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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利基于改进AlexNet的轨道安全检测系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116279649B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310226939.9，技术领域涉及：B61K9/08；该发明授权基于改进AlexNet的轨道安全检测系统及方法是由潘金军;陈君钰枫;胡临风;董昊男;熊逸豪;张林阳;李政颖设计研发完成，并于2023-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进AlexNet的轨道安全检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进AlexNet的轨道安全检测系统，它的异常振动信号判断模块确定每个行车振动信号测区各个选定历史时段的行车振动信号为正常行车振动信号或异常行车振动信号；振动信号数据集建立模块形成模型数据集；数据增强模块对模型数据集进行数据增强，并将样本扩充后的模型数据集内的振动信号数据划分为训练集、验证集和测试集；卷积神经网络模型构建模块构建卷积神经网络；模型训练模块使用所述训练集对AlexNet模型进行训练；信号测试模块确定待测行车振动信号测区的轨道安全状况。本发明能对轨道进行全时全域的检测，能对外界施工、轨道异常、人员入侵等问题做出预警。

本发明授权基于改进AlexNet的轨道安全检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进AlexNet的轨道安全检测系统，其特征在于：包括异常振动信号判断模块、振动信号数据集建立模块、数据增强模块、卷积神经网络模型构建模块、模型训练模块和信号测试模块； 轨道分布式声波传感系统内每个行车振动信号测区能感应对应测区的行车振动信号； 异常振动信号判断模块用于将每个行车振动信号测区中各个选定历史时段的行车振动信号与对应行车振动信号测区的标准行车振动信号进行幅值和频率的对比，确定每个行车振动信号测区各个选定历史时段的行车振动信号为正常行车振动信号或异常行车振动信号； 振动信号数据集建立模块用于将每个行车振动信号测区设定对应的文件夹，并在各个文件夹中放入对应行车振动信号测区选定各个历史时间段的正常行车振动信号或异常行车振动信号，形成模型数据集； 数据增强模块用于对模型数据集进行数据增强操作得到样本扩充后的模型数据集，并将样本扩充后的模型数据集内的振动信号数据划分为训练集、验证集和测试集； 卷积神经网络模型构建模块用于利用AlexNet方法构建卷积神经网络； 模型训练模块用于根据训练模型时所需要的准确度，设置卷积神经网络中AlexNet模型训练的超参数，采用上述超参数，使用所述训练集对AlexNet模型进行训练； 信号测试模块用于利用训练好的AlexNet模型对测试集进行测试，根据测试结果生成轨道过车状况图，通过轨道过车状况图确定待测行车振动信号测区的轨道安全状况； 根据测试结果生成轨道过车状况图，通过轨道过车状况图确定待测行车振动信号测区的轨道安全状况的具体方式为： 当轨道过车状况图中同一测区的时域波形具有规律性且多次的过车信号不变时，说明测区正常，当轨道过车状况图中同一测区的时域波形不具有规律性和或不同过车对应的波形的幅度和或频率超过对应的阈值时，说明测区异常； 当A个连续测区异常时，说明列车轮轨状况异常；当B个间断的测区异常时，说明部分道床存在问题；当C个测区未检测到信号且D个测区检测到信号时，说明出现了外界入侵。

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