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龙图腾网获悉中国葛洲坝集团第二工程有限公司申请的专利一种水工沥青混凝土施工监控数据分析方法、装置及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：CN121350500B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511896455.0，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种水工沥青混凝土施工监控数据分析方法、装置及设备是由刘辉;郭斌宪;刘岩;庄建;代江;王进;童光海;惠金梁;姚志强;刘秦源设计研发完成，并于2025-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水工沥青混凝土施工监控数据分析方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种水工沥青混凝土施工监控数据分析方法、装置及设备，涉及数据处理技术领域，通过平衡响应优化算法联合第一深度学习算法对深度学习样本数据进行学习，能够生成分割准确性更高的颗粒分割模型，提升第一施工质量指纹的构建准确性；然后通过颗粒分割模型对图像特征数据进行分割处理得到的分割结果生成第一施工质量指纹，根据施工特征数据生成第二施工质量指纹，这两个指纹能够有效地反应施工质量；最后采用数据分析处理模型对第一施工质量指纹与第二施工质量指纹融合得到的融合指纹进行处理，生成水工沥青混凝土施工过程对应的监控数据分析结果，能够有效提升施工质量问题的发现效率、准确性以及全面性。

本发明授权一种水工沥青混凝土施工监控数据分析方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种水工沥青混凝土施工监控数据分析方法，其特征在于，包括： 将水工沥青混凝土施工区域进行网格化，得到施工区域网格，并采集每个施工区域网格对应的多模态监控数据；其中，所述多模态监控数据至少包括施工特征数据以及图像特征数据； 根据所述图像特征数据生成深度学习样本数据，并采用平衡响应优化算法联合第一深度学习算法对所述深度学习样本数据进行学习，生成颗粒分割模型； 根据所述颗粒分割模型对所述图像特征数据进行分割处理，得到分割结果，并根据所述分割结果生成第一施工质量指纹，根据所述施工特征数据生成第二施工质量指纹； 根据所述第一施工质量指纹以及所述第二施工质量指纹，生成融合指纹，并采用由平衡响应优化算法联合第二深度学习算法预置的数据分析处理模型对所述融合指纹进行处理，生成水工沥青混凝土施工过程对应的监控数据分析结果； 将水工沥青混凝土施工区域进行网格化，得到施工区域网格，并采集每个施工区域网格对应的多模态监控数据，包括： 将水工沥青混凝土施工区域进行网格化，得到多个施工区域网格； 在施工过程中，针对任意一个施工区域网格，以预设的数据采样频率为基础，采集施工区域网格在连续多个采样时间点上的沥青混合料内部温度、压路机振动频率与振幅、压路机GPS定位数据、碾压遍数、碾压速度中的一种或多种，得到施工特征数据； 遍历所有施工区域网格，得到每个施工区域网格对应的施工特征数据； 采集所有施工区域网格对应的图像特征数据，并将所述施工特征数据与图像特征数据共同作为施工区域网格对应的多模态监控数据； 根据所述图像特征数据生成深度学习样本数据，并采用平衡响应优化算法联合第一深度学习算法对所述深度学习样本数据进行学习，生成颗粒分割模型，包括： 获取所述图像特征数据对应的标准参考图像，将所述图像特征数据及其对应的标准参考图像共同作为深度学习样本数据； 采用第一深度学习算法构建目标模型，并对所述目标模型的超参数进行初始化，得到训练种群；所述第一深度学习算法设置为U-net算法； 采用深度学习样本数据获取所述训练种群中每个第一目标个体对应的适应度，并确定适应度最大的第一目标个体为第一最优目标个体； 针对任意一个第一目标个体，采用环绕式弧形搜索策略围绕所述第一最优目标个体进行自适应解空间选择，得到第二目标个体； 针对任意一个第二目标个体，采用位置关系决策的信息交互搜索策略进行自适应局部信息交互，得到第三目标个体； 针对任意一个第三目标个体，获取激励响应阈值，并根据激励响应阈值选择快速逼近最优解策略和或分散式贪心跳跃策略进行精细优化和或全局优化，得到第四目标个体； 获取总训练次数，并根据所述总训练次数确定训练阶段；其中，所述训练阶段包括训练已完成阶段或训练未完成阶段； 在所述训练阶段为训练已完成阶段的情况下，则根据所述第四目标个体确定第二最优目标个体，并将所述第二最优目标个体包含的超参数作为目标模型的最终超参数，得到颗粒分割模型； 在所述训练阶段为训练未完成阶段的情况下，则以所述第四目标个体为基础，返回获取第一最优目标个体的步骤，进入下一次训练过程； 针对任意一个第一目标个体，采用环绕式弧形搜索策略围绕所述第一最优目标个体进行自适应解空间选择，得到第二目标个体，包括： 将第一目标个体按照适应度从大到小的顺序排列，得到排列之后的第一目标个体； 针对任意一个排列之后的第一目标个体，获取其对应的位置集中强度； 根据排列之后的第一目标个体对应的位置集中强度，获取弧形搜索控制系数，并根据所述弧形搜索控制系数对所述第一最优目标个体的信息进行采集，得到第一最优信息； 确定总训练次数，并根据所述总训练次数获取密度因子； 获取所述排列之后的第一目标个体与所述第一最优目标个体之间的欧式距离； 根据所述密度因子以及所述欧式距离，生成噪声项； 针对任意一个排列之后的第一目标个体，根据所述第一最优目标个体、第一最优信息以及噪声项，进行自适应解空间选择，得到第二目标个体； 针对任意一个第二目标个体，采用位置关系决策的信息交互搜索策略进行自适应局部信息交互，得到第三目标个体，包括： 确定总训练次数，并根据所述总训练次数获取自适应惯性权重； 采用所述自适应惯性权重对所述第二目标个体进行信息采集，得到自采集信息； 针对任意一个第二目标个体，为其随机匹配一个其他的第一随机个体以及一个其他的第二随机个体； 根据所述第二目标个体对应的适应度以及所述第一随机个体对应的适应度，获取第一位置关系决策系数； 根据所述第二目标个体对应的适应度以及所述第二随机个体对应的适应度，获取第二位置关系决策系数； 根据所述第一随机个体以及所述第一位置关系决策系数，获取第一信息交互项； 根据所述第二随机个体以及所述第二位置关系决策系数，获取第二信息交互项； 针对任意一个第二目标个体，根据所述自采集信息、第一信息交互项以及第二信息交互项，进行自适应局部信息交互，得到第三目标个体； 针对任意一个第三目标个体，获取激励响应阈值，并根据激励响应阈值选择快速逼近最优解策略和或分散式贪心跳跃策略进行精细优化和或全局优化，得到第四目标个体，包括： 获取所有第三目标个体对应的适应度，并根据所有第三目标个体对应的适应度获取个体多样性； 根据所述个体多样性获取第一环境激励因子以及第二环境激励因子；其中，第一环境激励因子与第二环境激励因子之和为1； 根据所述第一环境激励因子获取第一响应阈值以及根据所述第二环境激励获取第二响应阈值； 针对任意一个第三目标个体，根据所述第一响应阈值，确定快速逼近最优解策略对应的第一执行动作，并在所述第一执行动作为执行的情况下，则执行快速逼近最优解策略，得到第三目标个体对应的局部位置开发结果；其中，所述第一执行动作包括执行或不执行； 针对任意一个第三目标个体，根据所述第二响应阈值，确定分散式贪心跳跃策略对应的第二执行动作，并在所述第二执行动作为执行的情况下，则执行分散式贪心跳跃策略，得到第三目标个体对应的全局位置开发结果；其中，所述第二执行动作包括执行或不执行； 在所述第一执行动作以及所述第二执行动作均为不执行的情况下，则直接将原有的第三目标个体作为第四目标个体； 在所述第一执行动作为执行和或所述第二执行动作为执行的情况下，则根据所述局部位置开发结果和或全局位置开发结果，确定第四目标个体； 所述快速逼近最优解策略，包括： 获取所述第三目标个体对应的历史最优值，并根据所述历史最优值以及第一最优目标个体，获取第三目标个体对应的当前学习速度，并根据所述当前学习速度对所述第三目标个体进行更新，得到第三目标个体对应的局部位置开发结果； 所述分散式贪心跳跃策略，包括： 获取所述第三目标个体对应的适应度，并根据所述第三目标个体对应的适应度获取分散数量； 确定总训练次数，并根据所述总训练次数获取分散范围，并根据所述分散数量以及分散范围，获取多个分散位置； 以所述分散位置为基础，进行双向跳跃，得到第一跳跃位置以及第二跳跃位置； 根据所有分散位置对应的第一跳跃位置以及第二跳跃位置，确定适应度最大的位置为第三目标个体对应的全局位置开发结果； 根据所述颗粒分割模型对所述图像特征数据进行分割处理，得到分割结果，并根据所述分割结果生成第一施工质量指纹，根据所述施工特征数据生成第二施工质量指纹，包括： 根据所述颗粒分割模型对所述图像特征数据进行分割处理，得到分割结果； 将所述图像特征数据进行网格化，得到多个图像网格，并根据所述分割结果确定每个所述图像网格对应的第一颗粒数量以及第二颗粒数量；其中，第一颗粒是指面积大于预设颗粒面积阈值的颗粒，第二颗粒是指面积小于或等于预设颗粒面积阈值的颗粒；任意一个第一颗粒的面积均大于任意一个第二颗粒的面积；在颗粒位于两个及以上的图像网格中的情况下，则将颗粒划分至占比大的图像网格中； 按照所述图像网格在所述图像特征数据的位置顺序，将所述图像网格对应的第一颗粒数量以及第二颗粒数量组成第一数据矩阵，并对第一数据矩阵进行归一化处理，得到第一施工质量指纹； 将所述施工特征数据组成第二数据矩阵，并对所述第二数据矩阵进行归一化处理，得到第二施工质量指纹。

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