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龙图腾网获悉石家庄铁道大学申请的专利一种脏污道砟损伤识别方法及装置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：CN119884674B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510383975.5，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种脏污道砟损伤识别方法及装置是由杨志浩;程世奥;冯怀平;马德良;常建梅;邓茜;孙健;王明鑫;刘衡文设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种脏污道砟损伤识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种脏污道砟损伤识别方法及装置，本发明涉及铁路损伤检测技术领域。包括以下步骤：首先，采集已知水文特征参数的道砟表面近红外图像，并进行降噪和增强预处理，生成训练样本数据集。基于该数据集建立神经网络预测模型，训练样本图像作为输入，水文特征参数作为标签。采集待检测道砟的近红外图像进行预处理，获得水文特征参数预测值。同时获取脏污颗粒的几何参数。利用几何参数和预测值计算道砟渗水影响系数，并结合道砟的平均粗糙度及振动特征参数生成道砟结构响应系数。最后，采集环境参数并动态修正损伤判断阈值，综合生成道砟损伤指数，与修正阈值对比，生成道砟损伤识别结果。实现了高效、准确的道砟损伤识别。

本发明授权一种脏污道砟损伤识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种脏污道砟损伤识别方法，其特征在于，具体步骤包括： 采集若干已知水文特征参数的道砟表面近红外图像，对道砟表面近红外图像进行预处理，得到训练样本图像，将训练样本图像与对应的水文特征参数一一映射，生成训练样本数据集，所述水文特征参数包括道砟表面积水表面积和积水体积，所述预处理包括图像降噪预处理和图像增强预处理； 基于训练样本数据集内的数据，建立神经网络预测模型，将训练样本数据集内的训练样本图像作为模型的输入，并以训练样本数据集内的水文特征参数作为标签，对神经网络预测模型进行训练，得到水文特征预测模型； 采集待检测道砟表面的近红外图像，对图像进行预处理后输入完成训练的水文特征预测模型中，得到待检测道砟的水文特征参数预测值，同时获取待检测道砟表面脏污颗粒的几何参数，所述几何参数包括脏污颗粒平均粒径、脏污颗粒平均周长、脏污颗粒平均表面积和平均投影面积； 根据待检测道砟表面脏污颗粒的几何参数，结合水文特征参数预测值，计算得到道砟渗水影响系数，获取道砟表面的平均粗糙度和列车经过时道砟的振动特征参数，根据振动特征参数和平均粗糙度计算生成道砟结构响应系数，所述振动特征参数包括振动频率和幅值； 采集待检测道砟所在地的环境参数，根据得到的环境参数对预先设置的损伤判断阈值进行动态修正，得到损伤判断修正阈值，基于得到的道砟结构响应系数和道砟渗水影响系数，综合生成道砟损伤指数，将道砟损伤指数与损伤判断修正阈值相对比，根据不同对比结果，生成对应的道砟损伤识别结果，所述环境参数包括平均降雨量、日平均温度和日平均湿度。

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