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龙图腾网获悉北京亦庄智能城市研究院集团有限公司申请的专利基于深度学习的道路设施智能巡检与维护调度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：CN121120031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511653487.8，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权基于深度学习的道路设施智能巡检与维护调度方法是由边郁;邱磊设计研发完成，并于2025-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的道路设施智能巡检与维护调度方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的道路设施智能巡检与维护调度方法，涉及道路设施维护技术领域，包括：获取多维度历史巡检数据进行损伤识别；采集历史维修记录并分类，剔除异常时间点，结合维修成本确定各维度时序重要性和最优维修时间；基于损伤信息和最优维修时间构建多目标优化问题，通过遗传算法求解并迭代优化得到维护调度方案，可提高道路设施维护效率，降低维修成本，延长设施使用寿命。

本发明授权基于深度学习的道路设施智能巡检与维护调度方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的道路设施智能巡检与维护调度方法，其特征在于，包括： 获取多维度的历史巡检数据并进行数据标注得到道路设施标注数据，对所述道路设施标注数据进行损伤识别得到损伤信息； 采集历史维修记录并根据所述损伤信息进行分类，提取每类损伤对应的维修时间间隔序列，确定所述维修时间间隔序列中的异常维修时间点并剔除得到修正维修时间间隔序列，基于所述修正维修时间间隔序列确定维修时间预测特征，根据预先获取的维修成本数据计算所述维修时间预测特征各个维度的时序重要性并确定每类损伤的最优维修时间； 基于所述损伤信息和所述最优维修时间确定多目标约束条件并构建多目标优化问题，通过遗传算法对所述多目标优化问题进行求解得到优化维修方案，根据所述历史维修记录评估所述优化维修方案的适应度并迭代优化，得到最优维修策略并生成维护调度方案，包括： 基于所述损伤信息和所述最优维修时间构建时空约束矩阵，基于所述时空约束矩阵计算成本约束阈值和维修质量约束阈值得到所述多目标约束条件； 提取所述损伤信息中的位置信息和损伤类型，结合预先设置的初始维修方案设置节点并连接所述节点得到异构图网络，对于所述异构图网络中的边，通过注意力机制提取边特征向量并构建边权重矩阵，结合消息传递机制融合所述边特征向量得到融合特征向量； 通过时序图卷积网络对所述历史维修记录进行处理，添加自连接构建邻接矩阵并计算度矩阵，基于所述度矩阵和所述融合特征向量计算得到时序特征矩阵； 基于所述时序特征矩阵和所述多目标约束条件确定决策变量并设置所述多目标约束条件的权重系数，组合构建多目标优化问题，对所述多目标优化问题执行NSGA-III算法进行优化，基于参考点选择策略进行种群选择并结合局部搜索机制求解得到优化维修方案； 基于所述历史维修记录计算所述优化维修方案的适应度值并基于所述适应度值更新NSGA-III算法中的参数，重复优化直至收敛，得到最优维修策略并生成维护调度方案。

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