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龙图腾网获悉华东交通大学;江西省交通投资集团有限责任公司;江西省交通设计研究院有限责任公司申请的专利基于人工智能的路面内部病害分析方法及系统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：CN119513530B 。

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：202411556846.3，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于人工智能的路面内部病害分析方法及系统是由仰建岗;彭爱红;林天发;姚玉权;马泽欣;高杰;谭肖勇;万铜铜;徐佳云设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的路面内部病害分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及道路维护与管理技术领域，尤其涉及基于人工智能的路面内部病害分析方法及系统，通过多层次传感器网络实时数据采集、多模态数据融合和深度学习特征提取、动态环境和使用模式结合的病害预测与分析、智能预测与决策支持系统、实时病害状况评估与报告生成五个核心流程；通过这些技术手段，本发明实现了数据采集的全面性和时效性，病害识别和预测的准确性，维护策略的科学性和资源分配的优化；最终生成的病害现状报告提供了详细的病害分布图、病害类型分析和病害严重程度评估，为维护人员提供了全面、准确、及时的病害信息，显著提升了路面维护和管理的效率和效果。

本发明授权基于人工智能的路面内部病害分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的路面内部病害分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过布置针对路面内部的传感器网络，实时采集并预处理路面内部结构和外部环境数据，生成探地雷达特征数据、振动特征数据、环境特征数据和应力特征数据； 将探地雷达特征数据、振动特征数据、环境特征数据和应力特征数据进行时间同步和格式统一后，采用数据级、特征级和决策级融合方法进行多模态数据融合，并通过深度学习模型进行特征提取，生成融合特征数据和病害特征数据； 结合环境特征数据和使用模式特征数据，构建病害成因模型和病害发展趋势预测模型，分析病害的成因、发展趋势和影响，生成病害成因分析数据、病害趋势预测数据和病害影响评估数据；所述使用模式特征数据通过对交通流量数据、车辆重量数据和路面使用频率数据进行时间同步和格式统一处理后生成； 病害发展趋势预测模型通过综合考虑病害成因分析数据和时间变量，利用机器学习算法进行训练，建立病害发展与时间之间的关系，生成病害趋势预测数据，病害趋势预测数据用于预测病害在未来一段时间内的发展轨迹； 所述病害发展趋势预测模型通过以下公式计算生成生成病害趋势预测数据： T＝gC，t＝α·C+β·t+γ 其中，T表示病害趋势预测数据，C表示病害成因分析数据，t表示时间变量，g表示将病害成因分析数据和时间变量转换为病害趋势预测数据的函数，α、β为权重，γ为偏差参数； 基于病害成因分析数据、病害趋势预测数据和病害影响评估数据，构建智能预测系统和决策支持系统： 智能预测系统基于历史病害数据、当前病害数据以及强化学习算法，实时预测未来病害的发展趋势，生成的病害预测数据，病害预测数据包括病害类型、位置、严重程度及其未来发展的预测结果； 决策支持系统结合病害预测数据和病害影响评估数据，生成包括维护时间、维护资源分配和具体操作建议的维护策略数据； 并根据实际维护反馈优化智能预测系统和决策支持系统； 利用实时更新的病害预测数据和病害特征数据，评估当前病害状况，生成病害现状报告。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华东交通大学;江西省交通投资集团有限责任公司;江西省交通设计研究院有限责任公司，其通讯地址为：330013 江西省南昌市昌北双港东大街808号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。