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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:CN117401933A
公开(公告)日:2024-01-16
申请号:CN202311384614.X
申请日:2023-10-25
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 , 沈阳建筑大学
IPC: C04B26/26 , C04B24/26 , C04B24/00 , C04B111/72
Abstract: 本发明属于建筑材料领域,涉及一种常温型玄武岩纤维高模量剂复合改性沥青胶浆及其制备方法。该复合改性沥青胶浆的组分包括:按质量,100份的70#或90#基质沥青、8‑12份的分散剂、3‑6份的高模量剂、3‑6份的短切玄武岩纤维、100‑120份的填料。本发明利用芳烃油与沥青的混合,降低沥青黏度,调整沥青胶体结构,保证沥青在常温拌和条件下具有适宜的黏度,易于拌和。由此,仅需将滚筒预热机在120~135℃范围内预热,并且基质沥青也不需加热至较高温度,加热至常规范围,130~145℃,即可。大幅度地减轻了基质沥青的二次老化。本发明在保持协同使用高模量外掺剂、玄武岩纤维,明显改善了沥青胶浆的高、低温性能,进而更利于提高沥青混合料的高温稳定性和低温柔韧性。
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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:CN116305420B
公开(公告)日:2023-10-17
申请号:CN202310118577.1
申请日:2023-01-30
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
Abstract: 本发明提供一种公路养护数字孪生体构建方法、系统、设备及介质,方法包括:获取预设的基础数字孪生体,基础数字孪生体包括:一个或多个孪生体单元,每个孪生体单元分别具有对应的定义信息,定义信息包括类型编码和属性定义;获取目标公路养护对象的BIM模型,BIM模型包括:至少一个模型构件,模型构件具有一一对应的构件编码,构件编码与类型编码具有映射关系;基于映射关系和属性定义,获取模型构件对应的属性表;将模型构件的属性信息填充至属性表,完成公路养护数字孪生体的构建;本发明提供的公路养护数字孪生体构建方法,较好地实现了公路养护数字孪生体的自动构建,自动化程度较高,构建成本较低,公路养护数字孪生体的精确度较高。
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公开(公告)号:CN116305420A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310118577.1
申请日:2023-01-30
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
Abstract: 本发明提供一种公路养护数字孪生体构建方法、系统、设备及介质,方法包括:获取预设的基础数字孪生体,基础数字孪生体包括:一个或多个孪生体单元,每个孪生体单元分别具有对应的定义信息,定义信息包括类型编码和属性定义;获取目标公路养护对象的BIM模型,BIM模型包括:至少一个模型构件,模型构件具有一一对应的构件编码,构件编码与类型编码具有映射关系;基于映射关系和属性定义,获取模型构件对应的属性表;将模型构件的属性信息填充至属性表,完成公路养护数字孪生体的构建;本发明提供的公路养护数字孪生体构建方法,较好地实现了公路养护数字孪生体的自动构建,自动化程度较高,构建成本较低,公路养护数字孪生体的精确度较高。
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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:CN112508071B
公开(公告)日:2023-04-18
申请号:CN202011375596.5
申请日:2020-11-30
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
Abstract: 本发明提供一种基于BIM的桥梁病害标记方法和装置,所述方法包括:获取待测桥梁的桥梁病害图像和桥梁BIM模型;提取桥梁病害图像中的多个病害特征点;基于桥梁病害图像的拍摄位置信息,将桥梁病害图像的拍摄点作为桥梁BIM模型的视点,并以视点为原点建立桥梁BIM模型的投影空间,基于投影空间,对桥梁病害图像中每一病害特征点进行投影变换和坐标变换,得到桥梁病害图像中每一病害特征点在桥梁BIM模型中对应的匹配特征点;基于所有匹配特征点,在桥梁BIM模型中进行桥梁病害标记。本发明提供的一种基于BIM的桥梁病害标记方法和装置,通过桥梁BIM模型可以直观显示桥梁病害信息,有利于提升桥梁病害的可视化管理水平。
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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: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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