浙江交工集团：基于知识增强神经网络的智能检测技术，提升路基压实效率
浙江交工集团：基于知识增强神经网络的智能检测技术，提升路基压实效率
2025年2月13日，浙江交工集团股份有限公司在国家知识产权局申请了一项名为“基于知识增强神经网络的多变量路基压实度智能检测方法及装置”的专利。这一新技术将为路基压实检测的行业标准树立新的标杆，早期研究表明，它能够显著降低检测成本，同时提升检测效率，给土木工程领域带来革命性变革。
该智能检测方法的主要步骤包括：首先获取原始样本数据集，并对其进行筛选，输出最佳样本数据集。接着，企业根据压实度对最佳样本数据集进行标签标注，从而形成最终数据集。然后，基于知识增强神经网络框架，构建相应的预测网络，并利用最终数据集对预测网络进行训练，得到逼真的压实度预测模型。最后，利用压路机采集的数据输入模型，实现实时压实度预测，并结合压路机位置信息，生成压实质量云图，助力施工管理更为精细化。
从技术角度来看，知识增强神经网络（Knowledge-Augmented Neural Networks）是一种近年来逐渐流行的深度学习前沿技术。它结合了深度学习与领域知识，利用多层次的信息融合来提升模型的泛化能力和预测准确性。这一技术在复杂的土木工程检测中，能够充分考虑地基土壤特性、环境因素及设备工况等多重变量，使得检测结果更加精准。
与传统的路基压实检测方法相比，该技术的优势不言而喻。通常，传统检测往往依赖人工取样与经验判断，过程复杂且耗时、不易规范。而基于智能算法的检测方法，不仅能够实现数据的自动采集，还能够借助强大的数据处理能力，迅速提供分析结果，从而支持工程师做出更加科学的决策。
浙江交工集团自1999年成立以来，专注于土木工程建筑业。其丰富的行业经验及技术积累，使得此次专利申请有了更坚实的技术基础。根据天眼查的数据显示，该公司目前在知识产权方面已有1653条专利记录，这也展现了其在技术创新和应用领域的雄厚实力。
当前，随着人工智能技术的飞速发展，综合应用AI技术来提升检测效率的趋势愈加明显。从AI绘画到AI写作，再到本次的智能检测，AI技术正逐步渗透到各个行业，引领着一场技术革命。对于路基压实度的智能检测，不仅能极大地方便工程人员的工作，同时也有效降低了人工成本与时间投入，为行业发展带来了新的可能性。
此外，关于未来的发展趋势，智能检测将在公路、铁路及城市基础设施多个领域得到应用。随着技术的不断迭代与升级，未来的检测方法将变得更加智能化、灵活化，数据的实时监控与反馈也将成为常态。这不仅是技术的变革，更是思维方式与管理模式的全面革新。
在社会层面，路基压实度智能检测的普及代表着一种更为科学合理的工程建设理念。随着相关技术的推广，行业内的绿色施工与可持续发展将逐渐实现，也将为生态环境的保护做出更大贡献。显然，浙江交工集团的创新实践不仅对企业自身发展带来了潜在收益，更为整个行业的提升与进步注入了新的动力。
总之，基于知识增强神经网络的多变量路基压实度智能检测方法，为土木工程检测的智能化进程提供了有力支撑，未来的应用前景值得期待。
本文原文来自搜狐