(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211085198.9 (22)申请日 2022.09.06 (71)申请人 招商局重庆公路工程检测中心有限 公司 地址 400000 重庆市南岸区学府大道3 3号 (十六)幢 (72)发明人 刘大洋　张朋　王吉龙　斯新华　 龚顺燧　张港　李荣跃　刘晓东　 陈杭桥　冉崇伟　缪庆旭　庞荣　 唐定梅　方鹏程　韩坤林　朱志威　 陈林　蒙浩　王进松　余志斌　 高源　胡浩翔　刘琪　 (74)专利代理 机构 重庆鼎慧峰合知识产权代理 事务所(普通 合伙) 50236 专利代理师 刘立烈(51)Int.Cl. G06Q 50/26(2012.01) G06N 3/04(2006.01) G06F 16/36(2019.01) (54)发明名称 基于道路基础设施领域知识的检测智能指 引方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于道路基础设施领域 知识的检测 智能指引方法， 方法包括： 首先， 可以 从目前已有的基础数据库中获取到大量道路基 础设施对应的病害历史定检数据和病害知识图 谱数据。 然后， 从获取到的所有病害历史定检数 据和病害知识 图谱数据随机选取出部分数据作 为样本数据构建起训练集。 之后， 就可 以利用训 练集中的样 本数据对水波模型进行迭代训练， 直 至训练结果满足 需求， 再确定目标设施各个子部 件可能存在的病害种类， 最后， 利用训练好的水 波模型根据病害种类计算每种病害的发生概率。 通过每种病害的发生概率来指引工作人员对目 标设施的相应的子 部件进行检测 和维护。 权利要求书2页 说明书7页 附图4页 CN 115393147 A 2022.11.25 CN 115393147 A 1.一种基于道路基础设施领域知识的检测智能指引方法， 其特 征在于， 包括： 获取道路基础设施对应的病害历史定检数据和病害知识图谱数据； 对获取到的病 害历史定检数据和病 害知识图谱数据进行采样， 通过采样得到的样本数 据构建训练集； 通过构建好的所述训练集对水波模型进行训练； 获取目标设施各个子 部件对应的病害种类； 基于训练好的水波模型， 根据 所述目标设施各个子部件对应的病 害种类计算目标设施 对应的每种 病害的发生 概率。 2.根据权利要求1所述的基于道路基础设施领域知识的检测智能指引方法， 其特征在 于， 所述对获取到的病害历史定检数据和病害知识图谱数据进行采样， 包括： 对获取到的病害历史定检数据和病害知识图谱数据进行 预处理； 以子部件发生过的病害作为正样本， 以子部件没有发生过的病害作为负样本， 在知识 图谱中以子部件发生过的病害为头实体， 以全部发生过该病害的子部件为尾实体， 以子部 件和病害中间的关联为关系， 对预 处理后的病害历史定检数据进 行正负样本采样和病害知 识图谱数据进行三元组采样； 根据正负 样本采样与三元组采样得到的数据样本构建样本集； 随机从构建好的样本集中抽取 出样本数据构建所述训练集。 3.根据权利要求2所述的基于道路基础设施领域知识的检测智能指引方法， 其特征在 于， 所述对获取到的病害历史定检数据和病害知识图谱数据进行 预处理， 包括： 删除所述病害历史定检数据和所述病害知识图谱数据的数据首尾的空格和无关字符； 删除所述病害历史定检数据和所述病害知识图谱数据中的重复数据和缺失数据。 4.根据权利要求1所述的基于道路基础设施领域知识的检测智能指引方法， 其特征在 于， 采用以下损失函数衡量所述水波模型： 其中， u、 v 分别为子部件和病害， Y为子部件与病害的交互矩阵， yuv为交互矩阵中子部件 真实发生 的病害的标签值， 为sigmoid函数， σ(uTv)为通过水波模型计 算得到的发生概率， V、 E分别为所有子部件和病害的嵌入矩阵， R为子部件与病害关系的嵌 入矩阵， Ir为子部件与病害关系在知识图谱中的张量I的切片， λ1、 λ2分别为正则化项损失权 重和知识图谱的损失权 重。 5.根据权利要求1所述的基于道路基础设施领域知识的检测智能指引方法， 其特征在 于， 所述获取目标设施各个子 部件对应的病害种类包括： 获取目标设施的特 征数据； 将所述目标设施的特征数据与基础数据库中所有同类基础 设施的特征数据进行匹配， 确定匹配度最高的同类 基础设施； 根据所述匹配度最高的同类基础 设施各个子部件对应的病 害种类， 确定所述目标设施权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115393147 A 2各个子部件对应的病害种类。 6.根据权利要求5所述的基于道路基础设施领域知识的检测智能指引方法， 其特征在 于， 所述确定匹配度最高的同类 基础设施， 包括： 根据相应的特 征数据计算所述目标设施与各个同类 基础设施之间的杰卡德相似系数； 将目标设施与不同同类基础设施之间的杰卡德相似系数进行比较， 其中杰卡德相似系 数最大的同类 基础设施为匹配度最高的同类 基础设施。 7.根据权利要求1所述的基于道路基础设施领域知识的检测智能指引方法， 其特征在 于， 还包括： 定期获取道路基础设施的病害定检数据； 根据获取到的病害定检数据对所述历史定检数据进行 更新； 基于更新后的历史定检数据和病害知识图谱数据对水波模型重新进行训练； 将训练好的水波模型替换原水波模型。 8.根据权利要求1所述的基于道路基础设施领域知识的检测智能指引方法， 其特征在 于， 还包括： 根据所述发生概率对所有病害种类按照 从大到小的顺序进行排序得到的病害 概率序列。 9.一种存储介质， 存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序执行时， 实现如权 利要求1‑8任一所述的基于道路基础设施领域知识的检测智能指引方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115393147 A 3