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龙图腾网获悉陕西高速公路工程试验检测有限公司申请的专利一种高速公路空地一体化智慧巡检巡查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：CN120070138B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510528835.2，技术领域涉及：G06Q50/26；该发明授权一种高速公路空地一体化智慧巡检巡查系统是由王国君;张国宏;李安琦;王欣笛;邵永军;李斌;张全兵设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高速公路空地一体化智慧巡检巡查系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高速公路空地一体化智慧巡检巡查系统，涉及高速公路巡检技术领域，包括巡检管理平台，所述巡检管理平台通信连接有数据获取模块、环境感知分析模块、目标检测模块、病害目标分类模块、路面病害动态识别模块以及巡检预警管理模块，所述数据获取模块用于收集并预处理高速公路巡检所需的各类巡检数据。本发明通过无人机的空中巡查和地面传感器的协同工作，能够快速获取大面积的巡检数据，实现了对高速公路的全方位、实时监控，使得巡检效率得到了显著提高，能够在短时间内完成大面积的巡检任务，及时发现潜在的道路病害问题，为道路维护和管理部门提供及时、准确的信息支持，保障高速公路的安全畅通运行。

本发明授权一种高速公路空地一体化智慧巡检巡查系统在权利要求书中公布了：1.一种高速公路空地一体化智慧巡检巡查系统，包括巡检管理平台，其特征在于：所述巡检管理平台通信连接有数据获取模块、环境感知分析模块、目标检测模块、病害目标分类模块、路面病害动态识别模块以及巡检预警管理模块； 所述数据获取模块用于收集并预处理高速公路巡检所需的各类巡检数据； 所述环境感知分析模块用于对预处理后的巡检数据进行分析，去除干扰信息； 所述目标检测模块用于利用深度学习算法对环境感知分析的图像巡检数据进行目标检测，识别出路面的病害和非病害目标； 所述病害目标分类模块用于对检测到的目标进行特征提取和分类，并结合分类算法区分出真实病害目标的具体类别； 所述路面病害动态识别模块用于利用机器学习技术建立动态病害识别模型，与历史数据进行比对，识别病害的演变趋势；所述路面病害动态识别模块具体包括； 从目标检测模块和病害目标分类模块获取最新的病害目标数据，包括病害的类型和位置信息，以及对应的图像数据，并收集以往巡检过程中积累的病害数据，包括病害的发展历程和处理记录，将历史数据与实时巡检数据进行整合，形成完整的时间序列数据集； 从整合后的数据中提取与病害演变相关的特征，包括病害的形状特征、纹理特征、颜色特征，以及病害位置，进而整合提取的病害演变相关特征，得到特征数据集，并将其划分为训练集和测试集； 使用训练集数据对时间序列分析模型进行训练，构建动态病害识别模型，并使用测试集对建立的动态病害识别模型进行测试评估，进而对模型进行优化； 将实时巡检数据输入到训练好的动态病害识别模型中，将新检测到的病害特征与历史数据中的病害特征进行比对，通过相似度计算方法分析特征之间的相似性和差异性，计算病害演变趋向指数，进而分析历史病害的演变过程，识别新病害的演变趋势和严重程度； 其中，病害演变趋向指数的表达式为： ； ； 式中，为病害演变趋向指数，为新检测到的病害特征向量，，为历史病害特征向量，，为特征权重，为相似度计算中的缩放参数，为从相似度时间序列回归得到的斜率，为将斜率映射到逻辑函数的缩放参数，为历史数据点的数量，为病害特征的数量，为第个病害特征，为历史数据点的索引，为第个历史数据点的病害特征，为加权欧氏距离，的取值范围是0，1，较高的值表示更严重的演变趋势和严重程度； 所述巡检预警管理模块用于对巡检数据进行实时分析，预警存在的病害； 所述环境感知分析模块具体包括：通过阴影遮挡处理单元将图像从RGB颜色空间转换到Lab颜色空间，并利用图像分割和边缘检测算法，识别出图像中的阴影区域，对检测到的阴影区域进行图像修复处理，进而对阴影区域进行光照补偿，增加阴影区域的亮度，使其与周围环境的光照条件一致。

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