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龍圖騰網恭喜廣東飛達交通工程有限公司申請的專利一種高速公路監控系統維護方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118761601B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411226862.6，技術領域涉及：G06Q10/0631；該發明授權一種高速公路監控系統維護方法及系統是由朱志勇;楊樂;蔡奇;方勇;馬惠強;廖燕飛設計研發完成，并于2024-09-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種高速公路監控系統維護方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種高速公路監控系統維護方法及系統，涉及計算機技術領域。一種高速公路監控系統維護系統，包括有：目標系統維護項目獲取模塊、待維護項目風險預測模塊和待維護項目優先度評估模塊。本發明通過自動化的風險評估和優先度評價模型，能夠快速識別并優先處理高風險監控項目，顯著提高了維護工作的效率，并保證了監控系統始終處于最佳運行狀態，為高速公路的交通安全提供了強有力的技術支持，且能夠適應不同的交通狀況和環境變化，確保在各種情況下都能實現有效的監控系統維護。

本發明授權一種高速公路監控系統維護方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種高速公路監控系統維護方法，其特征在于，包括：S1.獲取當前的目標監控系統待維護列表；目標監控系統待維護列表中包含有M個待維護項目Pm，m＝1，2，…，M；基于目標監控系統項目故障風險模型對目標監控系統待維護列表進行篩選，得到目標監控系統待維護項目風險列表，目標監控系統待維護項目風險列表包含有存在監控風險情況的待維護項目；目標監控系統項目故障風險模型用于對待維護項目Pm進行風險值篩選，篩選高風險待維護項目進行優先維護；若目標監控系統待維護項目風險列表非空，則將目標監控系統待維護項目風險列表中的待維護項目從目標監控系統待維護列表中剔除，得到更新目標監控系統待維護列表，并優先維護目標監控系統待維護項目風險列表中的待維護項目；若目標監控系統待維護項目風險列表為空，則將目標監控系統待維護列表作為更新目標監控系統待維護列表，進入步驟S2；S2.更新目標監控系統待維護列表中包含有N個待維護項目Pn，獲取待維護項目故障信息Gn和待維護項目時序信息Tn，基于所有待維護項目Pn的待維護項目故障信息Gn、待維護項目時序信息Tn和目標監控系統項目優先度評價模型對更新目標監控系統待維護列表進行重新排序，得到優先目標監控系統待維護列表；目標監控系統項目優先度評價模型用于對待維護項目Pn進行全面的優先度評估，能夠保持對目標監控系統的最優維護；基于優先目標監控系統待維護列表中的順序對待維護項目進行維護；步驟S1中的目標監控系統項目故障風險模型包含有信息提取層、坐標特征提取層、風險評估層和結果輸出層；信息提取層用于對待維護項目Pm的坐標信息進行提取，得到待維護項目坐標信息Fm；根據待維護項目坐標信息Fm提取當前現場環境信息，得到待維護項目環境信息Hm；坐標特征提取層用于對待維護項目環境信息Hm進行特征提取，得到待維護項目環境信息特征Hm’；風險評估層用于對待維護項目環境信息特征Hm’進行風險評估，得到待維護項目風險值Xm；將所有待維護項目風險值Xm大于待維護項目風險閾值的待維護項目加入目標監控系統待維護項目風險列表中；結果輸出層用于輸出目標監控系統待維護項目風險列表；步驟S2中的目標監控系統項目優先度評價模型包含有信息特征提取層、特征量化層、優先度評估層和結果輸出層；信息特征提取層用于對待維護項目故障信息Gn進行特征提取，得到待維護項目故障信息特征Gn’，對待維護項目時序信息Tn進行特征提取，得到待維護項目時序信息特征Tn’；特征量化層用于根據待維護項目故障信息特征Gn’進行量化評分，得到待維護項目故障信息評分Un；根據待維護項目時序特征信息Tn’進行量化評分，得到待維護項目時序信息評分Vn；優先度評估層用于利用公式Qn＝W1*Un+W2*Vn對待維護項目Pn進行優先度評估，得到待維護項目優先度評分Qn；W1表示為Un的權重系數，W2表示為Vn的權重系數；將所有待維護項目Pn按優先度評分從大到小進行排列，得到優先目標監控系統待維護列表；結果輸出層用于輸出優先目標監控系統待維護列表；還包括確定W1和W2的具體數值的具體步驟：構建初始隨機權重系數迭代種群和初始精英權重系數迭代種群；初始隨機權重系數迭代種群中包含有K個隨機權重系數迭代個體Ak，k＝1，2，…，K；每個隨機權重系數迭代個體包含有一組隨機生成的W1和W2的取值；初始精英權重系數迭代種群中包含有I個精英權重系數迭代個體Bi，i＝1，2，…，I；每個精英權重系數迭代個體包含有一組受到約束生成的W1和W2的取值；設置最大迭代次數Emax；定義當前迭代次數為E，E＝1，2，…，Emax；收集若干組歷史已維護項目訓練樣本，每一組歷史已維護項目訓練樣本中包含有歷史已維護項目順序，所有歷史已維護項目的歷史故障信息特征評分和歷史時序信息特征評分；將若干組歷史已維護項目訓練樣本進行組合，得到權重系數訓練集；當前迭代次數為E時，根據初始隨機權重系數迭代種群中的隨機權重系數迭代個體Ak對權重系數訓練集進行模擬計算，得到隨機適應度Ck；根據初始精英權重系數迭代種群中的精英權重系數迭代個體Bi對權重系數訓練集進行模擬計算，得到精英適應度Di；利用公式YE＝sinR*EEmax得到種群更新動態比例YE，R為調整參數；根據種群更新動態比例YE選取初始精英權重系數迭代種群中適應度較高的精英權重系數迭代個體加入初始隨機權重系數迭代種群中，得到新的初始隨機權重系數迭代種群；根據種群更新動態比例YE選取初始隨機權重系數迭代種群中適應度較高的隨機權重系數迭代個體加入初始精英權重系數迭代種群中，得到新的初始精英權重系數迭代種群；到達最大迭代次數Emax時，輸出初始隨機權重系數迭代種群和初始精英權重系數迭代種群中適應度最大的最優權重系數迭代個體，將最優權重系數迭代個體中的W1和W2的值作為優先度評估層中W1和W2的值。

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