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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于高频智能巡检数据的路面性能动态预测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：CN115271204B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202210892689.8，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于高频智能巡检数据的路面性能动态预测方法是由吴荻非;杜豫川;刘成龙;潘宁;蒋盛川;翁梓航设计研发完成，并于2022-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高频智能巡检数据的路面性能动态预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于高频巡检数据的路面性能动态预测方法，该方法包括以下步骤：步骤1：根据路面性能状况数据分别构建衰变模型，并确定衰变模型的初始模型参数；步骤2：将当前时刻定为T0，并确定用于预测数据积累的高频巡检时间区段t1和预测时间区段t2；步骤3：对各类路面性能状况数据的衰变模型参数进行回归计算，根据回归计算结果对各衰变模型参数进行更新；步骤4：验证各类路面性能状况数据的衰变模型参数的可靠性；步骤5：基于验证后的衰变模型预测各类路面性能状况数据并加权计算，得到路面性能综合评价指数，以此表征路面性能。与现有技术相比，本发明具有提高预测模型的科学性和可靠性以及提升路面性能预测的准确性等优点。

本发明授权一种基于高频智能巡检数据的路面性能动态预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高频巡检数据的路面性能动态预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤1：将待预测路段按照固定长度和车道进行网格化，并根据得到的路面性能状况数据分别构建衰变模型，并确定衰变模型的初始模型参数； 步骤2：将当前时刻定为T0，并确定用于预测数据积累的高频巡检时间区段t1和预测时间区段t2； 步骤3：基于预测数据积累时间周期内的高频巡检数据对各类路面性能状况数据的衰变模型参数进行回归计算，并根据回归计算结果对各衰变模型参数进行更新； 步骤4：验证更新后的各类路面性能状况数据的衰变模型参数的可靠性； 步骤5：基于验证后的衰变模型预测各类路面性能状况数据，对各类数据进行加权计算，得到路面性能综合评价指数，以此表征路面性能； 所述的步骤1中，待预测路段的网格长度范围为50~200m，将网格定义为R1,R2,……Ri,……Rn，在每个网格内计算各类路面性能状况数据； 路面性能状况数据包括网格内的平整度、路面跳车指数、路面裂缝、路面坑槽、路面车辙、路面抗滑系数、路面磨耗和路面结构强度，其中，网格内的平整度采用国际平整度指数IRI进行表征，路面跳车指数采用短时加速度均方根值rmsa进行表征，路面裂缝和路面坑槽分别采用网格内的裂缝总长度和坑槽总面积进行表征，路面车辙采用车辙深度RD进行表征，路面抗滑系数采用横向力系数SFC进行表征，路面磨耗采用磨耗率WR进行表征，路面结构强度采用路面结构强度系数SSR进行表征； 不同类型的路面性能状况数据对应的衰变模型不同，衰变模型包括线性模型、指数模型、负指数模型和S模型； 所述的步骤2中，预测数据积累的高频巡检时间区段t1不小于30天，预测时间段t2不大于100天，以保证用于衰变模型参数回归的可靠性。

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