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摘要：本发明提供一种基于监督学习的基础变形对无砟轨道影响三元诊断方法，属于基于机器学习的无砟轨道基础变形监测诊断技术领域，获取待识别的无砟轨道运动姿态视频数据；将待识别的无砟轨道运动姿态视频数据输入训练好的基础变形对无砟轨道影响的三元诊断模型中进行处理，获取识别基础变形对无砟轨道影响结果并进行预警。本发明通过拍摄行车条件下的轨道运动姿态运动姿态视频，并从运动姿态视频中提取钢轨、无砟轨道板的关键位置建立posture函数与oscillate函数，从而获取轨道结构的服役状态与振动规律，通过与正常区段无砟轨道结构在行车条件下的轨道运动姿态运动姿态视频及函数对比，诊断轨道结构的服役状态，并将部分经典诊断结果置入训练集以便后续的诊断。
主权项：1.一种基于监督学习的基础变形对无砟轨道影响三元诊断方法，其特征在于，包括：获取待识别的无砟轨道运动姿态视频数据；将待识别的无砟轨道运动姿态视频数据输入训练好的基础变形对无砟轨道影响的三元诊断模型中进行处理，获取识别基础变形对无砟轨道影响结果并进行预警；其中，在后续得到预警信息后，将部分经典标签为预警的样本加入训练集重新训练基础变形对无砟轨道影响的三元诊断模型，以便后续细化分级识别标签结果；其中，训练所述基础变形对无砟轨道影响的三元诊断模型运动姿态视频子模型、振型posture函数子模型、振动oscillate函数子模型，由多运动姿态视频样本、函数样本、安全标签训练所得，当且仅当三个子模型都判定为安全时，基础变形对无砟轨道影响的三元诊断模型方输出最终的“安全标签”。
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百度查询： 北京交通大学 中国国家铁路集团有限公司 中国铁道科学研究院集团有限公司 中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所 一种基于监督学习的基础变形对无砟轨道影响三元诊断方法
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