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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：CN113706472B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202110873183.8
申请日：2021-07-30
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
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/50 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06N20/00
摘要： 本发明提供一种公路路面病害检测方法、装置、设备及存储介质，方法通过获取待检测路面的图像信息；输入所述图像信息至病害检测模型，输出所述待检测路面的病害类型，其中，所述病害检测模型是基于病害图像样本信息和预先确定的病害类型标签进行训练后得到的，通过将实时拍摄的待检测路面图像信息输入机器学习模型的方式输出病害类型，有效地缩短了病害类型确定的时间，同时通过机器学习模型即病害检测模型的方式对公路路面病害类型进行自动检测，解决了人工主观判断的影响问题，操作简单，检测结果准确且快速，有效地提高了公路路面病害的检测效率。
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公开(公告)号：CN113706472A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110873183.8
申请日：2021-07-30
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
摘要： 本发明提供一种公路路面病害检测方法、装置、设备及存储介质，方法通过获取待检测路面的图像信息；输入所述图像信息至病害检测模型，输出所述待检测路面的病害类型，其中，所述病害检测模型是基于病害图像样本信息和预先确定的病害类型标签进行训练后得到的，通过将实时拍摄的待检测路面图像信息输入机器学习模型的方式输出病害类型，有效地缩短了病害类型确定的时间，同时通过机器学习模型即病害检测模型的方式对公路路面病害类型进行自动检测，解决了人工主观判断的影响问题，操作简单，检测结果准确且快速，有效地提高了公路路面病害的检测效率。
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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：CN116758259A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310467745.8
申请日：2023-04-26
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： G06V10/20 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种公路资产信息识别方法及系统，属于数据处理技术领域。本发明方法，包括：将所述目标信息图像放置在预设的文件夹内，并记录所述文件夹的路径信息；对所述识别模型进行初始化，并对所述识别模型下发所述文件夹的路径信息；在所述识别模型根据所述路径信息查找到所述文件夹后，基于所述识别模型遍历文件夹列表，查看所述文件夹内的目标信息图像是否完成识别，若否，则对所述文件夹内的目标信息图像进行识别，并输出识别结果，基于识别结果确定目标公路路段的资产信息。本发明能够准确实时的确定缺失、不规范的公路资产信息，以方便对公路资产进行实时调整，以避免公路资产如标志标牌的缺失和破损导致的交通事故。
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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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公开(公告)号：CN115641506A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211375580.3
申请日：2022-11-04
申请人： 中咨数据有限公司 , 中国公路工程咨询集团有限公司 , 北京空间飞行器总体设计部 , 中咨公路养护检测技术有限公司
摘要： 本发明属于拌合站图像处理技术领域，公开了基于深度学习的拌合站遥感影像识别方法、系统及应用。该方法包括以下步骤：利用目标检测算法对拌合站样本数据训练，得到推理模型；利用推理模型对高分遥感影像进行拌合站检测；通过像素点坐标转换经纬度坐标获得拌合站坐标，获取拌合站定位信息。本发明提供的深度学习算法识别率能够达到90％以上，识别效果准确度高。拌合站在非城市地域通常为交通领域建筑，通过分析拌合站的密集程度可知附近有大量的交通设施在建设，对于后续的道路养护可以提供参考，并减少养护公司对该地区人员投入。替换拌合站，可以做地物提取，识别其他类型的建筑物，减少人工操作，提高效率。
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