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龙图腾网恭喜上海同陆云交通科技有限公司申请的专利一种基于机器学习的道路车辙拥包沉陷尺寸及严重程度计算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：CN118134875B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202410259365.X，技术领域涉及：G06F9/455；该发明授权一种基于机器学习的道路车辙拥包沉陷尺寸及严重程度计算方法及系统是由张晓明;杨强;严京旗;邵茜;曹广威设计研发完成，并于2024-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的道路车辙拥包沉陷尺寸及严重程度计算方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于机器学习的道路车辙拥包沉陷尺寸及严重程度计算方法及系统，其方法包括以下步骤：步骤1、在巡检车上安装高清相机、中央工控机、线激光发射器设备，高清相机根据中央工控机的指令采集图像；步骤2、部署在中央工控机的神经网络算法识别、拟合图像中激光线的坐标点[u,v]，利用部署在中央工控机中的基于机器学习的道路基准线算法识别道路基准线，将上述识别得到的激光线和道路基准线进行后处理计算，得到三维病害尺寸及严重程度；步骤3、再通过多张连续图片之间的关系，进行病害长度计算；步骤4、最后将识别的结果保存在本地，并通过移动网络回传至云端。此方法提高了道路车辙拥包沉陷等变形类病害的深度和宽度等检测的准确度。

本发明授权一种基于机器学习的道路车辙拥包沉陷尺寸及严重程度计算方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的道路车辙拥包沉陷尺寸及严重程度计算方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、在巡检车上安装高清相机、中央工控机、线激光发射器设备，所述高清相机根据中央工控机的指令采集图像； 步骤2、部署在所述中央工控机的神经网络算法识别、拟合图像中激光线的坐标点[u,v]，利用部署在所述中央工控机中的基于机器学习的道路基准线算法识别道路基准线，将上述识别得到的激光线和道路基准线进行后处理计算，得到三维病害尺寸及严重程度； 步骤3、再通过多张连续图片之间的关系，进行病害长度计算； 步骤4、最后将识别的结果保存在本地，并通过移动网络回传至云端； 在步骤2中，利用深度学习方法对激光线坐标进行拟合，从而预测得到道路横断面i处的一组断面坐标[[xi1,yi1],[xi2,yi2],...]； 在步骤2中，所述基于机器学习的道路基准线算法具体为： S1、由人工对上述断面进行基准线位置标签标注，作为模型训练的标签，基准线由起止点坐标来表达，记为[[xia,yia],[xib,yib]]； S2、将断面坐标[[xi1,yi1],[xi2,yi2],...]和基准线坐标[[xia,yia],[xib,yib]]分别转换为一维向量，作为模型输入和输出； S3、采用包含但不限于随机森林回归的机器学习算法，通过不同道路断面大量样本对机器学习模型进行训练，从而可实现基准线坐标的预测； 根据病害深度和宽度的信息，根据病害严重等级算法，计算确定基于病害尺寸计算后的病害严重等级定义。

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