随着城轨交通运营时间和客流量的增加，钢轨长期服役下会出现表面损伤脱离、焊接部分受压变形、波浪形磨耗等不同类型病害问题，进而加剧轮轨间动力作用，严重影响列车运行安全与钢轨使用寿命，开展钢轨服役状态检测评估技术研究具有重要意义。针对城轨交通钢轨不同类型服役问题，从表面缺陷、光带信息、波磨不平顺及钢轨磨耗等维度，系统研究了多源数据驱动的检测评估技术。研究基于巡检图像数据的钢轨表面光带和缺陷识别技术，基于车载巡检图像数据，根据不同光带的像素值及梯度信息确定光带左右边缘对应图像坐标，构建钢轨表面缺陷数据集研究表面缺陷识别算法；利用轴箱加速度和噪声数据对钢轨波磨不平顺的检测技术，采集轴箱加速度与噪声数据开展钢轨波磨不平顺分析，提出了适用的波磨指数和噪声指标；基于轨检系统的钢轨磨耗检测技术，通过车载激光摄像组件获取钢轨轮廓断面图像，与标准廓形对比实现磨耗参数的计算。研究表明，所采用的检测技术可有效实现钢轨不同类型病害的检测评估，多源数据的驱动将成为提升钢轨服役状态检测水平的核心手段，可有效弥补单一检测数据的不足，通过多源数据的相互验证，显著提高检测结果的可靠性与准确性，为城轨交通钢轨服役状态准确评估及运维决策提供技术支撑。
 

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