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公开(公告)号：CN117195894B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202310883609.7
申请日：2023-07-18
Applicant: 安徽省交通规划设计研究总院股份有限公司 , 重庆交通大学 , 安徽省交规院工程智慧养护科技有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种多维特征融合的桥梁康养领域实体对齐方法，收集实体名称、本体概念、概念描述、属性值、知识三元组相关数据，构建该领域实体对齐语料库，进一步构建多维特征融合的桥梁康养领域实体对齐模型，通过领域词嵌入捕获浅层语义，文本嵌入捕获深层语义，三元组嵌入捕获结构特征，并计算目标实体相关特征在相同向量空间下的语义相似度，设置可学习的自适应权重超参数实现实体对间的多维特征融合，得到最终的实体对综合语义相似度结果。本发明将领域词嵌入、文本嵌入与知识三元组嵌入方法相结合，同时保留了领域实体对间的浅层语义特征、深层语义特征以及在结构上的关联，进一步提高了模型的性能和领域适应性。
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公开(公告)号：CN118134398B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410544975.4
申请日：2024-05-06
Applicant: 安徽省交通规划设计研究总院股份有限公司
IPC: G06Q10/0875 , G06Q10/10 , G06Q30/0201 , G06Q50/08 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06F40/166 , G06F40/18 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于CAD对象特性的标记数量表生成系统、设备及介质，包括如下模块：S1、输入模块，接收CAD设计文件，并从中提取CAD对象及其属性信息；S2、特征识别模块，采用卷积神经网络模型，自动识别所述CAD设计文件中的不同CAD对象，并提取属性信息；S3、数据处理模块，根据提取的CAD对象及其属性信息，使用预定义的算法自动计算所需的标记数量；S4、生成模块，根据数据处理模块的计算结果，自动生成标记数量表；S5、输出模块，将生成的标记数量表输出给用户。本系统充分利用了计算机视觉和深度学习技术，实现了对CAD设计文件中对象的自动识别和属性提取，以及基于这些信息的智能材料需求和成本估算。
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公开(公告)号：CN118134398A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410544975.4
申请日：2024-05-06
Applicant: 安徽省交通规划设计研究总院股份有限公司
IPC: G06Q10/0875 , G06Q10/10 , G06Q30/0201 , G06Q50/08 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06F40/166 , G06F40/18 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于CAD对象特性的标记数量表生成系统、设备及介质，包括如下模块：S1、输入模块，接收CAD设计文件，并从中提取CAD对象及其属性信息；S2、特征识别模块，采用卷积神经网络模型，自动识别所述CAD设计文件中的不同CAD对象，并提取属性信息；S3、数据处理模块，根据提取的CAD对象及其属性信息，使用预定义的算法自动计算所需的标记数量；S4、生成模块，根据数据处理模块的计算结果，自动生成标记数量表；S5、输出模块，将生成的标记数量表输出给用户。本系统充分利用了计算机视觉和深度学习技术，实现了对CAD设计文件中对象的自动识别和属性提取，以及基于这些信息的智能材料需求和成本估算。
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公开(公告)号：CN118138640B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410555225.7
申请日：2024-05-07
Applicant: 安徽省交通规划设计研究总院股份有限公司
IPC: H04L67/568 , H04L69/04 , H04L41/14 , H04L41/147 , H04L41/16
Abstract: 本发明公开了一种云平台用户数据传输优化系统及方法，包括如下步骤：S1、采集用户行为数据和网络状态信息；S2、使用深度强化学习模型分析用户行为数据和网络状态信息，预测用户未来的数据请求；S3、根据预测结果，将预计会被请求的数据缓存至距用户最近的边缘计算节点；S4当用户实际发起数据请求时，通过边缘计算节点直接响应该请求，减少数据从云中心到用户端的传输时间；S5、对于需要从云中心传输到边缘节点的数据，采用Brotli压缩技术对数据进行压缩。本发明显著提高了数据传输的效率和稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118138640A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410555225.7
申请日：2024-05-07
Applicant: 安徽省交通规划设计研究总院股份有限公司
IPC: H04L67/568 , H04L69/04 , H04L41/14 , H04L41/147 , H04L41/16
Abstract: 本发明公开了一种云平台用户数据传输优化系统及方法，包括如下步骤：S1、采集用户行为数据和网络状态信息；S2、使用深度强化学习模型分析用户行为数据和网络状态信息，预测用户未来的数据请求；S3、根据预测结果，将预计会被请求的数据缓存至距用户最近的边缘计算节点；S4当用户实际发起数据请求时，通过边缘计算节点直接响应该请求，减少数据从云中心到用户端的传输时间；S5、对于需要从云中心传输到边缘节点的数据，采用Brotli压缩技术对数据进行压缩。本发明显著提高了数据传输的效率和稳定性。
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公开(公告)号：CN113486188B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202110601488.3
申请日：2021-05-31
Applicant: 安徽省交通规划设计研究总院股份有限公司 , 公路交通节能与环保技术及装备交通运输行业研发中心
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F16/33 , G06F40/211 , G06F40/253 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06Q10/20
Abstract: 一种基于知识图谱的桥梁智能诊断系统，包括管养知识库模块、知识图谱模块、智能诊断模块：管养知识库模块为桥梁病害管养知识信息；知识图谱模块与管养知识库模块的接口连接，用于对管养知识库模块的知识内容进行实体抽取及关系构建，通过Neo4j图数据库建立病害管养知识图谱；智能诊断模块基于NLP算法对用户查询信息进行语言处理，获取用户查询意图，提取查询关键词，通过Cypher语言在病害管养知识图谱中进行信息匹配，根据目标病害知识图谱提供智能、全面、科学的病害管养建议。本系统可大幅提升管养策略制定的精准度和专业性，提高管养效率，可供管养人员采纳较为先进的技术，提升管养质量，可增加管养工作的智能化程度，降低管养成本。
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公开(公告)号：CN113486188A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110601488.3
申请日：2021-05-31
Applicant: 安徽省交通规划设计研究总院股份有限公司 , 公路交通节能与环保技术及装备交通运输行业研发中心
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F16/33 , G06F40/211 , G06F40/253 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06Q10/00
Abstract: 一种基于知识图谱的桥梁智能诊断系统，包括管养知识库模块、知识图谱模块、智能诊断模块：管养知识库模块为桥梁病害管养知识信息；知识图谱模块与管养知识库模块的接口连接，用于对管养知识库模块的知识内容进行实体抽取及关系构建，通过Neo4j图数据库建立病害管养知识图谱；智能诊断模块基于NLP算法对用户查询信息进行语言处理，获取用户查询意图，提取查询关键词，通过Cypher语言在病害管养知识图谱中进行信息匹配，根据目标病害知识图谱提供智能、全面、科学的病害管养建议。本系统可大幅提升管养策略制定的精准度和专业性，提高管养效率，可供管养人员采纳较为先进的技术，提升管养质量，可增加管养工作的智能化程度，降低管养成本。
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公开(公告)号：CN117195894A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310883609.7
申请日：2023-07-18
Applicant: 安徽省交通规划设计研究总院股份有限公司 , 重庆交通大学 , 安徽省交规院工程智慧养护科技有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种多维特征融合的桥梁康养领域实体对齐方法，收集实体名称、本体概念、概念描述、属性值、知识三元组相关数据，构建该领域实体对齐语料库，进一步构建多维特征融合的桥梁康养领域实体对齐模型，通过领域词嵌入捕获浅层语义，文本嵌入捕获深层语义，三元组嵌入捕获结构特征，并计算目标实体相关特征在相同向量空间下的语义相似度，设置可学习的自适应权重超参数实现实体对间的多维特征融合，得到最终的实体对综合语义相似度结果。本发明将领域词嵌入、文本嵌入与知识三元组嵌入方法相结合，同时保留了领域实体对间的浅层语义特征、深层语义特征以及在结构上的关联，进一步提高了模型的性能和领域适应性。
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公开(公告)号：CN117131200A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202310883586.X
申请日：2023-07-18
Applicant: 安徽省交通规划设计研究总院股份有限公司 , 重庆交通大学 , 安徽省交规院工程智慧养护科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的桥梁康养知识图谱构建方法,该方法首先对桥梁管养领域文本中的实体和关系进行标注，形成该领域知识抽取语料库；其次，提出基于预训练语言模型的信息抽取模型，该模型的嵌入层共享ALBERT预训练语言模型对领域文本描述进行知识表征，命名实体识别模块采用Transformer进行词嵌入的语义特征提取，关系抽取模块采用BiGCN提取特征，分别使用CRF和Softmax对命名实体和实体间关系进行标签预测，输入领域标注语料进行模型训练；然后，利用训练好的知识抽取模型进行该领域命名实体识别和关系抽取；最后，根据所抽取的实体和关系构建桥梁康养知识图谱。本发明应用于领域知识图谱构建过程，实现了桥梁康养知识的半自动化信息抽取，降低人工构建成本。
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