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公开(公告)号：CN115598045A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211236508.2
申请日：2022-10-10
Applicant: 中国公路工程咨询集团有限公司(CN) , 内蒙古呼和浩特新机场高速公路管理有限责任公司(CN) , 中咨公路养护检测技术有限公司(CN) , 中咨数据有限公司(CN)
IPC: G01N17/00
Abstract: 本发明涉及道路工程测试技术领域，尤其涉及一种快速检测沥青类产品抗油蚀性能的方法及应用。本发明提供一种检测沥青类产品抗油蚀性能的方法，包括：使用有机试剂覆盖沥青马歇尔试件，而后对试件进行超声处理；所述超声处理的频率为210‑260kHz。本发明提出了一种快速检测沥青或沥青混合料抗油蚀性能的方法。
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公开(公告)号：CN115292529A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202211140168.3
申请日：2022-09-20
Applicant: 中咨数据有限公司 , 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
Abstract: 本发明属于卫星影像处理技术领域，公开了影像自动处理及成果自动入库方法、系统、设备及介质。该方法包括：根据筛选条件进行数据选择与推送，将筛选出在设定范围内的原始影像，存储到指定的分布式存储的文件夹中；根据筛选出来的原始影像数据，自动进行多次解压；解压后，在当前文件夹中标识文件；遥感影像自动化处理，获得高分辨率的成果影像；对获得地成果影像自动入库与检索。本发明通过分布式存储的利用，将海量数据进行高效的管理。通过本发明解决了还要原始遥感数据无法得到充分利用、处理效率不高、成果数据复用率低的问题。
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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
Applicant: 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: G06F18/21 , G06F18/214 , G06F18/2433 , G06N3/0455 , G06N3/091 , G06N3/096 , G06N3/084 , G06N3/088 , G06F123/02
Abstract: 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
Applicant: 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: G06Q10/04 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 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：CN115494500A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211177774.2
申请日：2022-09-27
Applicant: 中咨数据有限公司 , 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
Abstract: 本发明属于遥感与公路防灾减灾数据识别技术领域，公开了基于遥感干涉测量的采空区快速探测方法、系统及应用。所述基于遥感干涉测量的采空区快速探测方法包括：通过影像预处理、基线估算、主辅影像配准、干涉图生成、去平地效应、干涉滤波、相位解缠、轨道精炼、相位转形变及地理编码、公路沿线形变提取，提取公路沿线形变图，根据所述公路沿线形变图对公路沿线进行沉降探测，判别公路发生沉陷位置是否位于采空区。与现有技术相比本发明利用遥感技术对公路沿线进行沉降监测具有实现简单、快捷、费用低、监测精度高、监测范围大、自动化程度高等优点。本发明借助遥感卫星，通过重复对目标区域的测量，能够快速获取到公路沿线微小的形变。
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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
Applicant: 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
Abstract: 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：CN115358486A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211140049.8
申请日：2022-09-20
Applicant: 中咨数据有限公司 , 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
Abstract: 本发明属于港口货运量数据识别技术领域，公开了基于立体卫星影像的港口货运量预测方法、系统及应用。以光学立体卫星影像和地理参考数据为数据源，以包括集装箱堆场和散货堆场的港口货运堆场为对象，在卫星影像上进行区域网平差处理；基于区域网平差处理后的卫星影像，生成数字表面模型和数字正射影像；利用生成的数字表面模型和数字正射影像，进行典型港口区域集装箱堆场和港口散货堆场的三维建模，以建立的三维模型为基础进行港口集装箱堆场三维模型体积计算、港口散货堆场三维模型体积计算，获取货运量信息。经过与真实体积进行比较，本发明高景1号和高分七号港口集装箱堆场的三维体积计算精度均优于75%。
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公开(公告)号：CN114821376B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210735764.X
申请日：2022-06-27
Applicant: 中咨数据有限公司 , 中国公路工程咨询集团有限公司 , 内蒙古北疆交通建设开发有限公司 , 中咨公路养护检测技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的无人机影像地质灾害自动提取方法，包括S1获取无人机影像；S2对获取的无人机影像进行预处理，得到预处理后的无人机影像；S3基于预处理后的无人机影像进行特征提取，得到无人机影像的特征信息；S4将无人机影像的特征信息输入到训练好的神经网络模型，得到地质灾害提取结果。本发明上述实施方式提出了一种基于深度学习的无人机影像地质灾害自动提取方法，能够基于获取的无人机影像进行预处理和特征提取，同时基于训练好的神经网络模型进行自适应的地质灾害识别，提取相应的地质灾害检查信息，有助于提高地质灾害检测的效率和准确性，同时有效地降低了人力成本和提高了地质灾害检测的智能化水平。
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公开(公告)号：CN114923519A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210527039.3
申请日：2022-05-16
Applicant: 中咨数据有限公司 , 中国公路工程咨询集团有限公司 , 中交路桥检测养护有限公司 , 中咨公路养护检测技术有限公司
Abstract: 本发明属于地质灾害数据识别技术领域，公开了工程地质监测系统及多期航拍测绘的三维地质建模方法。所述多期航拍测绘的三维地质建模方法包括：在现场潜在失稳地质体上设置工程地质监测系统，实时监测地质体不同部位的基础数据；利用无人机进行多期次飞行航拍，得到地质体宏观上的演变数据；基于获得的所述基础数据和所述演变数据，将地质体内部物理力学性质、化学性质、水理性质与宏观地貌变化相结合，刻画地质体的自然演化发展规律，并构建三维地质模型。本发明将工程地质监测与无人机航拍相结合进行建模，将宏观变形与工程地质要素相结合，构建更加真实的三维地质模型，拓宽其普适性。
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公开(公告)号：CN114821376A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210735764.X
申请日：2022-06-27
Applicant: 中咨数据有限公司 , 中国公路工程咨询集团有限公司 , 内蒙古北疆交通建设开发有限公司 , 中咨公路养护检测技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的无人机影像地质灾害自动提取方法，包括S1获取无人机影像；S2对获取的无人机影像进行预处理，得到预处理后的无人机影像；S3基于预处理后的无人机影像进行特征提取，得到无人机影像的特征信息；S4将无人机影像的特征信息输入到训练好的神经网络模型，得到地质灾害提取结果。本发明上述实施方式提出了一种基于深度学习的无人机影像地质灾害自动提取方法，能够基于获取的无人机影像进行预处理和特征提取，同时基于训练好的神经网络模型进行自适应的地质灾害识别，提取相应的地质灾害检查信息，有助于提高地质灾害检测的效率和准确性，同时有效地降低了人力成本和提高了地质灾害检测的智能化水平。
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