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龙图腾网恭喜江西省交通工程集团有限公司;江西省交通投资集团有限责任公司;江西省恒通交通工程检测有限公司申请的专利一种沥青路面工程质量管控平台及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：CN119168494B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202411658019.5，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种沥青路面工程质量管控平台及方法是由邓俊双;刘源保;刘昌燊;谢育林;彭爱红;龙家春;蓝庆红;张勇亮;郭捷菲;杨晖;聂军红设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种沥青路面工程质量管控平台及方法在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及沥青施工管理技术领域，具体公开了一种沥青路面工程质量管控平台及方法。本发明实施例通过进行质量管控规划与多源监控，获取多源监控数据；对多个关键施工区域进行视频监控；进行材料进出场的质量管控与登记记录；进行设备性能监测、状态监测和工作监测；进行沥青搅拌监测和沥青试验监测；进行智能压实监测和竣工验收监测。能够生成管控规划数据，进行多源监控，展示实时监控视频、材料进出场可视化管理数据、设备监测可视化数据、沥青监测可视化数据和压实验收监测可视化数据，能够实现对沥青路面工程项目的自动精细跟踪与严格管理，且工程质量管控全面而细致，并能够实现远程、实时的工程监管。

本发明授权一种沥青路面工程质量管控平台及方法在权利要求书中公布了：1.一种沥青路面工程质量管控方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：获取沥青路面工程的施工设计数据，进行质量管控规划，生成管控规划数据，并按照所述管控规划数据，进行多源监控，获取多源监控数据；按照所述多源监控数据，对多个关键施工区域进行视频监控，获取并展示实时监控视频；按照所述多源监控数据，进行材料进出场的质量管控与登记记录，生成并展示材料进出场可视化管理数据；按照所述多源监控数据，进行设备性能监测、状态监测和工作监测，生成并展示设备监测可视化数据；按照所述多源监控数据，进行沥青搅拌监测和沥青试验监测，生成并展示沥青监测可视化数据；按照所述多源监控数据，进行智能压实监测，并在完成沥青路面工程后，进行竣工验收监测，生成并可视化展示压实验收监测可视化数据；其中，所述获取沥青路面工程的施工设计数据，进行质量管控规划，生成管控规划数据，并按照所述管控规划数据，进行多源监控，获取多源监控数据具体包括以下步骤：获取沥青路面工程的施工设计数据，所述施工设计数据包括沥青混合料的类型、配比、技术要求和施工规范；按照工程的施工设计数据进行质量管控规划，生成管控规划数据；按照所述管控规划数据，进行多源监控的传感器布置与传输规划，创建多源监控系统；基于所述多源监控系统，进行多源监控处理，获取多源监控数据；其中，所述按照所述多源监控数据，对多个关键施工区域进行视频监控，获取并展示实时监控视频具体包括以下步骤：按照所述多源监控数据，确定多个关键施工区域，多个所述关键施工区域包括沥青拌合站、摊铺机作业区和压路机作业区；生成视频监控指令；按照所述视频监控指令，对多个关键施工区域进行视频监控，获取实时监控视频；对所述实时监控视频进行实时展示；其中，按照所述视频监控指令，对多个关键施工区域进行视频监控，获取实时监控视频具体包括以下步骤：获取多个关键施工区域的历史监控视频流以及当前监控视频流，并对历史监控视频流以及当前监控视频流进行降噪处理；构建深度学习模型，提取降噪后的历史监控视频流的静置帧作为训练帧，并以对应的标注事件作为数据标注进行训练，得到训练后的预测模型；将提取降噪后的当前监控视频流的静置帧作为测试帧输入训练后的预测模型中，得到多个关键施工区域的预测结果；根据多个关键施工区域的预测结果，对不同关键施工区域的传感器监控参数和优先级进行动态调整，得到实时监控视频；对监控视频流进行降噪处理具体包括以下步骤：从监控视频流中提取视频帧，并对视频帧采用傅里叶变换操作，以将像素强度表示转化为频率成分的表示，得到频谱，对应的过程存在如下关系式： ；其中，表示视频流，表示从视频流中提取的视频帧，表示傅里叶变换操作，表示频谱；对频谱进行中心化，使低频成分集中在频谱的中心，得到中心化频谱，对应的过程存在如下关系式： ；其中，表示中心化频谱，表示频谱中心化操作；计算中心化频谱中每个成分的振幅，并将振幅进行对数变换，得到幅度谱，对应的过程存在如下关系式： ；其中，表示中心化频谱的振幅，表示对数变换操作，表示幅度谱；计算幅度谱的中值，并根据幅度谱的中值来构建低通滤波器，利用低通滤波器对幅度谱进行过滤以滤除噪声，再进行傅里叶逆变换，得到初步降噪图像，对应的过程存在如下关系式： ； ；其中，表示低通滤波器，表示幅度谱的中值，表示经过低通滤波的频谱，表示傅里叶逆变换操作，表示初步降噪图像；对初步降噪图像采用拉普拉斯金字塔进行多尺度处理，获取多尺度处理后的图像，再将多尺度处理后的图像与初步降噪图像采用平均加权的方式进行融合，以增强图像的结构信息和边缘细节，得到多尺度降噪图像，对应的过程存在如下关系式： ； ；其中，表示拉普拉斯金字塔多尺度处理操作，表示多尺度图像，表示第一权重，表示多尺度降噪图像，表示平均加权融合操作；对多尺度降噪后的图像进行非线性变换操作，以增强图像的对比度和细节表现，得到增强图像，将视频帧和增强图像采用线性加权的方式进行融合，得到最终的降噪图像，对应的过程存在如下关系式： ； ；其中，表示增强图像，表示增强图像，表示最终的降噪图像，表示两个不同的线性加权系数。

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