钢轨智能探伤数据分析解决方案：人工智能+大数据+辅助应用，实现高效探伤数据分析，节省分析时间87%以上。
当前探伤工作面临的主要问题：1.强度大、效率低；2.历史数据应用难；3.高度依赖人员经验和责任心；4.标准化作业管理难
系统通过对“钢轨伤损专家知识库”的建设，集合探伤专家的工作实践经验，利用机器学习技术，将判伤专家的经验转移至系统中，完成向系统能力的转化，在提高判伤效率的同时，对提升“非典型性伤损”的判断能力的提升具有十分重要的应用价值。
系统功能
服务于探伤整体业务的智能分析平台，兼容主流单轨探伤仪、双轨探伤仪进行对接，实现钢轨伤损的统一分析、多周期比对和探伤数据的统一管理。
算法表现
数据包测试量：765个
线路长度：4062公里
系统发现疑似伤损：24503个
实际伤损：1342个
对已经提供的测试数据进行测试：
正线伤损检出率：100%
检测用时：765个数据包（4062公里长度）系统检测用时约为381分钟
人工和系统检测用时对比：节约用时约87%
针对正线数据，测试结果显示在不漏伤的情况下，可以达到较低的疑似伤损报出量，可以准确工作人员非标准化作业情况，可以识别焊缝位置。
道岔伤损识别目前可以做到伤损无漏报，可以判断道岔是否漏检，需人工复核点位（疑似伤）数量正在持续下降中。
可以准确分析工作人员非标作业情况。