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龙图腾网获悉陕西省公路局;西安科技大学申请的专利一种公路养护道路施工安全管理方法、装置、介质和设备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：CN119809269B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510003566.8，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种公路养护道路施工安全管理方法、装置、介质和设备是由张涛;杨敏;王茜茜;吕鹏刚;王宣懿;景宏君设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种公路养护道路施工安全管理方法、装置、介质和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种公路养护道路施工安全管理方法、装置、介质和设备，涉及公路施工管理领域。该方法包括：提取路面不同结构层的路面电磁波数据的第一特征向量；将第一特征向量进行结构层标记与老化参数标记，得到训练数据集，将其输入深度卷积神经网络训练，得到反演模型；将待养护公路划分为多个子区域，获取各个子区域中不同结构层的路面电磁波数据，并提取不同结构层对应的路面电磁波数据的第二特征向量，并输入反演模型，得到各个子区域的四个结构层的老化参数；根据老化参数，确定四个结构层的当前老化等级，及转化为下一老化等级的周期，进一步确定各子区域的养护顺序。本发明通过上述方案能提高对公路进行养护的效率。

本发明授权一种公路养护道路施工安全管理方法、装置、介质和设备在权利要求书中公布了：1.一种公路养护道路施工安全管理方法，其特征在于，包括： 获取路面不同结构层对应的路面电磁波数据，所述路面不同结构层包括面层、基层、垫层及底基层；提取所述路面不同结构层对应的路面电磁波数据的第一特征向量，所述第一特征向量包括振幅、相位、频率及波长； 将路面不同结构层对应的第一特征向量分别进行结构层标记与老化参数标记，得到训练数据集，将所述训练数据集输入深度卷积神经网络进行训练，得到反演模型； 将待养护公路划分为多个子区域，获取各个子区域中不同结构层对应的路面电磁波数据，并提取各个子区域中不同结构层对应的路面电磁波数据的第二特征向量；将各个子区域中不同结构层对应的第二特征向量输入所述反演模型，得到与所述各个子区域的四个结构层分别关联的老化参数； 根据所述老化参数，分别确定所述各个子区域的四个结构层的当前老化等级，及从当前老化等级转化为下一老化等级的转化周期； 根据所述各个子区域的四个结构层的当前老化等级，及从当前老化等级转化为下一老化等级的转化周期，确定所述各个子区域的养护顺序； 所述将路面不同结构层对应的第一特征向量分别进行结构层标记与老化参数标记，具体包括： 根据各个第一特征向量中振幅的能量值所在的范围，将所述各个第一特征向量标记为面层、基层、垫层及底基层中的一种； 根据所述各个第一特征向量中包含相位的异常值、频率的异常值及波长的异常值，对所述各个第一特征向量进行老化参数标记； 所述根据所述老化参数，分别确定所述各个子区域的四个结构层的当前老化等级，及从当前老化等级转化为下一老化等级的转化周期，具体包括： 利用预构建的参数量化表对所述老化参数进行重构，得到所述四个结构层分别包含的不同老化类型对应的老化量值； 根据所述不同老化类型对应的老化量值，及所述不同老化类型在其所处结构层中所占的权重，确定所述各个子区域的四个结构层分别对应的当前老化等级，及在当前老化等级所处的老化阶段； 根据所述各个子区域的四个结构层分别在当前老化等级所处的老化阶段，确定所述各个子区域的四个结构层从所述当前老化等级转化为下一老化等级的转化周期； 其中，所述老化阶段包括早期、中期及后期。

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