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龙图腾网获悉重庆市设计院有限公司申请的专利基于边缘计算网关的低碳沥青道路周期性养护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：CN120975406B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511492604.7，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于边缘计算网关的低碳沥青道路周期性养护方法是由鲁志俊;宋少贤;曲慧明;张永馈;何璐;马悦设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边缘计算网关的低碳沥青道路周期性养护方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于边缘计算网关的低碳沥青道路周期性养护方法，包括：通过边缘计算网关接入多源传感设备，采集路面图像、结构应力、环境及养护材料碳排关联数据并分流转换；调用多模态特征融合裂缝识别算法提取融合裂缝特征，同步获取历史养护碳足迹数据；将多维度数据关联映射后传输至碳‑效双目标养护周期预测模型；经模型特征加权与维度重组输出周期预测结果，结合材料消耗速率数据动态修正；调用时序数据驱动的性能衰减预警算法分析时序关联性，生成预警信息；通过边缘云端协同碳足迹监测平台同步信息至终端，结合不同参数生成养护执行方案。该方法实现养护决策的动态调整，既保障道路性能需求，又实现碳排最小化。

本发明授权基于边缘计算网关的低碳沥青道路周期性养护方法在权利要求书中公布了：1.基于边缘计算网关的低碳沥青道路周期性养护方法，其特征在于，包括： 步骤S1：通过边缘计算网关接入部署于道路不同监测断面的多源传感设备，采集低碳沥青道路的路面图像数据流、结构应力响应数据、环境影响因子数据及养护材料碳排关联数据，将采集数据通过边缘节点进行初步数据分流与协议转换； 步骤S2：调用边缘端集成的多模态特征融合裂缝识别算法对图像数据流进行特征提取与融合处理，识别路面裂缝的几何特征与分布特征，同步通过边缘云端协同碳足迹监测平台获取对应监测断面的历史养护碳足迹数据； 步骤S3：将裂缝识别结果、结构应力响应数据、环境影响因子数据及历史养护碳足迹数据进行关联映射，传输至云端部署的碳-效双目标养护周期预测模型的输入层； 步骤S4：通过碳-效双目标养护周期预测模型对关联数据进行特征加权与维度重组，输出不同养护策略下的周期预测结果，结合边缘端实时采集的养护材料消耗速率数据进行动态修正； 步骤S5：调用时序数据驱动的道路性能衰减预警算法对修正后的周期预测结果进行时序关联性分析，挖掘道路性能参数与养护周期的潜在映射关系，生成阶段性性能衰减预警信息； 步骤S6：通过边缘云端协同碳足迹监测平台将预警信息与养护周期参数同步至终端设备，并基于养护材料碳排系数、路面破损率及性能衰减速率参数生成周期性养护执行方案； 所述碳-效双目标养护周期预测模型采用如下表达式： . 其中，为最优养护周期，分别为碳排目标与性能目标的权重系数，为碳排计算函数，为性能效益函数，为养护周期变量，为养护工艺类型，为养护材料碳排系数，为路面破损率，为初始性能参数，为环境影响综合指数，为性能衰减速率； 所述养护周期参数采用协同优化模型： . 其中，为协同优化目标值，为优化权重，为周期内总碳排，为第i种材料用量，为第i种材料碳排系数，为t时刻能耗，为能源碳排系数，为周期末性能残留率，为初始性能，为t时刻性能衰减速率； 所述步骤S4包括以下分步骤： S41：将封装后的输入数据集传输至云端模型的特征处理层，通过层级注意力机制对裂缝特征、应力特征、环境特征及碳足迹特征进行动态加权，生成多维度特征向量； S42：调用碳-效双目标养护周期预测模型的核心计算模块，基于特征向量进行多场景养护周期模拟计算，输出养护间隔分别为6个月、12个月、24个月对应的碳排数值与性能保持率参数； S43：通过边缘端实时接收养护材料库存数据与消耗速率数据，结合材料补货周期参数对不同场景的周期预测结果进行可行性校验，标记不符合材料供应条件的预测结果； S44：采用加权修正算法对校验通过的预测结果进行调整，将材料消耗速率权重与碳排权重、性能权重进行融合计算，得到修正后的最优养护周期初步值。

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