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龙图腾网获悉中铁十四局集团装备有限公司申请的专利基于机器视觉的架桥机智能施工控制方法及系统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：CN119648041B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202411707786.0，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权基于机器视觉的架桥机智能施工控制方法及系统是由李东升;杨伦磊;王志超;孙鹏;季未华;毛明立;唐亚军;杨勇;杨飞;孔令政;陶康宏;李佳颖;卢文林;陈春成设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的架桥机智能施工控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于机器视觉的架桥机智能施工控制方法及系统，涉及智能控制技术领域，通过设置于架桥机上的多个高清摄像头采集施工现场的图像信息；将所述图像信息输入预先训练的深度学习模型，识别并定位施工场景中的目标，结合经过空间感知图卷积操作的施工场景拓扑结构的图结构，构建施工场景的数字孪生模型；智能决策代理根据当前施工场景状态生成初始施工策略，采用改进的蒙特卡洛树搜索优化初始施工策略，并通过多目标求解，生成最优施工策略；施工完成后，基于数字孪生模型和全过程数据，利用图神经网络分析施工质量和效率，生成多维度评估报告和优化建议。

本发明授权基于机器视觉的架桥机智能施工控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于机器视觉的架桥机智能施工控制方法，其特征在于，包括： 通过设置于架桥机上的多个高清摄像头采集施工现场的图像信息；将所述图像信息输入预先训练的深度学习模型，识别并定位施工场景中的目标，包括架桥机各部件、桥梁构件和周围环境；基于所述施工场景中的目标的识别结果，结合经过空间感知图卷积操作的施工场景拓扑结构的图结构，构建施工场景的数字孪生模型； 利用强化学习算法，基于施工场景的数字孪生模型和预定义的奖惩函数，训练智能决策代理；智能决策代理根据当前施工场景状态生成初始施工策略，采用改进的蒙特卡洛树搜索算法优化初始施工策略，并通过多目标求解，生成最优施工策略；在最优施工策略转化为智能控制指令后，将所述智能控制指令发送至架桥机的控制系统；在施工过程中，持续采集架桥机各个传感器的数据，融合各个传感器的数据和各个执行机构的反馈数据，生成对架桥机的状态估计；基于状态估计，使用非线性模型预测控制算法对架桥机进行闭环控制； 施工完成后，基于数字孪生模型和全过程数据，利用图神经网络分析施工质量和效率，生成多维度评估报告和优化建议； 所述改进的蒙特卡洛树搜索算法包括： 引入动态动作生成器、使用自适应探索参数的UCT算法、实现树并行化以及应用启发式剪枝；在所述自适应探索参数的UCT算法中，引入动态调整的探索参数c： c＝c_base*1+α*exp-β*tT； 其中，c_base是基础探索参数，α和β分别是第一调节因子和第二调节因子，t是当前迭代次数，T是总迭代次数； 所述通过多目标求解包括：定义施工效率、能源消耗的目标函数，采用改进的NSGA-III算法进行多目标优化，所述改进的NSGA-III算法包括自适应交叉与变异、局部搜索和参考点自适应；根据多目标优化求解结果，生成最优施工策略； 所述利用图神经网络分析施工质量和效率包括： 将架桥机及桥梁结构表示为异构图，对不同类型的节点和边的多维特征向量应用专门的特征转换矩阵，生成初始节点和边； 基于初始节点和边，构建改进的图神经网络模型， 在改进的图神经网络模型的图卷积层后引入时间卷积网络，采用因果卷积和膨胀卷积捕捉时序特征，并将其与图卷积层的输出融合。

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