏距离计算伤损数据集样本至聚类中心的距离，并最小化，以此迭代聚类中心与聚类直至稳定；步骤10-4、输入防护模块判断多源传感数据是否具有历史伤损数据集中数据的特征，即，是否，满足阈值； 步骤10-5、若不存在，则多源传感数据不属于历史伤损数据集，即，且不具备伤损数据特征，表明对应钢轨在时空域上无伤损，输入防护模块清除多源传感数据；其中，为时域坐标，为经度坐标，为纬度坐标，为高度坐标； 步骤10-6、若存在，则多源传感数据可能属于历史伤损数据集，输入防护模块在伤损数据集中尝试搜寻相关历史伤损数据与多源传感数据匹配； 步骤10-7、输入防护模块判断是多源传感数据与可能相关的历史伤损数据在空间域上否匹配成功，即是否，满足； 步骤10-8、若不存在，则匹配失败，多源传感数据可能属于历史伤损数据集，表明其可能代表新出现的伤损，经伤损数据特征判别后添加1级可信戳，得到1级可信数据； 步骤10-9、基于时空域更新伤损数据库，存储所述1级可信数据，并传输至智能决策模块，进行决策识别； 步骤10-10、若存在，则匹配成功，表明多源传感数据可能属于历史伤损数据集，将匹配的历史伤损数据传输至输入防护模块； 步骤10-11、输入防护模块比对多源传感数据与历史伤损数据特征空间是否相似，即是否，满足2或2个以上的相关系数，其中，为协方差，为数学期望，为特征的均值，为特征的标准差，与同理可得； 步骤10-12、若不存在，则表明多源传感器存在采样误差或故障，需检查和修正，修正后重新采集多源传感数据并进行匹配比对； 步骤10-13、若存在，则表明多源传感数据属于历史伤损数据集，，经伤损数据特征判别与时空信息匹配后添加2级可信戳，得到2级可信数据，传输至智能决策模块，进行决策识别。

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