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(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CN108334908A(43)申请公布日2018.07.27(21)申请号201810186643.8(22)申请日2018.03.07(71)申请人中国铁道科学研究院地址100081北京市海淀区大柳树路2号申请人中国铁道科学研究院基础设施检测研究所北京铁科英迈技术有限公司(72)发明人姚楠田新宇赵钢石永生靳海涛陶凯杨飞李培(74)专利代理机构北京三友知识产权代理有限公司11127代理人贾磊郭晓宇(51)Int.Cl.G06K9/62(2006.01)权利要求书3页说明书7页附图7页(54)发明名称铁路钢轨伤损检测方法及装置(57)摘要本发明提出一种铁路钢轨伤损检测方法及装置,用于计算探伤车对各种伤损的检出能力,其中铁路钢轨伤损检测方法包括:获取铁路钢轨伤损的原始数据;根据逻辑回归方法与机器学习方法,建立不同伤损类型的检测概率模型;根据所述铁路钢轨伤损的原始数据,利用MLE最大概率估计方法确定所述检测概率模型中的拟合参数;根据确定后的不同伤损类型的检测概率模型以及当前钢轨探伤车的车速或者设定的伤损类型的检出概率,确定不同伤损类型的检出概率或者钢轨探伤车的车速范围。CN108334908ACN108334908A权利要求书1/3页1.一种铁路钢轨伤损检测方法,用于计算钢轨探伤车对各种伤损的检出能力,其特征在于,包括:获取铁路钢轨伤损的原始数据;根据逻辑回归方法与机器学习方法,建立不同伤损类型的检测概率模型;根据所述铁路钢轨伤损的原始数据,利用MLE最大概率估计方法拟合确定所述不同伤损类型的检测概率模型的模型系数;根据确定后的不同伤损类型的检测概率模型以及当前钢轨探伤车的车速/设定的伤损类型的检出概率,确定不同伤损类型的检出概率/钢轨探伤车的车速范围。2.根据权利要求1所述的铁路钢轨伤损检测方法,其特征在于,所述根据确定后的不同伤损类型的检测概率模型以及当前钢轨探伤车的车速/设定的伤损类型的检出概率,确定不同伤损类型的检出概率/钢轨探伤车的车速范围的步骤中,螺孔裂纹的检测概率模型为:其中,q为螺孔裂纹的检出概率;v为当前钢轨探伤车的车速;a为检测角度;b为螺孔裂纹长度。3.根据权利要求1所述的铁路钢轨伤损检测方法,其特征在于,所述根据确定后的不同伤损类型的检测概率模型以及当前钢轨探伤车的车速/设定的伤损类型的检出概率,确定不同伤损类型的检出概率/钢轨探伤车的车速范围的步骤中,轨面平底孔的检测概率模型为:其中,q为轨面平底孔的检出概率;v为当前钢轨探伤车的车速;b为轨面平底孔的孔径。4.根据权利要求1所述的铁路钢轨伤损检测方法,其特征在于,所述根据确定后的不同伤损类型的检测概率模型以及当前钢轨探伤车的车速/设定的伤损类型的检出概率,确定不同伤损类型的检出概率/钢轨探伤车的车速范围的步骤中,轨头横孔的检测概率模型为:其中,q为轨头横孔的检出概率;v为当前钢轨探伤车的车速;a为轨头横孔的孔径;b为轨头横孔的长度。5.根据权利要求1所述的铁路钢轨伤损检测方法,其特征在于,所述根据确定后的不同伤损类型的检测概率模型以及当前钢轨探伤车的车速/设定的伤损类型的检出概率,确定不同伤损类型的检出概率/钢轨探伤车的车速范围的步骤中,轨腰通孔的检测概率模型为:2CN108334908A权利要求书2/3页其中,q为轨腰通孔的检出概率;v为当前钢轨探伤车的车速;b为轨腰通孔的孔径。6.一种铁路钢轨伤损检测装置,用于计算钢轨探伤车对各种伤损的检出能力,其特征在于,包括:数据获取模块,用于获取铁路钢轨伤损的原始数据;模型建立模块,用于根据逻辑回归方法与机器学习方法,建立不同伤损类型的检测概率模型;模型确定模块,用于根据所述铁路钢轨伤损的原始数据,利用MLE最大概率估计方法拟合确定所述不同伤损类型的检测概率模型的模型系数;检出概率/检测车速确定模块,用于根据确定后的不同伤损类型的检测概率模型以及当前钢轨探伤车的车速/设定的伤损类型的检出概率,确定不同伤损类型的检出概率/钢轨探伤车的车速范围。7.根据权利要求6所述的铁路钢轨伤损检测装置,其特征在于,所述检出概率/检测车速确定模块中,螺孔裂纹的检测概率模型为:其中,q为螺孔裂纹的检出概率;v为当前钢轨探伤车的车速;a为检测角度;b为螺孔裂纹长度。8.根据权利要求6所述的铁路钢轨伤损检测装置,其特征在于,所述检出概率/检测车速确定模块中,轨面平底孔的检测概率模型为:其中,q为轨面平底孔的检出概率;v为当前钢轨探伤车的车速;b为轨面平底孔的孔径。9.根据权利要求6所述的铁路钢轨伤损检测装置,其特征在于,所述检出概率/检测车速确定模块中,轨头横孔的检测概率模型为:其中,q为轨头横孔的检出概率;v为当前钢轨探伤车的车速;a为轨头横孔的孔径;b为轨头