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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利基于自动特征提取的地铁钢轨波磨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：CN115935167B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211622240.6，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于自动特征提取的地铁钢轨波磨检测方法及系统是由肖宏;王阳;高亮;叶利宾;时光明;方树薇;肖燕;张智海;刘光鹏;金锋;刘秀波;迟义浩;王孝羽;马建军;彭华;杨冀超;李浩;贾秋红;姚明昕;王宏阁设计研发完成，并于2022-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自动特征提取的地铁钢轨波磨检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于自动特征提取的地铁钢轨波磨检测方法及系统，属于基于深度学习与时间序列的轨道缺陷检测技术领域，获取待检测的地铁列车车内振动数据和车内噪声数据；利用预先训练好的检测模型，对获取的所述车内振动数据和车内噪声数据进行处理，得到地铁钢轨波磨状态，所述波磨状态包括波磨特征波长和波磨波深幅值。本发明可以实现同时对钢轨波磨特征波长和波深幅值的精确识别，而且可以布置在不同列车的车厢内，不影响车辆正常运行，具有便携、高效、准确、节省运营成本等优点，有利于促进地铁运营部门按“计划修”向“状态修”的转变，助力轨道交通绿色发展。

本发明授权基于自动特征提取的地铁钢轨波磨检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自动特征提取的地铁钢轨波磨检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测的地铁列车车内振动数据和车内噪声数据； 利用预先训练好的检测模型，对获取的所述车内振动数据和车内噪声数据进行处理，得到地铁钢轨波磨状态，所述波磨状态包括波磨特征波长和波磨波深幅值；其中，所述检测模型包括数据分割网络、振动信号识别网络、噪声信号识别网络；所述数据分割网络用于将振动数据和噪声数据经过位移空间转化分割为振动空间域信息和噪声空间域信息；所述振动信号识别网络用于对振动空间域信息进行处理得到波磨波深幅值；所述噪声信号识别网络用于对噪声空间域信息进行处理得到波磨特征波长；其中，噪声信号识别网络为线性约束的小波神经网络；所述的线性约束的小波神经网络利用车速、波长和频率的关系得到线性映射矩阵G，并将线性映射矩阵G作用到神经网络输出上，使其输出满足特定约束：；；其中，λ为钢轨波磨波长，v为列车车速，f为车辆通过频率，C为约束向量，G为映射矩阵，p为神经网络输出。

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