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龙图腾网获悉新乡学院申请的专利用于道路路面的变形监测与控制方法、系统及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120031392B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510519663.2，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权用于道路路面的变形监测与控制方法、系统及存储介质是由李兴雷;李兴士;程兴社;乔文如;张守国;董兴岩;蒋玲;裴海杰;陈娜娜;苏婕设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于道路路面的变形监测与控制方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及路面监测控制技术领域，公开了一种用于道路路面的变形监测与控制方法、系统及存储介质。该方法包括：对路面进行多层次传感数据采集；预处理数据得到时序数据集；输入LSTM网络预测变形风险；确定主导因素生成分级策略；转换为执行指令并按优先级响应；基于反馈构建知识图谱，建模为马尔可夫过程，训练深度Q网络实现自适应调控。本申请实现了对路面变形状态的精准识别、变形趋势的提前预测、变形原因的准确分析以及控制策略的自适应优化，从而提高道路维护效率，延长道路使用寿命，保障行车安全。

本发明授权用于道路路面的变形监测与控制方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用于道路路面的变形监测与控制方法，其特征在于，所述方法包括： 对道路路面进行多层次传感器数据采集，获取包括固定监测点数据、移动监测单元数据及路面图像在内的原始变形数据集； 对所述原始变形数据集进行预处理，得到路面状态时序数据集，包括：对所述固定监测点数据应用小波变换方法，以特定频率去除高频噪声，得到滤波后的固定监测点信号；对所述移动监测单元数据应用卡尔曼滤波算法，消除车辆自身振动引起的干扰，得到纯净的路面响应信号；对所述滤波后的固定监测点信号和所述纯净的路面响应信号中的缺失值采用时序邻近点线性插值法进行补全，当连续缺失数据超过预设阈值时，使用历史同时段数据的均值替代，得到完整数据序列；将所述完整数据序列通过标准化方法进行处理，将不同来源的数据统一转换至标准正态分布，得到标准化数据集；对所述标准化数据集进行时空对齐处理，将移动监测单元数据按照GPS坐标与道路里程桩号建立映射关系，定位至特定尺寸的路面网格单元，得到对齐数据集；对所述对齐数据集应用证据理论方法进行多源数据融合，为固定监测点数据、移动监测单元数据和路面图像分别分配不同权重，通过特征层融合算法整合形成所述路面状态时序数据集； 将所述路面状态时序数据集输入长短期记忆网络进行风险预测，得到路面变形风险等级评定结果； 根据所述路面变形风险等级评定结果，确定变形主导因素并生成分级控制策略； 将所述分级控制策略转换为标准化执行指令集，判断所述执行指令集中各指令优先级，当指令优先级为1时，启动应急响应机制并于15分钟内发送紧急干预通知； 当指令优先级为2至4时，提前24小时发送执行通知，收集执行反馈并计算执行偏差率； 基于所述执行反馈和执行偏差率，构建路面健康知识图谱，将路面变形控制过程建模为马尔可夫决策过程，训练深度Q网络实现交通流量自适应调控，基于所述执行反馈和所述执行偏差率构建包含路段信息、变形特征、环境因素、干预措施和效果评估五类节点的路面健康知识图谱，节点之间通过因果关系和时序关系的边相连接，得到变形控制知识库；将所述路面变形控制过程建模为马尔可夫决策过程，其状态空间为路面变形特征向量，动作空间为可选控制策略集合，转移概率为状态间变化关系，奖励函数为变形控制效果和资源消耗的综合评分，得到决策过程模型；构建包含三层全连接层的深度Q网络，每层神经元数量分别为一百二十八个、六十四个和三十二个，输入层接收路面状态特征向量，输出层生成各控制策略的Q值，得到强化学习模型结构；采用经验回放机制对所述强化学习模型结构进行训练，设置回放缓冲区大小为一万条记录，每五百次交互更新一次目标网络参数，通过梯度下降算法优化Q值估计，得到训练完成的深度Q网络；基于所述训练完成的深度Q网络对交通流量进行动态分析，根据当前路面变形状态和预测趋势，计算不同交通流量分配方案的长期收益，得到最优交通调控策略，其中，基于训练完成的深度Q网络，当检测到路面存在变形风险时，根据当前路面变形状态和预测趋势，同时考虑不同交通流量分配方案对路面的影响，计算各方案的长期收益，对于重载车辆比例高、对路面损伤大的方案，给予较低Q值；对于能够减轻路面负荷的方案，给予较高Q值，通过比较不同方案的Q值，选择最优交通调控策略；将所述最优交通调控策略下发至交通信号控制系统和可变信息标志，动态调整通行时间、限速值和车辆通行比例，实现对重点变形路段的交通流量自适应调控。

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