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本发明涉及一种运行状态下的钢轨在轨检测方法,所述检测方法包括信息采集，图像采集，图像预处理，神经网络模型判定分类，多元线性回归模型回归分析，计算相对误差和信息发送的步骤；本发明实现运行状态下对钢轨损伤情况的实时检测，通过具有深度学习能力的神经网络算法判读，提高了判读的置信度和稳定性，采用多元线性回归模型对判读结果回归分析，有效规避列车运行参数和气象参数对判读结果的影响，使检测结果更为逼近真实情况；同时，本发明还提供了一种基于钢轨在轨检测方法的检测设备，通过设备搭载、线束集成和程序植入，有效实现了
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113418987 A
(43)申请公布日 2021.09.21
(21)申请号 202110674395.3 B61K 9/08 (2006.01)
(22)申请日 20
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