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龙图腾网获悉宁波市轨道交通集团有限公司智慧运营分公司;合肥超科电子有限公司申请的专利一种基于YOLOv5的钢轨伤损智能识别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：CN119107490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411108673.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于YOLOv5的钢轨伤损智能识别方法及系统是由俞益;陈路明;崔道金;胡尚衡;李进;章罕;刘伟;翁华;王超;康梦雷;白洪亮;李爱刚;马万鹏;胡家宇设计研发完成，并于2024-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于YOLOv5的钢轨伤损智能识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于YOLOv5的钢轨伤损智能识别方法及系统，属于铁路轨道探伤领域，包括：对钢轨伤损B显图像中的杂波进行过滤，得到去除杂波的钢轨伤损B显图像；将去除杂波的钢轨伤损B显图像划分为伤损波形和非伤损波形，对伤损波形和非伤损波形分别进行数据增强，构建钢轨伤损识别模型的数据集；用数据集对钢轨伤损识别模型进行训练，得到优化的钢轨伤损识别模型，将去除杂波的钢轨伤损B显图像输入优化的钢轨伤损识别模型进行识别，输出钢轨伤损识别结果；对钢轨伤损识别结果进行过滤，将过滤后的钢轨伤损识别结果显示在钢轨伤损B显图像中；能够提高钢轨轨道复杂场景下的钢轨伤损检测精度。

本发明授权一种基于YOLOv5的钢轨伤损智能识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv5的钢轨伤损智能识别方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一、对钢轨伤损B显图像中的杂波进行过滤，得到去除杂波的钢轨伤损B显图像； 步骤二、将去除杂波的钢轨伤损B显图像划分为伤损波形和非伤损波形，对伤损波形和非伤损波形分别进行数据增强，构建钢轨伤损识别模型的数据集；伤损波形包括6种轨头核伤伤损波形、3种轨腰伤伤损波形、2种孔裂伤损波形、2种水平裂伤损波形、2种焊缝伤损波形、1种轨底伤损波形，非伤损波形包括3种厂焊非伤损波形、1种铝热焊非伤损波形、2种螺孔非伤损波形、2种双线导孔非伤损波形； 步骤三、用数据集对钢轨伤损识别模型进行训练，得到优化的钢轨伤损识别模型，将去除杂波的钢轨伤损B显图像输入优化的钢轨伤损识别模型进行识别，输出钢轨伤损识别结果； 步骤四、对钢轨伤损识别结果进行过滤，将过滤后的钢轨伤损识别结果显示在钢轨伤损B显图像中；对钢轨伤损识别结果进行过滤是对钢轨伤损识别结果中矩形区域内的颜色种类、颜色顺序进行判断，包括：对于轨头核伤伤损波形中红色在前、绿色在后的“八”字波形和轨底伤损波形的红色在前、黄色在后的“八”字波形，首先将对应波形矩形区域转换为灰度图像，再根据每种颜色的灰度值判断颜色种类和颜色顺序，过滤掉绿色在前、红色在后的“八”字波形和黄色在前、红色在后的“八”字波形；对于焊缝伤损波形，将对应波形矩形区域转换为灰度图像，再将该区域内的每行灰度值当作一个数组，读取数组中同颜色灰度值第一次出现和最后一次出现的下标值，并计算两个下标值的差值，如果差值小于设定阈值，则过滤该波形。

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宁波市轨道交通集团有限公司智慧运营分公司;合肥超科电子有限公司，其通讯地址为：315111 浙江省宁波市鄞州区邱隘镇郡杨路286号7楼；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”。

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