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龍圖騰網恭喜深圳市比一比網絡科技有限公司申請的專利一種基于深度殘差收縮網絡的鋼軌缺陷檢測方法及系統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：CN113888488B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-10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：202111120010.5，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于深度殘差收縮網絡的鋼軌缺陷檢測方法及系統是由黃友文;杜衛紅;謝立歐;陳炯;魏偉航設計研發完成，并于2021-09-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度殘差收縮網絡的鋼軌缺陷檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于深度殘差收縮網絡的鋼軌缺陷檢測方法及系統，屬于鋼軌缺陷檢測技術領域。本發明檢測方法包括如下步驟：S1：基于既有鋼軌的傷損圖像數據進行數據預處理，對數據進行清洗；S2：對清洗后的傷損圖像數據進行特征提取，得到相應傷損的特征向量；S3：對傷損圖像的特征進行訓練學習，得到最優的分類模型；S4：獲取鋼軌傷損圖像數據，經過最優分類模型的分類，得到傷損缺陷列表。本發明的有益效果為：不需要人工干預，降低人工成本，傷損檢出率高。

本發明授權一種基于深度殘差收縮網絡的鋼軌缺陷檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于深度殘差收縮網絡的鋼軌缺陷檢測方法，其特征在于，包括如下步驟：S1：基于既有鋼軌的傷損圖像數據進行數據預處理，對數據進行清洗；S2：對清洗后的傷損圖像數據進行特征提取，得到相應傷損的特征向量；S3：對傷損圖像的特征進行訓練學習，得到最優的分類模型；S4：獲取鋼軌傷損圖像數據，經過最優分類模型的分類，得到傷損缺陷列表，步驟S3中，其具體處理方法為：計算各層網絡之間的梯度，經過前向傳播和后向反饋來學習特征權重，得到最優的深度殘差收縮網絡傷損分類模型，具體步驟如下：a根據輸入數據，即傷損特征，交叉熵損失函數，首先自動初始化損失曲面；b通過一次迭代計算特征在各層網絡之間的前向傳播權重；c在一次前向計算后，根據損失函數計算出每層網絡前向傳播權重需要回調的數值，經過一次反向傳播，修正每層網絡的前向傳播權重參數；d不斷對b和c步驟進行迭代，每次迭代，損失值總是沿著損失曲面梯度最大的方向向損失值小的一方下降，最終使損失值足夠小，即已經迭代到損失曲面的全局最優點，得到最優傷損分類模型。

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