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龙图腾网恭喜济南博赛网络技术有限公司申请的专利一种基于人工智能的道路护栏状态检测方法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：CN119295786B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-20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：202411402429.3，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权一种基于人工智能的道路护栏状态检测方法是由董良;王彦磊;李海涛;徐兴强;殷立峰;陈振学;殷晨;张荣家设计研发完成，并于2024-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的道路护栏状态检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于道路护栏状态检测技术领域，具体涉及一种基于人工智能的道路护栏状态检测方法。包括采用机器视觉、超声波传感器和激光雷达采集护栏状态信息；利用改进U‑Net网络架构对图像数据进行智能增强处理，改进自适应滤波处理距离数据，改进聚类分析分离护栏点云与周围环境；引入知识图谱增强融合构建多模态融合神经网络，输出护栏状态特征向量；最后利用先进状态评估算法，结合模糊逻辑和专家系统，确定护栏最终状态并发出警报信息。本发明能准确快速检测护栏状态，提高道路交通安全水平。

本发明授权一种基于人工智能的道路护栏状态检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的道路护栏状态检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、首先采用机器视觉、超声波传感器以及激光雷达采集全面综合的道路护栏状态信息；S2、其次利用改进U-Net网络架构对采集到的机器视觉图像数据进行智能增强处理；采用改进自适应滤波对于超声波传感器检测到的距离数据进行处理；对激光雷达采集到的三维点云数据进行改进的聚类分析，将护栏的点云与周围环境快速分离，提高后续处理效率；S3、接着引入知识图谱增强融合来构建多模态融合神经网络，将预处理后的图像数据、距离数据和三维点云数据输入该网络，输出综合的护栏状态特征向量；S4、最后利用先进的状态评估算法对融合后的特征向量进行分析，判断护栏的状态，引入模糊逻辑和专家系统相结合的评估方法，根据融合特征向量中的各种指标，进行模糊推理和决策，确定护栏的最终状态，并及时发出相应的警报信息；所述步骤S3中引入知识图谱增强融合来构建多模态融合神经网络，实现综合输出综合护栏状态特征向量的具体操作为：S31、首先构建护栏知识图谱G＝V,E，其中V是节点集合，E是边集合，对于图像数据使用卷积神经网络进行特征提取，对于距离数据，使用全连接网络进行特征提取，对于三维点云数据，使用点云处理网络进行特征提取；S32、其次定义融合函数，融合后的综合特征向量为其中Fmerge是融合操作函数，G表示知识图谱，分别是图像、距离和点云数据增强的特征提取；S33、接着进行融合操作，采用加权求和方式，融合后的特征向量为其中ωI，ωD，ωP是权重系数，其权重通过知识图谱中的信息进行设定；S34、最后经过知识图谱引导的特征融合后，得到综合的护栏状态特征向量，用于后续的护栏状态判断和分析。

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