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本发明公开了一种钢轨螺孔裂纹识别方法、系统及可读存储介质，方法包括：将至少一个超声检测B扫图像样本输入至改进EfficientNet网络中，提出一种TokenDrop的正则化，EfficientNet网络对至少一个超声检测B扫图像样本进行分类，得到至少一个分类结果；将至少一个分类结果以及与至少一个分类结果相对应的实际钢轨螺孔裂纹识别结果输入至改进GNN中，训练并生成钢轨螺孔裂纹识别模型；获取根据预设的斯塔策略对钢轨进行超声检测得到的实时超声检测B扫图像；将实时超声检测B扫图像输入至钢轨螺孔裂纹识别模型中，输出得到螺孔裂纹识别结果。避免了人工提取特征的复杂过程，提高了识别速率，缩小了模型体积。

本发明公开了一种用于桥梁裂纹识别及修补的无人机装置及使用方法，包括裂纹检测、定位、巡线及修补等步骤，确保了修补工作的精确性和有效性。无人机上搭载有多个模块，用于完成定位、识别以及修补的操作，本方法通过改进的YOLOv8算法识别裂纹，并利用自主飞行导航系统对其进行定位，使得无人机可以自动规划最优路径，准确到达裂纹所在位置，根据裂纹特征自动进行精准喷射填充，完成裂缝的即时修补工作，此方法相对于传统的修补方法，不仅显著提升了桥梁检测与维护的效率和可靠性，而且避免了人员高空作业的风险，降低了维护成本，对延长桥梁使用寿命具有重要意义。

本发明涉及一种疲劳裂纹识别方法和系统，所述疲劳裂纹识别方法包括：从待测结构的兰姆波检测信号中提取目标信号，获取所述目标信号的特征参数数据；对所述特征参数数据进行序贯概率比检验，得到所述待测结构的疲劳裂纹的识别结果。借助于上述方法，利用特征参数数据反映疲劳裂纹损伤的信息特征，并结合序贯概率比检验实现对待测结构疲劳裂纹的有效识别，降低样本抽取工作量，提高疲劳裂纹识别的效率。

本发明公开了一种转辙机油管内壁清洗及裂纹识别系统，包括加热器、液晶显示屏、水管、马达、打磨花头、钻头、摄像头、包塑钢丝绳、控制电路板，采用马达带动打磨花头对油管内壁进行清洗，并采用钻头绞碎油管中堵塞的地方，疏通油管，再通过图像识别对清洗后的油管内壁进行裂纹检测，对转辙机油管进行清洗后，能有效的去除油罐内污垢、疏通堵塞的部位，提高油管的使用寿命，再通过图像识别对油罐内壁裂纹进行识别，便于提前得知油管内壁的损坏情况，降低因油管故障致使转辙机不能够正常工作的风险，提高道岔换道的准确率，降低列车运行的安全隐患。