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一种高速公路养护作业区的风险预警管理方法与流程

  • 国知局
  • 2024-07-31 21:04:03

本发明属于公路养护,具体为一种高速公路养护作业区的风险预警管理方法。

背景技术:

1、高速公路是指专供汽车高速行驶的公路,具有全封闭、全立交、严格的交通管理等特点,高速公路在不同国家地区、不同时代和不同的科研学术领域有不同规定,高速公路的建设需要大量的资金和人力物力投入,同时还需要考虑到环境保护、景观设计等方面因素,在高速公路的设计和建设过程中,需要遵循国家相关法律法规和标准规范的要求,同时还需要考虑当地地形地貌、气候条件等自然因素,高速路面在车辆行驶的过程中,受到磨损,车辆撞击,因此需要及时的对高速公路进行养护处理,一般养护人员在进行养护时,直接进入高速公路内养护的地点,放置安全护栏与警示牌进行养护工作,但是这样的方式,并没有提前的道路车流量天气做出了解,在养护时,存在恶劣的天气变化,车流量的拥堵,从而让养护人员在养护工作时,带来巨大的安全隐患,对此,我们提出了一种高速公路养护作业区的风险预警管理方法。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足,本发明提供了一种高速公路养护作业区的风险预警管理方法,以解决以上技术问题。

2、为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种高速公路养护作业区的风险预警管理方法,风险预警管理步骤为:

3、s1、通过在后台计算机内建立统计学模型,来对当前高速公路的车流量进行统计分析,并预测出未来的趋势;

4、s2、对当前待养护公路进行数据的采集,包括风速、气压、湿度与能见度,通过线性回归模型对数据进行训练与预测;

5、s3、选择一天中的时间点进行养护工作,结合车流量与天气环境分析,通过物理引擎方式模拟出当前道路车辆行驶规律,得到当前时间点的养护作业区产生的安全风险概率;

6、s4、若当前时间点的安全风险概率低,则后台计算机发出预警信息,警示养护人员当前时间点养护施工存在安全风险,养护人员再选择另一时间点重复s3步骤,得到安全风险概率,直至安全风险概率高后,方可进行养护;

7、s5、养护人员进入高速公路施工,设置安全护栏与警示牌形成作业区,进行养护工作。

8、优先地,s1步骤中统计学模型采用k-means聚类法进行分析,将数据对象划分为k个簇,对簇内对象相似度高,不同簇之间相似度低,算法步骤包括:

9、a1、确定簇k的数量,选择k个数据对象作为初始的聚类中心;

10、a2、将数据对象分配给聚类中心,形成k个簇;

11、a3、重新再次对聚类中心进行计算;

12、a4、重复确定簇k的数量,分配距离中心,直至聚类中心不再变换;

13、聚类中心的计算公式为:

14、p=(p1,p2...pn)=(1/m)*∑(b*j)

15、其中p为聚类中心,m为簇中数据对象的数量,b为数据对象的坐标向量,j为簇的索引。

16、优先地,车流量的数据收集通过在高速公路入口收集得到,通过统计学模型来分析得到车流量数据,并对未来的车流量情况做出预测,高速公路入口对进入当前高速的车辆进行统计,统计时间为当日凌晨12时至次日凌晨12时。

17、优先地,s2步骤中对风速的采集通过建立风速采集设备进行采集,安装在高速公路的一侧,实时对高速公路当前风速进行收集,并将采集的数据上传至后台计算机内进行处理;气压的采集通过气压采集设备进行采集,安装在高速公路一侧,用以记录采集点的实时气压情况,并将采集的结果上传至后台计算机内。

18、优先地,s2步骤中湿度采集通过湿度采集器对高速公路路面上的湿度进行采集,并进行上传;能见度通过能见度采集设备对高速公路上的能见度情况数据进行采集并上传。

19、优先地,s2步骤中线性回归模型公式为:

20、p=x0+x1b+α

21、其中p为因变量,b为自变量,x0与x1为模型参数,α为误差项;

22、通过对数据的采集,将采集的数据代入至模型中,通过模型不断进行训练,来预测出路面天气情况。

23、优先地,s3步骤中物理引擎通过为车辆赋予真实的物理属性,来计算车辆的运动与天气变换的反应,从而来判断出车辆对公路养护的作业区的风险情况。

24、优先地,s3步骤中风险率计算公式为:

25、d=∑e/a

26、其中d为风险率,e为风险期望值,a为风险标准值,e根据演算的车辆风险计算出的平均风险值;

27、风险概率计算公式:

28、k=s/n∑

29、其中k为风险概率,s为风险发生次数,n为总次数,风险发生次数n是指车辆在天气情况的影响下,对养护作业区发生碰撞的次数;

30、风险评估公式:

31、s=k*a

32、其中s为风险评估,k为风险概率,a为风险影响程度。

33、优先地,s4步骤中预警信息通过显示屏发出闪烁危险警告进行警示。

34、优先地,s5步骤中养护人员在确定好养护施工的时间后,进入养护区域进行养护施工。

35、与现有技术相比,本发明的有益效果如下:

36、本申请通过设置的安全风险预警管理,去实时的采集车流量与天气的变换情况,对未来的车辆情况与天气进行预测,并通过建立的物理引擎,来模拟出车辆在高速公路行驶的状态,推算出车辆对养护作业区带来的安全风险数据,在安全风险数据较低时,做出预警,提前对道路车流量天气做出了解,做出模拟推算,算出安全风险高时进行养护工作,降低安全隐患风险。

技术特征:

1.一种高速公路养护作业区的风险预警管理方法,其特征在于,风险预警管理步骤为:

2.根据权利要求1所述的高速公路养护作业区的风险预警管理方法,其特征在于:s1步骤中统计学模型采用k-means聚类法进行分析,将数据对象划分为k个簇,对簇内对象相似度高,不同簇之间相似度低,算法步骤包括:

3.根据权利要求2所述的高速公路养护作业区的风险预警管理方法,其特征在于:车流量的数据收集通过在高速公路入口收集得到,通过统计学模型来分析得到车流量数据,并对未来的车流量情况做出预测,高速公路入口对进入当前高速的车辆进行统计,统计时间为当日凌晨12时至次日凌晨12时。

4.根据权利要求1所述的高速公路养护作业区的风险预警管理方法,其特征在于:s2步骤中对风速的采集通过建立风速采集设备进行采集,安装在高速公路的一侧,实时对高速公路当前风速进行收集,并将采集的数据上传至后台计算机内进行处理;气压的采集通过气压采集设备进行采集,安装在高速公路一侧,用以记录采集点的实时气压情况,并将采集的结果上传至后台计算机内。

5.根据权利要求1所述的高速公路养护作业区的风险预警管理方法,其特征在于:s2步骤中湿度采集通过湿度采集器对高速公路路面上的湿度进行采集,并进行上传;能见度通过能见度采集设备对高速公路上的能见度情况数据进行采集并上传。

6.根据权利要求1所述的高速公路养护作业区的风险预警管理方法,其特征在于,s2步骤中线性回归模型公式为:

7.根据权利要求1所述的高速公路养护作业区的风险预警管理方法,其特征在于:s3步骤中物理引擎通过为车辆赋予真实的物理属性,来计算车辆的运动与天气变换的反应,从而来判断出车辆对公路养护的作业区的风险情况。

8.根据权利要求1所述的高速公路养护作业区的风险预警管理方法,其特征在于,s3步骤中风险率计算公式为:

9.根据权利要求1所述的高速公路养护作业区的风险预警管理方法,其特征在于:s4步骤中预警信息通过显示屏发出闪烁危险警告进行警示。

10.根据权利要求1所述的高速公路养护作业区的风险预警管理方法,其特征在于:s5步骤中养护人员在确定好养护施工的时间后,进入养护区域进行养护施工。

技术总结本发明涉及公路养护技术领域,具体涉及一种高速公路养护作业区的风险预警管理方法,风险预警管理步骤为:S1、通过在后台计算机内建立统计学模型,来对当前高速公路的车流量进行统计分析,并预测出未来的趋势;S2、对当前待养护公路进行数据的采集,包括风速、气压、湿度与能见度,通过线性回归模型对数据进行训练与预测。本申请通过建立的物理引擎,来模拟出车辆在高速公路行驶的状态,推算出车辆对养护作业区带来的安全风险数据,在安全风险数据较低时,做出预警,提前的对道路车流量天气做出了解,做出模拟推算,算出安全风险高时进行养护工作,降低安全隐患风险。技术研发人员:卢洁,陈冠军,陈俊涛,李益恒,梁景熹,陈瑞礼,马超,肖鲲鹏,蔡幸丽,李梅受保护的技术使用者:广东长大道路养护有限公司技术研发日:技术公布日:2024/6/26

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