(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211037319.2 (22)申请日 2022.08.29 (71)申请人 孟天祥 地址 277000 山东省枣庄市薛城区临城办 事处福泉小区7号楼 (72)发明人 孟天祥　贾军　马任　 (74)专利代理 机构 日照朝一专利代理事务所 (普通合伙) 37350 专利代理师 慕朝利 (51)Int.Cl. G06F 16/36(2019.01) G06F 16/34(2019.01) G06F 40/289(2020.01) G06Q 50/26(2012.01) (54)发明名称 一种路面胀缩预警方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种路面胀缩预警方法及系 统， 涉及计算机应用领域， 所述方法包括： 通过基 于大数据采集历史路面胀缩数据， 其中包括多组 带有时间、 位置标识的胀缩数据； 依次分析得到 历史胀缩分析结果； 得到胀缩影响因素集合， 其 中包括多个胀缩影 响因素； 构建路面胀缩知 识图 谱； 对目标路面进行多维度数据采集， 得到目标 路面数据； 渲染得到目标路面胀缩知识图谱； 基 于目标路面胀缩知识 图谱进行目标路面的胀缩 预警。 解决了现有技术中存在路面胀缩问题发现 不及时， 无法第一时间进行处理， 影响道路正常 使用， 甚至引发交通事故的技术问题。 达到了提 高路面胀缩预警的直观化、 智 能化程度， 进而提 高路面胀缩预警及时性、 准确性的技 术效果。 权利要求书2页 说明书8页 附图3页 CN 115329098 A 2022.11.11 CN 115329098 A 1.一种路面胀缩预警方法， 其特 征在于， 包括： 基于大数据采集历史路面胀缩数据， 其中， 所述历史路面胀缩数据中包括多组带有时 间、 位置标识的胀缩数据； 对所述多组带有时间、 位置标识的胀缩数据依次进行分析， 得到历史胀缩分析 结果； 根据所述历史胀缩分析结果， 得到胀缩影响因素集合， 其中， 所述胀缩影响因素集合包 括多个胀缩影响因素； 基于所述多个胀缩影响因素构建路面胀缩知识图谱； 对目标路面进行多维度数据采集， 得到目标路面数据； 将所述目标路面数据渲染至所述路面胀缩知识图谱， 得到目标路面胀缩知识图谱； 基于所述目标路面胀缩知识图谱进行 所述目标路面的胀缩预警。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述历史胀缩分析结果， 得到胀 缩影响因素集 合， 包括： 提取所述历史胀缩分析 结果中多次历史胀缩的多个分析 结果； 根据所述多个分析结果， 构建历史胀缩指标 ‑事件散点图， 其中， 所述历史胀缩指标 ‑事 件散点图包括多个指标 ‑事件散点图； 利用SPSS对所述多个指标 ‑事件散点 图依次进行相关性分析， 得到多个相关性分析结 果； 筛选所述多个相关性分析结果中， 相关性符合预设相关性要求的结果， 并反向匹配得 到多个指标； 根据所述多个指标， 组建所述胀缩影响因素集 合。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述多个分析结果， 构建历史胀 缩指标‑事件散点图， 包括： 基于大数据组建胀缩指标集 合， 其中， 所述胀缩指标集 合包括多个胀缩指标； 基于所述多个胀缩指标， 对所述多个分析结果依次进行指标参数提取， 得到多组指标 参数； 根据所述多组指标参数与所述多次历史胀缩的映射关系， 构建所述多个指标 ‑事件散 点图， 并组成所述历史胀缩指标 ‑事件散点图。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 在所述根据所述多个指标， 组建所述胀缩 影响因素集 合之后， 还 包括： 利用网络 爬虫技术对所述多个胀缩影响因素依次进行 数据爬取， 得到目标 数据集合； 对所述目标数据集合中的目标数据进行分词处理， 得到数据分词结果， 其中， 所述数据 分词结果包括多个分词文本； 筛选所述多个分词文本中满足预设文本要求的文本， 组成关键文本集 合； 将所述关键文本集合作为路面胀缩知识元素集合， 并根据 所述路面胀缩知识元素集合 构建所述路面胀缩知识图谱。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 在所述根据 所述路面胀缩知识元素集合构 建所述路面胀缩知识图谱之前， 还 包括： 获得第一预设 分词要求； 将所述多个分词文本中满足所述第 一预设分词 要求的分词文本进行剔除， 得到剔除结权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115329098 A 2果； 获得第二预设 分词要求； 将所述剔除结果中满足所述第二预设 分词要求的分词文本进行提取， 得到提取 结果； 对所述提取结果中的分词文本进行类别划分， 得到分词分类结果， 其中， 所述分词分类 结果包括 概念分词、 属性分词、 关系分词； 将所述概念分词作为概念知识元素、 将所述属性分词作为属性知识元素、 将所述关系 分词作为关系知识元 素， 并组成所述路面胀缩知识元 素集合。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 还 包括： 获得路面胀缩预警； 基于大数据组建胀缩故障数据集； 基于所述路面胀缩故障预警， 在所述胀缩故障数据集中遍历得到目标胀缩故障类型； 匹配所述目标胀缩故障类型的目标故障处理方案， 并根据 所述处理方案进行路面胀缩 故障处理。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述基于大数据组建胀缩故障数据集， 包 括： 基于大数据组建路面胀缩故障集， 其中， 所述路面胀缩故障集包括多种路面胀缩故障； 依次对所述多种路面胀缩故障中各种路面胀缩故障进行分析， 得到多组故障特 征； 根据所述多组故障特 征， 依次分析 得到多个故障处 理方案； 根据所述多种路面胀缩故障、 所述多组故障特征、 所述多个故障处理方案之间的映射 关系， 组建所述胀缩故障数据集。 8.一种路面胀缩预警系统， 其特 征在于， 包括： 数据采集模块， 所述数据采集模块用于基于大数据采集历史路面胀缩数据， 其中， 所述 历史路面胀缩数据中包括多组带有时间、 位置标识的胀缩数据； 数据分析模块， 所述数据分析模块用于对所述多组带有时间、 位置标识 的胀缩数据依 次进行分析， 得到历史胀缩分析 结果； 因素确定模块， 所述因素确定模块用于根据所述历史胀缩分析结果， 得到胀缩影响因 素集合， 其中， 所述胀缩影响因素集 合包括多个胀缩影响因素； 图谱构建模块， 所述图谱构建模块用于基于所述多个胀缩影响因素构建路面胀缩知识 图谱； 目标图谱预警模块， 所述目标图谱预警模块包括： 目标数据采集模块， 所述目标数据采集模块用于对目标路面进行多维度数据采集， 得 到目标路面数据； 目标图谱获得模块， 所述目标图谱获得模块用于将所述目标路面数据渲染至所述路面 胀缩知识图谱， 得到目标路面胀缩知识图谱； 目标图谱应用模块， 所述目标图谱应用模块用于基于所述目标路面胀缩知识图谱进行 所述目标路面的胀缩预警。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115329098 A 3