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龙图腾网获悉成都精工华耀科技有限公司申请的专利一种钢轨损耗测量及轨面伤损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：CN120495287B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510976148.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种钢轨损耗测量及轨面伤损检测方法及系统是由毛宏军;何源;兰雅仪设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种钢轨损耗测量及轨面伤损检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种钢轨损耗测量及轨面伤损检测方法及系统，涉及钢轨检测技术领域，通过获取钢轨的BIM数据，构建钢轨的三维模型，基于三维模型，获取钢轨的平均曲率变化值，若该值超过设定值，则对钢轨进行相应的分段处理；在巡检车上设置超过3组的物理数据采集设备进行物理数据采集，在两侧均至少设置1个视觉数据采集设备进行视觉数据采集；利用处理后的三维模型，对数据采集设备进行角度调整，同时对采集的数据进行修正处理；基于修正后的采集数据，分别输出钢轨的损耗数据及伤损数据；构建伤损检测模型，利用损耗数据及伤损数据进行训练，基于训练后的伤损检测模型，对待测钢轨进行检测。本发明能提升在复杂环境下对钢轨伤损检测的准确率。

本发明授权一种钢轨损耗测量及轨面伤损检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种钢轨损耗测量及轨面伤损检测方法，其特征在于，包括： 获取钢轨的BIM数据，建立所述钢轨的三维模型； 对所述三维模型进行处理，具体为：获取所述钢轨的平均曲率变化值并判断是否超过第一设定值，若是，则采用预设方法对所述钢轨的三维模型进行分段处理；若否，则不动作； 在巡检车上设置M组物理数据采集设备，每组物理数据采集设备用于针对所述钢轨输出结构性对称激光，并采集返回数据，M≥3； 在所述巡检车上针对所述钢轨两侧均至少设置一个视觉数据采集设备，所述视觉数据采集设备用于采集所述钢轨的图像数据； 基于经过处理后的三维模型，对所有物理数据采集设备及所有视觉数据采集设备进行角度调整，并对相应返回数据及图像数据进行修正处理； 基于经过修正处理后的返回数据，输出所述钢轨的损耗数据；基于经过修正处理后的图像数据，输出所述钢轨的伤损数据； 构建伤损检测模型，并利用所述钢轨的损耗数据及伤损数据，对所述伤损检测模型进行训练，基于训练后的伤损检测模型，对待测钢轨进行伤损检测； 所述预设方法包括： 获取所述钢轨的起点及终点，并在所述钢轨上等距离获取多个数据点； 计算所有数据点的切点斜率，并采用第一方式对所有数据点的切点斜率进行处理； 所述第一方式具体为：从所述起点开始计算相邻数据点对应切点斜率差值的绝对值，将已经经过计算后相邻数据点对应切点斜率差值的绝对值存储至第二预设数据集； 对所述第二预设数据集中存储的所有相邻数据点对应切点斜率差值的绝对值进行平均值计算，直至相应平均值超过第一阈值，在所述第二预设数据集中获取距离所述起点最远的数据点记作第一数据点，所述第一数据点靠近所述起点的相邻数据点记作第二数据点； 以所述第二数据点作为新的起点，并对所述钢轨中剩余数据点采用所述第一方式进行遍历，直至所述钢轨的终点，完成对所述钢轨的分段处理，分段后每段钢轨相邻数据点切点斜率差值的平均值均小于所述第一阈值； 基于经过修正处理后的返回数据，输出所述钢轨的损耗数据包括： 获取分段后每段钢轨中轨头、轨腰及轨底的标准轮廓； 对经过修正处理后的返回数据进行拼接处理，得到每段钢轨轨头、轨腰及轨底的实际轮廓； 基于每段钢轨轨头的标准轮廓及实际轮廓，输出轨头的损耗值；基于每段钢轨轨腰的标准轮廓及实际轮廓，输出轨腰的损耗值；基于每段钢轨轨底的标准轮廓及实际轮廓，输出轨底的损耗值； 基于经过修正处理后的图像数据，输出所述钢轨的伤损数据包括： 将所述巡检车上一侧视觉数据采集设备经过修正处理后的图像，记作一类图像，及另一侧视觉数据采集设备经过修正处理后的图像，记作二类图像； 对所述一类图像进行分割处理，得到钢轨的轨头图像记作第一轨头图像、一侧轨腰图像记作第一轨腰图像、及一侧轨底图像记作第一轨底图像； 对所述二类图像进行分割处理，得到钢轨的轨头图像记作第二轨头图像、一侧轨腰图像记作第二轨腰图像、及一侧轨底图像记作第二轨底图像； 在所述第一轨头图像及所述第二轨头图像中均选取多个相同特征点，基于特征点匹配的方式，对所述第一轨头图像与所述第二轨头图像进行匹配，得到匹配结果； 基于所述匹配结果，判断所述第一轨头图像与所述第二轨头图像是否完全重合，若是，则将所述第一轨头图像或所述第二轨头图像作为钢轨的轨头图像集，若否，则获取所述第一轨头图像与所述第二轨头图像间的非重合区域，并对所述非重合区域内的所有像素点依据与所述第一轨头图像其边界及所述第二轨头图像其边界的距离，设置权重系数进行加权融合，将所述第一轨头图像与所述第二轨头图像间的重合区域与经过加权融合后的非重合区域进行拼接处理，作为钢轨的轨头图像集； 将所述第一轨腰图像及所述第二轨腰图像，作为钢轨的轨腰图像集；将所述第一轨底图像及所述第二轨底图像，作为钢轨的轨底图像集； 利用所述钢轨的损耗数据及伤损数据，对所述伤损检测模型进行训练包括： 获取分段后每段钢轨中轨头的损耗值、轨腰的损耗值及轨底的损耗值； 针对所述轨头的损耗值设置第二阈值，所述轨腰的损耗值设置第三阈值，及所述轨底的损耗值设置第四阈值； 判断所述轨头的损耗值是否超过所述第二阈值，得到第一判断结果；判断所述轨腰的损耗值是否超过所述第三阈值，得到第二判断结果；判断所述轨底的损耗值是否超过所述第四阈值，得到第三判断结果； 基于所述第一判断结果、所述第二判断结果及所述第三判断结果，进行排列组合，并在7种情形下，输出所述钢轨存在的预测伤损数据； 对钢轨的轨头图像集、轨腰图像集和轨底图像集均进行伤损标注，分别得到标注轨头图像集、标注轨腰图像集和标注轨底图像集； 基于所述标注轨头图像集，输出轨头的伤损数据；基于所述标注轨腰图像集，输出轨腰的伤损数据；基于所述标注轨底图像集，输出轨底的伤损数据； 将所述轨头的伤损数据、所述轨腰的伤损数据及所述轨底的伤损数据整合成钢轨的实际伤损数据； 判断所述钢轨的预测伤损数据及所述钢轨的实际伤损数据是否一致，若是，对所述钢轨的实际伤损数据添加风险系数，所述风险系数大于1，并提升钢轨的风险等级，若否，则直接输出钢轨的实际伤损数据。

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