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龙图腾网获悉沈阳友达道桥公路工程有限责任公司申请的专利基于机器学习的道路桥梁施工沥青路面离析层厚度估计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：CN120612322B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510767865.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于机器学习的道路桥梁施工沥青路面离析层厚度估计方法是由庞天竹;薛天驹设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的道路桥梁施工沥青路面离析层厚度估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的道路桥梁施工沥青路面离析层厚度估计方法，S1.得到对齐多源无损检测数据集；S2.生成复数谱域张量；S3.得到初始傅里叶神经算子模型；S4.得到优化后傅里叶神经算子模型；S5.生成厚度热图，并在厚度热图中标记超阈值区域为疑似离析区域；S6.当钻芯测量结果获取后，将测量结果与疑似离析区域进行比对，并触发亨利气体溶解度优化算法再次寻优，更新傅里叶神经算子模型，在更新后傅里叶神经算子模型收敛时，输出最新离析层厚度连续场、最新厚度热图及疑似离析区域列表，完成沥青路面离析层厚度估计。本发明有效提升了厚度异常区域识别的准确率和空间定位能力，为路面快速巡检与精准补强提供了可靠技术基础。

本发明授权基于机器学习的道路桥梁施工沥青路面离析层厚度估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的道路桥梁施工沥青路面离析层厚度估计方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.同步采集沥青路面数据，构建多源无损检测数据集，并进行预处理，得到对齐多源无损检测数据集； S2.对对齐多源无损检测数据集实施傅里叶变换，生成复数谱域张量； S3.构建傅里叶神经算子模型，对复数谱域张量进行端到端训练，得到初始傅里叶神经算子模型； S4.初始化亨利气体溶解度优化算法种群，定义模型参数寻优空间和傅里叶神经算子模型优化变量，将复数谱域张量为适应度指标，执行亨利气体溶解度优化算法，得到优化后傅里叶神经算子模型； S5.将优化后傅里叶神经算子模型应用于复数谱域张量，生成离析层厚度连续场，生成厚度热图，并在厚度热图中标记超阈值区域为疑似离析区域； S6.当钻芯测量结果获取后，将测量结果与疑似离析区域进行比对，并触发亨利气体溶解度优化算法再次寻优，更新傅里叶神经算子模型，在更新后傅里叶神经算子模型收敛时，输出最新离析层厚度连续场、最新厚度热图及疑似离析区域列表，完成沥青路面离析层厚度估计； 所述S2包括以下步骤： S21.对去噪后的地质雷达回波信号集合中每一个测量点的地质雷达回波信号执行一维傅里叶变换操作，得到每一个测量点对应的地质雷达复数谱域信号； S22.对最终多源无损检测数据集中的标准化图像集合中每一个测量点的线扫图像执行二维傅里叶变换操作，得到每一个测量点对应的线扫图像复数谱域张量； S23.对最终多源无损检测数据集中的归一化温度值集合中每一个测量点的归一化温度值序列执行一维傅里叶变换操作，得到每一个测量点对应的温度复数谱域信号； S24.将地质雷达复数谱域信号、线扫图像复数谱域张量以及温度复数谱域信号，结合测量点的原始环境气压数据、材料黏度数据与位置信息进行统一整合构建为复数谱域张量数据集； 所述S3包括以下步骤： S31.以复数谱域张量数据集为输入，调用子带划分器对每一测量点复数谱域信号的频率维度执行区间划分，生成包含低频子带、中频子带和高频子带在内的M个互不重叠子频段集合； S32.针对每一子频段集合构建独立的子频段卷积路径，分别初始化子频段卷积核权重矩阵、偏置向量及激活函数参数，形成多子带并行卷积器； S33.基于每一测量点的阻抗比系数、归一化温度值、环境气压值和材料黏度值，调用物理调控门控器生成对应子频段门控系数，并将子频段门控系数与多子带并行卷积器进行逐子带耦合，得到物理调控的门控子带卷积输出； S34.对物理调控的门控子带卷积输出执行逆傅里叶变换，获得各子带时域特征； S35.调用残差合并器将各子带时域特征按门控系数进行加权求和，并与原始复数谱域输入特征的提升表示进行残差连接，生成融合特征向量； S36.以融合特征向量和测量点离析层厚度真值构建训练样本，采用联合损失函数对物理调控型多子带傅里叶神经算子进行迭代优化，直至联合损失函数收敛； S37.将收敛后的权重参数固化，输出包含子带划分器、多子带并行卷积器、物理调控门控器与残差合并器的初始物理调控型多子带傅里叶神经算子模型； 所述S5包括以下步骤： S51.将优化后的傅里叶神经算子模型加载到离析层厚度估计任务中，以复数谱域张量数据集为输入，调用优化后的傅里叶神经算子模型，对复数谱域张量数据集中每一个测量点执行厚度预测操作，得到测量点对应的离析层厚度预测值，离析层厚度预测值用于估计测量点处的实际沥青离析层厚度； S52.将所有测量点的离析层厚度预测值按照测量点编号依次排列，构建离析层厚度预测序列； S53.将离析层厚度预测序列中的每一个厚度预测值与对应测量点的空间位置信息进行绑定，并构建离析层厚度场映射函数，离析层厚度场映射函数用于描述二维空间中每一个位置对应的厚度预测值； S54.将离析层厚度场映射函数在二维空间坐标系下进行可视化处理，生成厚度热图图像，厚度热图图像以色彩深浅的形式表达各空间位置处的离析层厚度预测值大小； S55.设定离析层厚度判断阈值区间，离析层厚度判断阈值区间包括下限阈值与上限阈值，将所有厚度预测值中小于下限阈值或大于上限阈值的位置对应的空间坐标提取出来，形成疑似离析区域坐标集合； S56.对疑似离析区域坐标集合中所有位置点进行图形化标记，形成疑似离析区域标注图层； S57.将厚度热图图像与疑似离析区域标注图层进行图像叠加处理，生成最终的离析层厚度可视化图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人沈阳友达道桥公路工程有限责任公司，其通讯地址为：110400 辽宁省沈阳市法库县孟家乡羊草沟村；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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