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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种钢轨波磨识别方法、系统及存储介质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：CN121305249B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511873710.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种钢轨波磨识别方法、系统及存储介质是由钱瑶;徐井芒;魏贤奎;王平;刘泽宇;乐明静;张兴设计研发完成，并于2025-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种钢轨波磨识别方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种钢轨波磨识别方法、系统及存储介质，属于铁路轨道检测技术领域。所述钢轨波磨识别方法包括：将预处理后的钢轨波磨真值图像数据送入图像分割识别模型，以提取全局语义特征和局部纹理特征；对所述中间特征提取阶段的输出进行通道平均后经Sobel算子生成边缘特征，并将所述全局语义特征、局部纹理特征和边缘特征融合，获得分割掩码图；将基于所述分割掩码图裁剪的ROI图像片段与所述中间特征提取阶段提取的用于目标检测的特征一并输入目标检测网络，执行基于边界框重叠度优化损失的回归计算，输出钢轨波磨检测结果。本发明方案通过多尺度特征提取与通道空间注意力融合，有效提升钢轨波磨区域的定位精度与分割鲁棒性。

本发明授权一种钢轨波磨识别方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种钢轨波磨识别方法，其特征在于，所述钢轨波磨识别方法包括： 基于采集的钢轨原始图像数据生成钢轨波磨真值图像数据并执行预处理； 将预处理后的图像数据送入具备多尺度空洞卷积特征提取结构且在中间特征提取阶段的多个特征层输出后引入CBAM注意力机制的图像分割识别模型，以提取全局语义特征和局部纹理特征；其中， 所述图像分割识别模型包括：设置有多尺度空洞卷积特征提取结构的主干网络，用于从输入图像中提取全局语义特征；设置在所述主干网络的中间特征提取阶段的多个特征层的输出后的CBAM通道注意力模块与空间注意力模块，用于增强波磨区域相关特征响应；与所述主干网络并行设置的波磨特征分支，用于提取局部纹理特征；与所述主干网络的中间特征提取阶段连接的边缘特征生成分支，用于对经通道平均的中间特征执行Sobel算子运算以获得边缘特征；与所述波磨特征分支和边缘特征生成分支连接的特征融合单元，用于在通道维度融合全局语义特征、局部纹理特征和边缘特征并输出分割掩码图； 全局语义特征的提取规则为：在所述图像分割识别模型的主干网络中，利用多尺度空洞卷积特征提取结构对输入图像进行多尺度卷积运算并汇聚各尺度特征，以提取并输出全局语义特征；局部纹理特征的提取规则为：在所述图像分割识别模型的主干网络并行设置的波磨特征分支中，依次执行卷积、归一化和非线性激活运算，以从钢轨原始图像的特征表示中提取并输出局部纹理特征； 对所述中间特征提取阶段的输出进行通道平均后经Sobel算子生成边缘特征，并将所述全局语义特征、局部纹理特征和边缘特征融合，获得分割掩码图； 将基于所述分割掩码图裁剪的ROI图像片段与所述中间特征提取阶段提取的用于目标检测的特征一并输入目标检测网络，执行基于边界框重叠度优化损失的回归计算，输出钢轨波磨检测结果。

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