一种基于多源数据融合分析的轨道病害检测方法及系统

本发明提供了一种基于多源数据融合分析的轨道病害检测方法及系统，该方法基于测试钢轨获取运行过程中的样本钢轨状态数据，处理后形成整体训练样本数据；结合测试钢轨的病害数据训练得到病害分析神经网络模型；针对待测钢轨获取多源的钢轨状态数据，包括轴箱振动加速度信息、轮轨接触力信息、巡检图像和车轮转速信息；利用病害分析神经网络模型融合分析确定待测钢轨存在的病害信息，结合根据车轮转速信息计算确定的时刻‑里程关联列表确定各病害信息对应的位置参数，关联时间位置信息输出。采用该方案能够克服精确性不足、误判和漏判概率大的问题，充分发挥各类数据的优势，对轨道病害及其程度自动实现精确识别。