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龙图腾网获悉厦门交测智能科技有限公司申请的专利一种钢轨损伤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：CN117058084B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202310999949.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种钢轨损伤检测方法及系统是由阮腾达;蔡国强;孙虎;苏奎松;邱慧敏设计研发完成，并于2023-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种钢轨损伤检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供的一种钢轨损伤检测方法及系统，涉及人工智能技术领域。在本发明中，将示例性图像数据进行关键信息挖掘操作，形成图像关键信息描述向量，将用户身份描述数据进行特征空间映射操作，形成用户身份映射向量；对用户身份映射向量和图像关键信息描述向量进行合并操作形成多层次合并描述向量；基于图像有效性分析数据、图像关键信息描述向量和多层次合并描述向量，进行网络优化操作，形成目标图像分析网络；通过目标图像分析网络，输出待处理图像数据对应的目标图像有效性分析数据，基于目标图像有效性分析数据，筛选出目标待处理图像数据；基于目标待处理图像数据，输出目标损伤检测结果。基于上述内容，可以提高钢轨损伤检测的可靠度。

本发明授权一种钢轨损伤检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种钢轨损伤检测方法，其特征在于，包括： 提取到示例性图像数据和图像分析用户的用户特征描述数据，所述图像分析用户属于针对所述示例性图像数据进行图像有效性分析的用户，所述用户特征描述数据包括所述图像分析用户的用户身份描述数据和所述图像分析用户对所述示例性图像数据的图像有效性进行分析形成的图像有效性分析数据，所述示例性图像数据通过对钢轨进行损伤检测操作以形成； 通过初始图像分析网络，将所述示例性图像数据进行关键信息挖掘操作，以形成所述示例性图像数据对应的图像关键信息描述向量，以及，通过所述初始图像分析网络，将所述图像分析用户的用户身份描述数据进行特征空间映射操作，以形成所述图像分析用户对应的用户身份映射向量； 对所述用户身份映射向量进行合并操作，以合并到所述示例性图像数据对应的图像关键信息描述向量中，形成对应的多层次合并描述向量，所述多层次合并描述向量同时携带有所述示例性图像数据的图像关键信息和所述图像分析用户的用户身份关键信息； 基于所述图像有效性分析数据、所述图像关键信息描述向量和所述多层次合并描述向量，将所述初始图像分析网络进行网络优化操作，以形成所述初始图像分析网络对应的目标图像分析网络； 在获取到多个待处理图像数据之后，通过所述目标图像分析网络，分别对每一个所述待处理图像数据进行分析操作，以输出每一个所述待处理图像数据对应的目标图像有效性分析数据，以及，基于每一个所述待处理图像数据对应的目标图像有效性分析数据，在所述多个待处理图像数据中筛选出一个待处理图像数据，作为目标待处理图像数据，所述多个待处理图像数据都属于对待处理的钢轨进行损伤检测操作以形成； 基于所述目标待处理图像数据，对所述待处理的钢轨进行损伤检测操作，以输出所述待处理的钢轨对应的目标损伤检测结果，所述目标损伤检测结果用于反映所述待处理的钢轨是否存在损伤和存在的损伤类型； 所述通过初始图像分析网络，将所述示例性图像数据进行关键信息挖掘操作，以形成所述示例性图像数据对应的图像关键信息描述向量的步骤，包括： 将所述示例性图像数据进行图像分割操作，以形成所述示例性图像数据对应的多个图像子数据； 通过初始图像分析网络，将所述多个图像子数据中的每一个图像子数据进行关键信息挖掘操作，以输出每一个所述图像子数据对应的局部关键信息描述向量，所述图像子数据对应的局部关键信息描述向量用于表征该图像子数据包括的各示例性图像的图像关键信息； 依据每一个所述图像子数据对应的局部关键信息描述向量，确定出所述示例性图像数据对应的图像关键信息描述向量，所述图像关键信息描述向量中各局部关键信息描述向量，基于对应的图像子数据在所述示例性图像数据中的先后关系进行有序排列组合，所述图像关键信息描述向量用于表征所述示例性图像数据中各示例性图像的图像关键信息。

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