多模态工业时空大模型的轨道交通智能诊断

融合钢轨图像、时序波形与文本台账的大模型 Agent 诊断框架，视觉波磨识别准确率 96%，实现复杂工况全自动精细诊断

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   高效标注体系

   研发波磨异常快速标注系统，解决"故障样本占比极少 + 高质量标签匮乏"的第一性问题。

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   基于自相关函数的视觉提取

   对钢轨图像做边缘识别与二值化后计算自相关函数（ACF），在 30–300mm 周期带内检测峰值判定波磨及其严重程度——可解释、免大规模训练。

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   大模型 Agent 多模态融合诊断

   构建 Agent 诊断框架：自动结合时序波形与文本台账分段解析，除检出波磨外还能识别并区分转弯、冲击等复杂行车工况，全程可解释。