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公开(公告)号：CN115033960A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210652315.9
申请日：2022-06-09
申请人： 中国公路工程咨询集团有限公司 , 中咨公路养护检测技术有限公司
IPC分类号： G06F30/13 , G06F30/20 , G06F16/29 , G06F119/02
摘要： 本发明提供一种BIM模型和GIS系统的自动融合方法及装置，其中该方法包括：基于指定的标记位置，分别获取BIM模型和GIS系统的第一基准点集和第二基准点集；依次确定在不同坐标变换公式下，第一基准点集对应的第一变换点集；若第一变换点集中任意变换点间的相对位置与第二基准点集中任意基准点间的相对位置相同，则确定第一变换点对应的坐标变换公式为目标坐标变换公式；进而确定两者自动融合的结果。本发明通过将BIM模型的基准点转换至GIS系统，比较其和GIS系统中对应基准点的相似性，确定匹配的坐标变换公式，实现从BIM模型到GIS系统的自动融合，不需操作人员具备GIS专业技能，具备更广泛的适用性。
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公开(公告)号：CN113837361A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111022184.8
申请日：2021-09-01
申请人： 中咨公路养护检测技术有限公司 , 中国公路工程咨询集团有限公司
摘要： 本发明提供一种空气污染物浓度预测方法及系统，所述方法包括：获取待测区域中至少两个空气监测站点的空间关系参数，并获取各个所述空气监测站点的当前时刻的监测指标信息；其中，所述监测指标信息包括空气污染物浓度监测值；基于所述空间关系参数以及所述当前时刻的监测指标信息，预先训练好的特征提取模型进行计算得到当前时刻的空气质量特征；将所述当前时刻的空气质量特征输入至预先训练好的污染物浓度预测模型，得到所述污染物浓度预测模型输出的下一时刻的待测区域空气污染物浓度预测结果。本发明通过提取空气监测站点的空间特征信息，并综合时序和空间特征信息对空气污染物进行预测，从而有效提高了空气污染物浓度的预测精度。
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公开(公告)号：CN114441436B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202111564062.1
申请日：2021-12-20
申请人： 中国公路工程咨询集团有限公司 , 北京建筑大学 , 中咨公路养护检测技术有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于路面纹理评价抗滑性能的分析方法，包括步骤一，制作试件板，步骤二，根据T0702‑2011选择沥青混合料的拌和温度和碾压温度进行拌和与碾压；步骤三，在水泥地面上按照试件板的试模尺寸切割成型槽，以放置试模，将保温后的沥青混合料放入试模内成型试件板；步骤四，利用激光纹理扫描仪对试件板上的测点表面进行扫描，以获取路面表面纹理的高程数据。本发明建立了基于纹理的抗滑性能预测模型，可以实现基于路面纹理的抗滑性能精准预测，并且通过激光技术方便快捷获取路面纹理，避免因抗滑性能测试而阻断交通或威胁测试人员安全。
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公开(公告)号：CN117455122B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311776881.1
申请日：2023-12-22
申请人： 中咨公路养护检测技术有限公司 , 中国公路工程咨询集团有限公司
IPC分类号： G06Q10/063 , G06Q10/20 , G06Q50/26
摘要： 本发明提供一种路面状态评估方法、装置、电子设备及存储介质，涉及公路养护技术领域，该方法包括：获取待评估路段每一目标维度的评估数据，各目标维度包括施工条件维度、交通荷载维度、路面材料维度、气象维度、路基条件维度以及维护频率维度；基于每一目标维度对应的目标权重值和每一目标维度的评估数据，获取待评估路段的路面状态评估结果，每一目标维度对应的目标权重值是基于层次分析法、熵值法以及最小距离函数获得的。本发明提供的路面状态评估方法、装置、电子设备及存储介质，能更好地适应外部环境状态的变化，能更准确的反映路面的实际状态，具有更优越的灵活性、客观性、可解释性和适应性，能为道路维护提供更准确的参考依据。
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公开(公告)号：CN116416212B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310124903.X
申请日：2023-02-03
申请人： 中国公路工程咨询集团有限公司 , 中咨公路养护检测技术有限公司 , 中部高速公路管理(山西)有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/136 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/096 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种路面破损检测神经网络训练方法及路面破损检测神经网络，方法包括：将预设的多个单类型路面破损数据集分别输入对应的基础图像分割网络进行单独训练，获取多个教师网络，单类型路面破损数据集与基础图像分割网络一一对应；基于预设的多类型路面破损数据集，利用多个教师网络对预设的学生网络进行知识蒸馏，将知识蒸馏后的学生网络作为路面破损检测神经网络；学生网络包括编码器和解码器，编码器包括预设层数的编码子网络，解码器包括与编码子网络对称的预设层数的解码子网络，预设层数少于5层。本方法能够较好地实现多类型路面破损的自动检测，且较好地减少了路面(56)对比文件JP 6902652 B1,2021.07.14Yuang Liu等.Adaptive multi-teachermulti-level knowledgedistillation.Neurocomputing.2020,第415卷106-113.孙朝云;马志丹;李伟;郝雪丽;申浩.基于深度卷积神经网络融合模型的路面裂缝识别方法.长安大学学报(自然科学版).2020,(第04期),5-17.
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公开(公告)号：CN109740774B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201910151576.0
申请日：2019-02-28
申请人： 中国公路工程咨询集团有限公司 , 中咨公路养护检测技术有限公司
摘要： 本发明实施例提供一种路面养护措施库的修正方法及电子设备，该方法包括：根据路面的任一面层类型和任一养护类型，确定任一面层类型和任一养护类型的组合对应的各养护措施和各养护措施所适用的初始路面状况矩阵，以及各养护措施的初始信息，根据养护措施的初始信息和所适用的初始路面状况矩阵构建养护措施库；根据组合下的各路面样本各次历史养护的工程实施数据和各次历史养护前的路面状况信息，构建养护工程实施矩阵，根据所有养护工程实施矩阵，获取使用各养护措施的实际路面状况和各养护措施的实际信息；使用各养护措施的实际路面状况和各养护措施的实际信息对养护措施库进行修正。本发明实施例中修正后路面养护措施库更精确。
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公开(公告)号：CN118053114A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410074671.6
申请日：2024-01-18
申请人： 中国公路工程咨询集团有限公司 , 中咨公路养护检测技术有限公司
摘要： 本发明提供一种路面病害发展预测方法、装置、系统、设备及介质，涉及公路养护技术领域，该方法包括：获取待预测路段的路面影像，作为目标路面影像；对目标路面影像进行路面病害识别，获取目标路面影像中的路面病害的类型信息以及几何信息，作为目标路面病害识别结果；将目标路面病害识别结果输入路面病害发展预测模型，获取路面病害发展预测模型输出的待预测路段的路面病害发展预测结果。本发明提供的路面病害发展预测方法、装置、系统、设备及介质，能更准确地、更高效地预测微观路面病害的发展趋势，能为预防性养护时机提供决策支持，能增加道路的使用寿命，能提高道路的运营效率。
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公开(公告)号：CN116558578B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310850035.3
申请日：2023-07-12
申请人： 中国公路工程咨询集团有限公司 , 中咨公路养护检测技术有限公司 , 中部高速公路管理(山西)有限公司
摘要： 本发明提供一种道路路面状况检测方法、装置和存储介质，涉及交通控制系统技术领域，该方法具体包括：基于第一传感器组，采集针对待检测的道路路面的第一路况传感数据；基于预设的路面路况检测模型，确定第一路况传感数据所对应的道路路面状况；路况检测模型包括第一模型模块和第二模型模块，第一模型模块和第二模型模块是基于路况传感数据样本集通过集成学习方式而进行训练的，路况传感数据样本集是基于第一传感器组而确定的；第一模型模块的模型特征维度与第一传感器组所对应的传感信息类型相匹配，并且第一模型模块的模型特征维度不同于第二模型模块的模型特征维度。由此，能够实时、精准地识别道路的路面状况。
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公开(公告)号：CN116558578A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310850035.3
申请日：2023-07-12
申请人： 中国公路工程咨询集团有限公司 , 中咨公路养护检测技术有限公司 , 中部高速公路管理(山西)有限公司
摘要： 本发明提供一种道路路面状况检测方法、装置和存储介质，涉及交通控制系统技术领域，该方法具体包括：基于第一传感器组，采集针对待检测的道路路面的第一路况传感数据；基于预设的路面路况检测模型，确定第一路况传感数据所对应的道路路面状况；路况检测模型包括第一模型模块和第二模型模块，第一模型模块和第二模型模块是基于路况传感数据样本集通过集成学习方式而进行训练的，路况传感数据样本集是基于第一传感器组而确定的；第一模型模块的模型特征维度与第一传感器组所对应的传感信息类型相匹配，并且第一模型模块的模型特征维度不同于第二模型模块的模型特征维度。由此，能够实时、精准地识别道路的路面状况。
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公开(公告)号：CN116416212A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310124903.X
申请日：2023-02-03
申请人： 中国公路工程咨询集团有限公司 , 中咨公路养护检测技术有限公司 , 中部高速公路管理(山西)有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/136 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/096 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种路面破损检测神经网络训练方法及路面破损检测神经网络，方法包括：将预设的多个单类型路面破损数据集分别输入对应的基础图像分割网络进行单独训练，获取多个教师网络，单类型路面破损数据集与基础图像分割网络一一对应；基于预设的多类型路面破损数据集，利用多个教师网络对预设的学生网络进行知识蒸馏，将知识蒸馏后的学生网络作为路面破损检测神经网络；学生网络包括编码器和解码器，编码器包括预设层数的编码子网络，解码器包括与编码子网络对称的预设层数的解码子网络，预设层数少于5层。本方法能够较好地实现多类型路面破损的自动检测，且较好地减少了路面破损检测神经网络的参数量，更易于部署与应用，检测精确度较高。
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