(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 202210558174.4 (22)申请日 2022.05.21 (71)申请人 武汉泰佰腾建 筑劳务有限公司 地址 430040 湖北省武汉市东西湖区海口 二路18号 (72)发明人 刘友凤　 (51)Int.Cl. G06F 30/13(2020.01) G06T 17/00(2006.01) G01D 21/02(2006.01) G06F 119/14(2020.01) (54)发明名称 一种基于人工智能的路面边坡安全监测分 析系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于人工智能的路面边 坡安全监测分析系统， 包括土壤基本信息采集模 块、 土壤近区域安全影响系数分析模块、 护坡框 基本信息获取模块、 护坡框安全影 响系数分析模 块、 挡土墙基本信息获取模块、 挡土墙安全影响 分析模块、 路面边坡安全综合影响系数评估模 块、 路面边坡安全综合影 响系数分析模块和数据 库， 根据目标路面边坡对应土壤近区域安全影 响 系数、 护坡框安全影响系数和挡土墙安全影响系 数， 综合分析目标路面边坡对应的路面边坡安全 综合影响系数， 判断目标路面边坡的安全状态， 实现了对目标路面边坡安全快速精 准的判断， 保 障了公路的正常使用， 延长了公路的使用寿命， 有效的降低了路面 边坡安全 事故发生的概 率。 权利要求书4页 说明书9页 附图1页 CN 114912181 A 2022.08.16 CN 114912181 A 1.一种基于人工智能的路面 边坡安全监测分析系统， 其特 征在于， 包括： 土壤基本信 息采集模块： 用于对目标路面边坡对应土壤近区域的土壤基本信 息进行实 时采集， 得到目标路面 边坡对应土壤近区域的土壤 基本信息； 土壤近区域安全影响系数分析模块： 用于分析目标路面边坡对应土壤近区域安全影响 系数； 护坡框基本信息获取模块： 用于对目标路面边坡对应斜面护坡框进行实时全方位扫 描， 构建目标路面边坡对应斜面护坡框的三维模型， 获取目标路面边坡对应斜面护坡框的 基本信息； 护坡框安全影响系数分析模块： 用于分析目标路面边坡对应斜面护坡框安全影响系 数； 挡土墙基本信息获取模块： 用于对目标路面边坡对应挡土墙进行实时全方位扫描， 构 建目标路面 边坡对应挡土墙的三维模型， 并获取目标路面 边坡对应挡土墙的基本信息； 挡土墙安全影响系数分析模块： 用于分析目标路面 边坡对应挡土墙安全影响系数； 路面边坡安全综合影响系数评估模块： 用于通过目标路面边坡对应斜面护坡框安全影 响系数、 土壤近区域安全影响系 数和挡土墙安全影响系 数， 评估目标路面边坡对应安全综 合影响系数； 路面边坡安全综合影响系数分析模块： 用于将目标路面边坡对应安全综合影响系数与 预设的标准路面 边坡安全综合影响系数进行对比分析， 根据对比结果进行相应处 理； 数据库： 用于存储目标路面边坡对应斜面各护坡框中各端点的初始位置坐标， 存储目 标路面边坡对应各段挡土墙受到土壤近区域的初始推力， 并存储目标路面边坡对应土壤近 区域内各土壤深度子区域初始位置坐标、 土壤酸碱度初始值、 土壤含水量初始值和土壤孔 隙水压力初始值。 2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的路面边坡安全监测分析系统， 其特征在 于： 所述土壤 基本信息采集模块的具体操作如下: 将目标路面边坡对应土壤近区域按照预设的土壤深度梯度进行划分， 得到目标路面边 坡对应土壤近区域内各土壤深度子区域， 并将目标路面边坡对应土壤近区域内各土壤深度 子区域按照由浅入深的顺序编号 为1,2， ...， i,...,k； 通过各检测仪器对目标路面边坡对应土壤近区域内各土壤深度子区域中心位置处的 土壤基本信息进 行实时采集， 得到目标路面边坡对应土壤近区域内各土壤深度子区域中心 位置的土壤基本信息， 并将目标路面边坡对应土壤近区域内各土壤深度子区域中心 位置的 土壤基本信息记为目标路面边坡对应土壤近区域内各土壤深度子区域的土壤基本信息， 其 中土壤基本信息包括土壤酸碱度、 土壤含水量、 土壤孔隙水压力和位置坐标， 将目标路面边 坡对应土壤近区域内各土壤深度子区域土壤酸碱度、 土壤含水量、 土壤孔隙水压力和位置 坐标分别标记为PHi、 Ci、 Fi和Xi(xi,yi)， i＝1， 2......k， i为目标路面边坡对应土壤近区域 内各土壤深度子区域的编号。 3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的路面边坡安全监测分析系统， 其特征在 于： 所述土壤近区域 安全影响系数分析模块的具体操作方法如下： 提取数据库中存储的目标路面边坡对应土壤近区域内各土壤深度子区域的初始位置 坐标X′i(x′i,y′i)；权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114912181 A 2将目标路面边坡对应土壤近区域内各土壤深度子区域的位置坐标Xi(xi,yi)和初始位 置坐标X′i(x′i,y′i)代入公式 得到目标 路面边坡对 应土壤近区域 内各土壤深度子区域的位移量Hi； 将目标路面边坡对应土壤近区域内各土壤深度子区域土壤酸碱度PHi、 土壤含水量Ci、 土壤孔隙水压力Fi和位移量Hi代入公式 得到目标路面边坡对应土壤近区域安全影响系数T， 其中λ0表示为预设的土壤综合影响因 子， λ1表示为预设 的土壤酸碱度影响因子， λ2表示为预设 的土壤含水量影响因子， λ3表示为 预设的土壤孔隙水压力影响因子， λ4表示为预设的土壤位移影响因子， PH ′i、 C′i、 Fi′分别为 数据库中存储的目标路面边坡对应土壤近区域内第i个土壤深度子区域土壤酸碱度初始 值、 土壤含水量初始值和土壤孔隙水压力初始值， H ′表示为预设的土壤允许位移误差值， k 表示为目标路面 边坡对应土壤近区域内土壤深度子区域的个数。 4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的路面边坡安全监测分析系统， 其特征在 于： 所述护坡框基本信息获取模块的具体实施方式为： 通过三维扫描仪对目标路面边坡对应斜面护坡框进行实时全方位扫描， 得到目标路面 边坡对应斜面护坡框的全方位图像， 根据目标路面边坡对应斜面护坡框的全方位图像， 构 建目标路面边坡对应斜面护坡框的三 维模型， 提取目标路面边坡对应斜面护坡框的三维模 型中各护坡框， 将目标路面边坡对应斜面护坡框的三维模型中各护坡框依次编号为1, 2,...,j,...,p； 通过目标路面边坡对应斜面护坡框的三维模型， 获取目标路面边坡对应斜面各护坡框 的表面积和体积， 将目标路面边坡对应斜面各护坡框的表面积和体积分别标记为Sj和Vj， j ＝1,2,......p， j为目标路面 边坡对应斜面各护坡框的编号； 通过GPS传感器实时采集目标路面边坡对应斜面各护坡框中各端点位置， 将 目标路面 边坡对应斜面各护坡框中各端点位置坐标标记为Zjr(xjr,yjr)， r＝1， 2......q， r表示为各 端点的编号。 5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的路面边坡安全监测分析系统， 其特征在 于： 所述护坡框安全影响系数分析模块的具体操作方法如下： 将目标路面边坡对应斜面各护坡框的表面积Sj和体积Vj代入公式 得到目标 路面边坡对应斜面 各护坡框的完整度Wj， 其中S0表示为预 设的护坡 框标准表面积， V0为表示为预设的护坡框标准体积， η0为预设的护坡框完整度影响因子, η1为预设的护坡框 面积影响因子， η2为预设的护坡框体积影响因子； 提取数据库中存储的目标路面边坡对应斜面各护坡框各端点初始位置坐标Zjr(x′jr, y′jr)； 将目标路面边坡对应斜面各护坡框各个端点的位置坐标Zjr(xjr,yjr)和初始位置坐标权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114912181 A 3