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龍圖騰網(wǎng)獲悉招商局重慶公路工程檢測中心有限公司申請(qǐng)的專利基于道路基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域知識(shí)的檢測智能指引方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115393147B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211085198.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q50/26；該發(fā)明授權(quán)基于道路基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域知識(shí)的檢測智能指引方法是由劉大洋;張朋;王吉龍;斯新華;龔順燧;張港;李榮躍;劉曉東;陳杭橋;冉崇偉;繆慶旭;龐榮;唐定梅;方鵬程;韓坤林;朱志威;陳林;蒙浩;王進(jìn)松;余志斌;高源;胡浩翔;劉琪設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-09-06向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于道路基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域知識(shí)的檢測智能指引方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于道路基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域知識(shí)的檢測智能指引方法，方法包括：首先，可以從目前已有的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫中獲取到大量道路基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)應(yīng)的病害歷史定檢數(shù)據(jù)和病害知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)。然后，從獲取到的所有病害歷史定檢數(shù)據(jù)和病害知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)隨機(jī)選取出部分?jǐn)?shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)構(gòu)建起訓(xùn)練集。之后，就可以利用訓(xùn)練集中的樣本數(shù)據(jù)對(duì)水波模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練，直至訓(xùn)練結(jié)果滿足需求，再確定目標(biāo)設(shè)施各個(gè)子部件可能存在的病害種類，最后，利用訓(xùn)練好的水波模型根據(jù)病害種類計(jì)算每種病害的發(fā)生概率。通過每種病害的發(fā)生概率來指引工作人員對(duì)目標(biāo)設(shè)施的相應(yīng)的子部件進(jìn)行檢測和維護(hù)。

本發(fā)明授權(quán)基于道路基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域知識(shí)的檢測智能指引方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于道路基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域知識(shí)的檢測智能指引方法，其特征在于，包括： 獲取道路基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)應(yīng)的病害歷史定檢數(shù)據(jù)和病害知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)； 對(duì)獲取到的病害歷史定檢數(shù)據(jù)和病害知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣，通過采樣得到的樣本數(shù)據(jù)構(gòu)建訓(xùn)練集； 通過構(gòu)建好的所述訓(xùn)練集對(duì)水波模型進(jìn)行訓(xùn)練； 獲取目標(biāo)設(shè)施各個(gè)子部件對(duì)應(yīng)的病害種類； 基于訓(xùn)練好的水波模型，根據(jù)所述目標(biāo)設(shè)施各個(gè)子部件對(duì)應(yīng)的病害種類計(jì)算目標(biāo)設(shè)施對(duì)應(yīng)的每種病害的發(fā)生概率； 采用以下?lián)p失函數(shù)衡量所述水波模型： ； 其中，、分別為子部件和病害，為子部件與病害的交互矩陣，為交互矩陣中子部件真實(shí)發(fā)生的病害的標(biāo)簽值，為sigmoid函數(shù)，為通過水波模型計(jì)算得到的發(fā)生概率，、分別為所有子部件和病害的嵌入矩陣，為子部件與病害關(guān)系的嵌入矩陣，為子部件與病害關(guān)系在知識(shí)圖譜中的張量的切片，、分別為正則化項(xiàng)損失權(quán)重和知識(shí)圖譜的損失權(quán)重。

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