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龙图腾网获悉安徽省交通控股集团有限公司申请的专利基于AI分析的桩板式路基检测与预测养护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：CN120875849B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511384276.9，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权基于AI分析的桩板式路基检测与预测养护方法及系统是由尤吉;韩磊;杨大海;刘志权;朱福春;王钰;汪恒;宋军;朱俊;陈亮设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI分析的桩板式路基检测与预测养护方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AI分析的桩板式路基检测与预测养护方法及系统，方法包括：获取桩板式路基的历史记录数据、多源实时数据和工程概况数据；基于AI智能模型分析融合多源实时数据，提取桩板式路基的实时结构特征数据，获取桩板式路基的实时状态数据；建立状态智能预测模型，将实时状态数据和历史记录数据作为输入，预测下一检测周期的桩板式路基状态；对下一检测周期的桩板式路基状态进行风险评估，基于风险评估结果对应选择执行养护决策。本方法采用人工智能模型高效处理和融合多源传感器采集的实时数据，并建立迭代优化的预测模型预测下一阶段的桩板式路基状态并进行风险预测与预估，实现了桩板式路基自动化的检测、预测及养护。

本发明授权基于AI分析的桩板式路基检测与预测养护方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI分析的桩板式路基检测与预测养护方法，其特征在于，包括如下步骤： 响应于预设检测周期，获取桩板式路基的历史记录数据、多源实时数据和工程概况数据；所述多源实时数据包括巡检图像数据、激光点云数据、接触式测量数据、温湿度数据； 基于AI智能模型分析融合所述多源实时数据，提取桩板式路基的实时结构特征数据；基于所述实时结构特征数据和所述工程概况数据获取桩板式路基的实时状态数据； 建立状态智能预测模型，将所述实时状态数据和所述历史记录数据作为输入，预测下一检测周期的桩板式路基状态； 对下一检测周期的桩板式路基状态进行风险评估，基于所述风险评估结果对应选择执行养护决策； 所述基于AI智能模型分析融合所述多源实时数据，提取桩板式路基的实时结构特征数据包括： 将预先离线创建的桩柱3D模型模板投影到实时激光点云所在空间，基于迭代最近点算法进行点云配准，获取实时激光点云中桩柱的3D轮廓描述； 基于所述3D轮廓描述在巡检图像中的投影和巡检图像的梯度变化将激光点云和巡检图像中的桩柱进行匹配，迭代优化获取桩柱的实时真实位姿； 将实时真实位姿、接触式测量数据、温湿度数据输入AI智能模型执行数据融合，输出桩板式路基的实时结构特征数据； 所述基于所述3D轮廓描述在巡检图像中的投影和巡检图像的梯度变化将激光点云和巡检图像中的桩柱进行匹配，迭代优化获取桩柱的实时真实位姿包括： 将所述3D轮廓描述投影到巡检图像中，得到预测桩柱位姿，并生成巡检图像关于所述预测桩柱位姿的二进制掩膜； 计算所述二进制掩膜中每个像素点到巡检图像中预测桩柱位姿的最小距离，其中，不同二进制值区域的所述最小距离符号取反； 基于梯度算子提取巡检图像中各像素点的灰度梯度幅值； 基于像素点的所述灰度梯度幅值和所述最小距离构造像素点的联合观测概率，并基于所述联合观测概率计算所述预测桩柱位姿与巡检图像之间的特征匹配损失函数； 迭代计算所述特征匹配损失函数的最小值，输出所述特征匹配损失函数取得最小值时所述预测桩柱位姿在巡检图像中的偏移更新量； 基于偏移更新量调整所述3D轮廓描述在巡检图像中的投影位置，得到桩柱的真实位姿图像，输出桩柱的实时真实位姿。

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