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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利一种基于目标检测的行车数据分析系统和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：CN116453080B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202310355525.6，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于目标检测的行车数据分析系统和方法是由陈君钰枫;潘金军;胡临风;董昊男;李政颖设计研发完成，并于2023-04-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于目标检测的行车数据分析系统和方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于目标检测的行车数据分析系统和方法，通过对所述原始振动信号进行调制解调获得振动信号瀑布图，根据振动信号瀑布图制作标签文件，把瀑布图以及标签文件随机划分为训练集、验证集和测试集；利用改进的Yolov5s模型构建对瀑布图进行目标检测的神经网络，该神经网络调用训练集、验证集和测试集内的数据进行训练，得到行车数据分析模型；该模型用于对振动信号瀑布图进行异常振动信号的目标检测，得到行车数据中的异常振动信号所在的测区和持续时间段。本发明采用改进的Yolov5s模型对解调后的振动信号进行识别，改进后的Yolov5s模型准确度更高，识别速度更快；当轨道出现异常状况时能及时预警。

本发明授权一种基于目标检测的行车数据分析系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于目标检测的行车数据分析系统，其特征在于，包括振动信号获取模块、数据集建立模块、行车数据分析模型构建模块； 所述振动信号获取模块用于通过布置于轨道处的分布式光纤振动传感网络获取轨道的原始振动信号，对所述原始振动信号进行调制解调获得振动信号瀑布图； 所述数据集建立模块用于根据振动信号瀑布图得到用于标识异常振动信号的标签文件，将所述振动信号瀑布图以及对应的标签文件按照设定比例随机划分为训练集、验证集和测试集； 所述行车数据分析模型构建模块用于利用改进的Yolov5s模型构建对振动信号瀑布图进行目标检测的神经网络，该神经网络调用所述训练集、验证集和测试集中的瀑布图及对应的标签文件进行训练，得到行车数据分析模型；该模型用于对振动信号瀑布图进行异常振动信号的目标检测，得到行车数据中的异常振动信号所在的测区和持续时间段； 所述改进的Yolov5s模型在现有Yolov5s模型的每一个C3模块之前添加SPD-Conv模块，SPD-Conv模块用于将任意大小的中间特征图切割出多个子特征图并对所述子特征图进行非跨步卷积，以便提取瀑布图中的异常特征； SPD-Conv模块包括SPD模块，SPD模块用于将任意大小的中间特征图切割出多个子特征图； SPD-Conv模块包括Conv模块；Conv模块用于对SPD模块分割出的多个子特征图进行非跨步卷积。

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