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公开(公告)号：CN116204770B
公开(公告)日：2023-10-13
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：CN116503779A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310463206.7
申请日：2023-04-26
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: G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/20 , G06V10/24 , G06V10/25 , G06V10/46 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种路面抛洒物识别系统及方法，属于数据处理技术领域。本发明系统包括：综合控制台模块，用于制定道路巡检决策；数据采集模块，用于根据所述综合控制台模块制定的道路巡检决策，采集目标道路路面的巡检视频数据，并基于综合控制台模块将所述巡检视频数据发送至计算模块；计算模块，用于对所述巡检视频数据进行预处理，并基于预设的网络模型，对所述预处理后的巡检视频数据中目标道路路面上的抛洒物进行识别，以获取识别结果。本发明能够识别道路路边上的抛洒物，便于工作人员对于抛洒物的清理，进而能够避免因抛洒物引起的交通事故。
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公开(公告)号：CN113506215B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202110691006.8
申请日：2021-06-22
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: G06T3/40 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供一种基于宽激活的超分辨图像重建方法、装置、电子设备及存储介质。该基于宽激活的超分辨图像重建方法包括：获取待重建的低分辨率LR图像；将待重建的低分辨率LR图像输入至经训练的基于宽激活残差结构的自适应重采样超分辨图像重建模型中，得到基于宽激活残差结构的自适应重采样超分辨图像重建模型输出的高分辨率HR图像；基于宽激活残差结构的自适应重采样超分辨图像重建模型用于至少基于插值算法和宽激活残差结构，将LR图像重建为相应的HR图像。
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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
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: G06V10/20 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 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
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 , 内蒙古呼和浩特新机场高速公路管理有限责任公司 , 中咨数据有限公司
Abstract: 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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Patent Agency Ranking
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：CN116758259B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202310467745.8
申请日：2023-04-26
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: G06V10/20 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 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：CN115982828B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310114191.3
申请日：2023-02-15
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 , 内蒙古呼和浩特新机场高速公路管理有限责任公司 , 中咨数据有限公司
Abstract: 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
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 , 中部高速公路管理(山西)有限公司 , 中咨数据有限公司
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/04 , G06Q10/063
Abstract: 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
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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