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龍圖騰網獲悉華東交通大學申請的專利一種基于深度神經網絡的高鐵鋼軌表面傷損檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119339162B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411863854.2，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種基于深度神經網絡的高鐵鋼軌表面傷損檢測方法是由羅暉;吳文松;曾偉;廖鵬霄;賀彩燕設計研發完成，并于2024-12-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度神經網絡的高鐵鋼軌表面傷損檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度神經網絡的高鐵鋼軌表面傷損檢測方法，包括以下步驟，采集鋼軌表面損傷圖像，對采集的鋼軌表面損傷圖像進行注釋，通過數據增強操作對注釋后的鋼軌表面損傷圖像進行處理，獲得數據集，將數據集劃分為訓練集和驗證集，構建雙分支圖像特征提取網絡；采用訓練集和驗證集對雙分支圖像特征提取網絡進行訓練，獲得基于曼巴的雙分支圖像特征提取網絡，將鋼軌表面損傷圖像輸入基于曼巴的雙分支圖像特征提取網絡中進行處理，得到分割圖像。本發明通過采用基于曼巴的雙分支圖像特征提取網絡，具有全局感受野覆蓋、線性復雜度和有效選擇不同模態關鍵信息的優點，提高了檢測的效率和連續性，減少誤報和漏檢。

本發明授權一種基于深度神經網絡的高鐵鋼軌表面傷損檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度神經網絡的高鐵鋼軌表面傷損檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟S1：采集鋼軌表面損傷圖像；步驟S2：對步驟S1采集的鋼軌表面損傷圖像進行注釋；步驟S3：通過數據增強操作對注釋后的鋼軌表面損傷圖像進行處理，獲得數據集，將數據集劃分為訓練集和驗證集；步驟S4：構建雙分支圖像特征提取網絡；采用訓練集和驗證集對雙分支圖像特征提取網絡進行訓練，獲得基于曼巴的雙分支圖像特征提取網絡；步驟S5：將步驟S1中鋼軌表面損傷圖像輸入基于曼巴的雙分支圖像特征提取網絡中進行處理，得到分割圖像；基于曼巴的雙分支圖像特征提取網絡由編碼器和解碼器組成；編碼器由第一視覺狀態空間模塊、第二視覺狀態空間模塊、第三視覺狀態空間模塊、第四視覺狀態空間模塊、第一融合模塊、第二融合模塊、第三融合模塊、第四融合模塊、第五視覺狀態空間模塊、第六視覺狀態空間模塊、第七視覺狀態空間模塊和第八視覺狀態空間模塊組成；第一視覺狀態空間模塊、第二視覺狀態空間模塊、第三視覺狀態空間模塊、第四視覺狀態空間模塊、第五視覺狀態空間模塊、第六視覺狀態空間模塊、第七視覺狀態空間模塊和第八視覺狀態空間模塊結構相同；第一視覺狀態空間模塊均由第一歸一化層、第一線性變換、第二線性變換、第一深度可分離卷積、第一選擇性掃描、第二歸一化層和第三線性變換組成；第一融合模塊、第二融合模塊、第三融合模塊、第四融合模塊結構相同；第一融合模塊由第五線性變換、第二深度可分離卷積、第二選擇性掃描、第四歸一化層、第七線性變換、第六線性變換、第三深度可分離卷積、第五歸一化層、第八線性變換和第九線性變換組成；解碼器由上采樣X4層、第一視覺狀態空間解碼塊、第二視覺狀態空間解碼塊、第三視覺狀態空間解碼塊和塊擴展組成；第一視覺狀態空間解碼塊、第二視覺狀態空間解碼塊和第三視覺狀態空間解碼塊均結構相同；第一視覺狀態空間解碼塊由視覺狀態空間、第三歸一化層、第四線性變換、卷積層、最大池化層、平均池化層和激活函數組成。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人華東交通大學，其通訊地址為：330013 江西省南昌市經濟技術開發區雙港東大街808號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。