【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，特别涉及一种基于大模型的道路检测报告生成方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、随着公路交通量的不断增长和道路使用年限的增加，道路病害问题日益突出，对道路养护的需求也日益增加。道路检测是进行道路养护的前提和基础，通过对道路进行定期检测，可以及时了解道路的技术状况，发现道路病害，为制定合理的养护方案提供科学依据。
2、传统的道路检测主要依靠人工进行，检测人员需要携带检测设备到现场进行数据采集，并人工分析数据，生成道路检测报告。但人工检测需要耗费大量时间和人力，检测速度慢，难以满足大规模道路检测的需求；人工分析数据时容易受到主观因素的影响，可能导致信息提取不全面，遗漏重要的信息；并且人工分析数据难以进行深度分析，分析结论不够精准，养护方案不够科学合理；同时人工生成报告需要耗费大量时间，导致报告生成时间过长，难以满足及时性要求。
3、随着人工智能技术与深度学习的不断发展，一些报告生成系统与方法被提出，这些系统能够用来自动识别路面病害，生成初步的报告内容。然而，由于训练数据量不足，模型泛化能力有限，难...
【技术保护点】
1.一种基于大模型的道路检测报告生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大模型的道路检测报告生成方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求1所述的基于大模型的道路检测报告生成方法，其特征在于，所述目标检测数据包括道路病害数据和道路环境数据；其中，所述道路病害数据包括路面病害类型数据、路面病害分布区域数据和路面病害严重程度数据；所述道路环境数据包括道路结构数据、道路交通荷载数据和道路气候环境数据。
4.根据权利要求3所述的基于大模型的道路检测报告生成方法，其特征在于，所述从所述道路检测数据中提取目标检测数据，包括：
5.根...
【技术特征摘要】
1.一种基于大模型的道路检测报告生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大模型的道路检测报告生成方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求1所述的基于大模型的道路检测报告生成方法，其特征在于，所述目标检测数据包括道路病害数据和道路环境数据；其中，所述道路病害数据包括路面病害类型数据、路面病害分布区域数据和路面病害严重程度数据；所述道路环境数据包括道路结构数据、道路交通荷载数据和道路气候环境数据。
4.根据权利要求3所述的基于大模型的道路检测报告生成方法，其特征在于，所述从所述道路检测数据中提取目标检测数据，包括：
5.根据权利要求1至4任一项所述的基于大模型的道路检测报告生成方法，其特征在于，所述根据从用...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈轶平，刘伟亮，李廷，
申请(专利权)人：浪潮云信息技术股份公司，
类型：发明
国别省市：
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