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本发明公开了一种钢轨伤损检测方法,车载计算机对数据文件进行解析和伤损识别后显示存储识别结果,并将伤损样本和识别结果发送至样本库服务器。地面计算机对数据文件进行解析和伤损识别后显示存储识别结果,并将伤损样本和识别结果传输至样本库服务器。样本库服务器进行样本库管理,深度学习工作站根据样本库服务器中的选定样本优化伤损识别模型,并升级车载或地面计算机中的伤损识别模型。伤损识别模型基于卷积神经网络生成,输入卷积神经网络的图像为N个通道叠加而成且带有方向的RGB重构图像。本发明能解决现有钢轨伤损识别方式的网络输入直接采用物理图像或自定义图像,造成通道信息丢失或错误,增加机器学习难度和不准确性的技术问题。