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公开(公告)号：CN116362714A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310188693.0
申请日：2023-02-21
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 , 中咨数据有限公司
IPC分类号： G06Q10/20 , G06Q10/04 , G06Q10/063
摘要： 本发明提供一种路面养护周期的预测方法和装置。该方法包括：对目标路段的多个养护周期决策变量进行采样，得到养护周期决策变量在当前时间段内的观测序列；养护周期决策变量包括路面综合性能指标和路面综合性能指标的影响因素参数；将观测序列输入路面综合性能指标预测模型中，得到路面综合性能指标预测模型输出的路面综合性能指标预测序列；基于路面综合性能指标预测序列和目标路段的基本养护周期，计算得到目标路段的路面养护周期。本发明能够利用基于深度学习神经网络搭建的路面综合性能指标预测模型充分挖掘路面综合性能指标及其多个影响因素之间的关系，强化影响作用较大的影响因素在模型计算中的重要性，提高路面养护周期的评估准确性。
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公开(公告)号：CN116227775A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310499029.8
申请日：2023-05-06
IPC分类号： G06Q10/047 , G06Q10/20 , G06Q50/26
摘要： 本发明提供一种道路养护作业路线的确定方法、装置及存储介质，方法包括：确定目标路网中目标作业点的作业点位置，其中，目标作业点为需要进行道路养护作业的地点；获取至少一个出发点的出发点位置，以及目标路网的多个节点的节点位置；根据作业点位置、至少一个出发点的出发点位置和多个节点的节点位置，分别确定各出发点与目标作业点之间的最短线路；根据各出发点与目标作业点之间的最短线路，确定到达目标作业点的目标线路。本方法可以自动生成到达目标作业点的目标线路，可以确保及时到达目标作业点，提高了道路养护作业的作业效率。
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公开(公告)号：CN115841190B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310108764.1
申请日：2023-02-14
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 , 中咨数据有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种道路PCI多步预测方法及装置，方法包括：获取待预测路况信息；将待预测路况信息输入至指数预测模型中，得到指数预测模型输出的PCI预测结果；其中，指数预测模型是基于路况训练信息和路况训练信息对应的PCI标签训练得到的；指数预测模型对基于待预测路况信息提取的路段间特征进行指数预测，得到PCI预测结果。本发明利用指数预测模型基于提取体现路段间和参数之间依赖关系的路段间特征进行预测，提高非线性关系的拟合效果，提升了PCI预测的精度与广度，实现了更高精度的多路段PCI多步预测。
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公开(公告)号：CN116188921A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211526693.9
申请日：2022-11-30
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 , 中咨数据有限公司
摘要： 本发明提供一种基于多图融合的隧道瓦斯浓度预测方法，包括：获取每个监测点的瓦斯浓度序列并进行时间片段分片，合并形成浓度分段序列矩阵；构建监测点关联的多语义瓦斯浓度空间关系融合图；将多语义瓦斯浓度空间关系融合图输入至完成训练的图神经网络，对浓度分段序列矩阵进行空间相关性特征提取，获取各监测点的空间关系表示向量；利用完成训练的循环神经网络进行时空特征挖掘；利用完成训练的适用于分片预测的分段式注意力网络以及循环神经网络的解码器得到每个监测点将来某个预测时间段的瓦斯浓度表示向量，通过预测网络进行瓦斯浓度预测。能够自适应地、动态地学习监测点之间时空相关关系，提升了瓦斯浓度预测效果，进而保障施工安全。
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公开(公告)号：CN115982828B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310114191.3
申请日：2023-02-15
摘要： 本发明提供一种桥梁养护数字孪生体构建方法及装置，属于数字孪生体构建领域，该方法包括：对桥梁的结构进行分类，并确定每个类别对应的数字孪生单元的属性；对每个结构所属类别对应的数字孪生单元的属性包括几何模型、数据模型、动作模型、业务模型和机理仿真模型进行配置，构建每个结构对应的数字孪生单元；根据属性配置获取每个结构关联的传感器数据和外部数据，根据其调用每个结构对应的数字孪生单元的属性关联的数据分析函数获取数据分析结果。本发明降低开发工作量，提高桥梁数字孪生体构建效率，具有较强的可扩展性和普适性，从而更好进行不同模型场景下的养护业务数据叠加、状态展现及行为分析预测，为数字孪生体构建提供规范。
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公开(公告)号：CN116362714B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310188693.0
申请日：2023-02-21
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 , 中咨数据有限公司
IPC分类号： G06Q10/20 , G06Q10/04 , G06Q10/063
摘要： 本发明提供一种路面养护周期的预测方法和装置。该方法包括：对目标路段的多个养护周期决策变量进行采样，得到养护周期决策变量在当前时间段内的观测序列；养护周期决策变量包括路面综合性能指标和路面综合性能指标的影响因素参数；将观测序列输入路面综合性能指标预测模型中，得到路面综合性能指标预测模型输出的路面综合性能指标预测序列；基于路面综合性能指标预测序列和目标路段的基本养护周期，计算得到目标路段的路面养护周期。本发明能够利用基于深度学习神经网络搭建的路面综合性能指标预测模型充分挖掘路面综合性能指标及其多个影响因素之间的关系，强化影响作用较大的影响因素在模型计算中的重要性，提高路面养护周期的评估准确性。
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公开(公告)号：CN116204770A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202211599237.7
申请日：2022-12-12
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 , 中咨数据有限公司
IPC分类号： G06F18/21 , G06F18/214 , G06F18/2433 , G06N3/0455 , G06N3/091 , G06N3/096 , G06N3/084 , G06N3/088 , G06F123/02
摘要： 本发明提供一种用于桥梁健康监测数据异常检测的训练方法及装置，方法包括：获取不同领域多个类别的时间序列监测数据样本集和多个待训练的教师网络，按类别输入对应的每个待训练的教师网络中进行训练直至收敛完成教师网络训练；获取桥梁健康监测数据样本集和待训练的学生网络，分别输入已训练好的多个教师网络和待训练的学生网络，利用已训练好的多个教师网络对待训练的学生网络进行知识蒸馏训练直至收敛完成学生网络训练；利用已训练好的学生网络对待检测的桥梁健康监测数据进行异常预测。本发明解决了因现有技术中桥梁监测异常数据集存在无标注和正例样本不足问题，而导致现有神经网络模型无法对目标桥梁健康监测数据进行异常检测的问题。
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公开(公告)号：CN115841190A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202310108764.1
申请日：2023-02-14
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 , 中咨数据有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种道路PCI多步预测方法及装置，方法包括：获取待预测路况信息；将待预测路况信息输入至指数预测模型中，得到指数预测模型输出的PCI预测结果；其中，指数预测模型是基于路况训练信息和路况训练信息对应的PCI标签训练得到的；指数预测模型对基于待预测路况信息提取的路段间特征进行指数预测，得到PCI预测结果。本发明利用指数预测模型基于提取体现路段间和参数之间依赖关系的路段间特征进行预测，提高非线性关系的拟合效果，提升了PCI预测的精度与广度，实现了更高精度的多路段PCI多步预测。
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公开(公告)号：CN115455218A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210957034.4
申请日：2022-08-10
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 , 北京晋泽数创科技有限公司 , 中咨数据有限公司
摘要： 本发明提供一种公路图像分布式存储方法、搜索方法及装置，该公路图像分布式存储方法包括：获取待存储的公路图像对应的第一字符串，所述第一字符串用于表征所述公路图像的待存储内容；确定所述第一字符串对应的第一哈希值；确定所述第一哈希值映射的映射哈希值；将所述映射哈希值作为所述第一字符串的分布式索引，存储所述映射哈希值和所述第一字符串。本发明通过基于待存储的公路图像对应的第一字符串执行Hash计算，获取对应的映射哈希值，可以保证大量的公路图像均衡分布式存储，进而可以防止因数据存储不均衡而导致的图像检索效率下降，有效提高存储和搜索的效率。
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公开(公告)号：CN115982828A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310114191.3
申请日：2023-02-15
摘要： 本发明提供一种桥梁养护数字孪生体构建方法及装置，属于数字孪生体构建领域，该方法包括：对桥梁的结构进行分类，并确定每个类别对应的数字孪生单元的属性；对每个结构所属类别对应的数字孪生单元的属性包括几何模型、数据模型、动作模型、业务模型和机理仿真模型进行配置，构建每个结构对应的数字孪生单元；根据属性配置获取每个结构关联的传感器数据和外部数据，根据其调用每个结构对应的数字孪生单元的属性关联的数据分析函数获取数据分析结果。本发明降低开发工作量，提高桥梁数字孪生体构建效率，具有较强的可扩展性和普适性，从而更好进行不同模型场景下的养护业务数据叠加、状态展现及行为分析预测，为数字孪生体构建提供规范。
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