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龙图腾网获悉浙江智联管养科技有限公司申请的专利一种基于公路智慧管养的数字集成应用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：CN120766522B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511056840.4，技术领域涉及：H04W4/38；该发明授权一种基于公路智慧管养的数字集成应用系统是由赵彩琴;金军良;倪霈霖;马进文;董梦华设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于公路智慧管养的数字集成应用系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于公路智慧管养的数字集成应用系统，包括数据采集与传感模块、数据传输与通信模块、数字集成应用模块、公路智慧管养模块、数据存储与管理模块、用户监控与决策模块，数据采集与传感模块用于采集公路数据，数据传输与通信模块用于数据传输和通信，数字集成应用模块用于数据融合处理与分析，公路智慧管养模块用于公路状态检测与预防性维护，数据存储与管理模块用于数据存储和管理，用户监控与决策模块用于提供用户界面和决策支持，本发明一种基于公路智慧管养的数字集成应用系统，提出基于多模态数据融合的公路信息提取算法进行多模态数据融合与信息提取，提出基于遗传算法的公路养护策略优化算法进行公路养护策略制定并优化。

本发明授权一种基于公路智慧管养的数字集成应用系统在权利要求书中公布了：1.一种基于公路智慧管养的数字集成应用系统，包括数据采集与传感模块、数据传输与通信模块、数字集成应用模块、公路智慧管养模块、数据存储与管理模块、用户监控与决策模块，其特征在于：所述数据采集与传感模块用于通过传感器网络实时采集公路的状态数据，包括温度、湿度、压力和振动信息，所述数据传输与通信模块用于通过无线网络和5G技术对采集到的数据进行传输并与中央服务器进行通信，所述数字集成应用模块包括数据融合处理单元和智能分析与应用单元，所述数据融合处理单元提出基于多模态数据融合的公路信息提取算法用于对来自传感器网络的多模态数据进行数据融合处理并智能提取有效信息，所述智能分析与应用单元用于对融合后的数据所提取的有效信息进行智能化分析并将分析结果应用于公路状态预测、维护策略优化和决策支持，所述公路智慧管养模块包括公路状态监测单元和养护策略优化单元，所述公路状态监测单元用于实时监测公路的具体状态指标，包括路面温度、湿度、裂缝宽度、沉降高度以及交通流量，所述养护策略优化单元提出基于遗传算法的公路养护策略优化算法用于制定和优化公路的养护策略，以提高养护效果和资源利用效率，所述数据存储与管理模块用于集中存储和管理采集到的数据与处理后的分析数据，确保数据的安全和可用性，所述用户监控与决策模块用于为用户提供实时监控界面和决策支持功能，包括数据可视化和预警通知以及决策控制功能；所述公路智慧管养模块包括公路状态监测单元和养护策略优化单元，所述公路状态监测单元通过实时监测公路的各种状态数据，包括路面温度、湿度、裂缝宽度、沉降高度以及交通流量，确保能够及时发现潜在的问题和风险；养护策略优化单元提出基于遗传算法的公路养护策略优化算法，通过分析历史数据和当前状态指标，预测未来的公路维护需求，确保能够提前制定合理的维护策略，提高公路的资源利用效率；首先，构建一个目标函数数学模型来量化公路养护的决策问题，定义决策变量表示为第条公路是否被选为养护对象，取值为1时表示选择养护，取值为0时表示不养护，目标函数数学模型具体公式表示为： 其中，表示为目标函数，旨在最小化总养护成本，同时最大化养护质量，表示为最小化函数，表示为第条公路的养护成本，表示对第条公路进行养护所需的经济投入，表示为公路数索引，表示为公路数总和，表示为条件函数，表示为养护质量的总和，用于反映养护策略的整体质量效果，表示为最大化函数，表示为公路养护质量的度量，通过构建的目标函数数学模型将实际的养护需求转化为通过算法求解的数学表达式，确保模型能够有效反映公路养护策略的经济性和效率性，进一步的，考虑到养护成本还会收到时间和空间的影响，对于时间的影响，包含人工费用和材料费用的实时波动，对于空间的影响，包含相邻路段协同的养护需求，在原目标函数中引入时间衰减因子和空间关联项，更新后的目标函数为，表达如下： 其中，t为时间，为时变养护成本，为近期养护惩罚系数，用来表征对同一路段短期内重复养护的经济性惩罚强度，为时间衰减速率，用来控制惩罚项随时间间隔的衰减速度，为时间间隔，为空间耦合系数，为路网拓扑边集，表示为t时刻第条公路是否被选为养护对象，表示为t时刻第条公路是否被选为养护对象，引入复合泊松-维纳过程，增强随机干扰项，有如下表示： 其中，为路面自然恢复系数，反映路面在无交通荷载时的自主修复能力，为交通流波动强度系数，以量化正常交通流量引起的路面微小损伤累积的随机性，为维纳过程标准布朗运动，以模拟交通流中随机分布的轻型车辆产生的连续高频微小冲击，为突发放击计数过程，用来表示单位时间内引发显著损伤的重型车辆通过次数期望值，服从泊松分布，为单次冲击损伤强度，服从Pareto分布，为冲击发生时刻，整体表示为Dirac脉冲函数，然后，为遗传算法的迭代搜索过程提供一个起点，生成足够多样性的初始解集，确保遗传算法能够覆盖解空间的广泛区域，具体公式表示为： 其中，表示为初始种群，包含了遗传算法起始的个解，表示为个初始种群中的独立解，表示为初始种群中的第个解，表示为种群个数的索引，范围是从1到，表示为种群大小，代表初始种群中解的总数，通过初始化种群进而生成一组基于启发式规则的初始解，初始解构成了遗传算法的第一代种群，种群的多样性直接影响到算法的搜索能力和最终解的质量，所构建的良好的初始种群有助于算法有效地探索解空间，避免陷入局部最优解，其次，对每个解的适应度进行量化评估，以确定解的优劣，筛选出对优化目标贡献大的解作为后续迭代的候选，具体公式表示为： 其中，表示为适应度函数，用于评估解的整体表现，表示为种群中的独立解，表示为成本权重系数，用于在适应度函数中调整养护成本的影响程度，表示为养护成本函数，代表根据解计算的总养护成本，表示为质量权重系数，用于在适应度函数中调整养护质量的影响程度，表示为养护质量函数，代表根据解计算的养护质量，通过适应度函数，遗传算法能够寻找一个平衡点，使得总成本最小化的同时，养护质量也达到符合标准的水平，然后，通过选择机制，根据适应度从当前种群中筛选出优秀个体解，优秀个体解将作为遗传算法下一代的父代，具体公式表示为： 其中，表示为个体解被选中的概率，代表基于个体适应度的相对度量，用于轮盘赌选择机制中，表示为当前种群中的第个个体解，表示为当前种群中的个体解的索引，表示为个体的适应度函数，通过基于适应度的选择原理，将适应度越高的个体解具有高概率选中机制，使得算法在迭代过程中能够选择优秀解决方案，同时保持整体算法的多样性，最后，通过交叉和变异操作在种群中引入新的遗传特征，增加种群的多样性，提高发现全局最优解的概率，具体公式表示为： 其中，表示为新生成的子代个体，代表交叉操作的结果，表示为交叉操作，用于从两个父代个体解和中交换遗传信息，产生新的子代，与表示为父代个体解，与表示为父代个体解索引，与表示为经过变异操作后的子代个体解，与表示为变异操作函数，通过变异操作引入新的遗传特征，防止个体解的过早收敛，交叉操作通过组合两个父代的特征来创建后代，变异操作通过随机改变后代的特征来引入新的遗传多样性，通过结合交叉操作与变异操作使得算法能够更好地搜索解空间，寻找到问题的最优解决方案。

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