CN113570127A - 一种桥梁安全的预测方法、装置及电子设备 - Google Patents

一种桥梁安全的预测方法、装置及电子设备 Download PDF

Info

Publication number
CN113570127A
CN113570127A CN202110807347.7A CN202110807347A CN113570127A CN 113570127 A CN113570127 A CN 113570127A CN 202110807347 A CN202110807347 A CN 202110807347A CN 113570127 A CN113570127 A CN 113570127A
Authority
CN
China
Prior art keywords
bridge
prediction
target
safety
dimension
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202110807347.7A
Other languages
English (en)
Inventor
黄帅
黄明明
王安琪
栾英妮
刘晓强
齐庆杰
刘英杰
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Meteorological Information Center
China Coal Research Institute CCRI
Tianjin Research Institute for Water Transport Engineering MOT
National Institute of Natural Hazards
Original Assignee
Beijing Meteorological Information Center
China Coal Research Institute CCRI
Tianjin Research Institute for Water Transport Engineering MOT
National Institute of Natural Hazards
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Meteorological Information Center, China Coal Research Institute CCRI, Tianjin Research Institute for Water Transport Engineering MOT, National Institute of Natural Hazards filed Critical Beijing Meteorological Information Center
Priority to CN202110807347.7A priority Critical patent/CN113570127A/zh
Publication of CN113570127A publication Critical patent/CN113570127A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/08—Construction

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本申请公开了一种桥梁安全的预测方法，该方法包括：获取目标桥梁在每个预测维度下的行车数据；根据所述行车数据，获取所述目标桥梁在每个所述预测维度上的预测评分；将所有的所述预测评分进行加权计算，以获取所述目标桥梁的总预测评分，并将所述总预测评分作为基于所述行车数据的所述目标桥梁的安全预测结果。由此，本申请能够对不同维度下的行车数据进行分析与评价，获取更加全面、准确地桥梁的安全预测结果，从而实现更加高效、可靠的桥梁安全的预测，以确保能及时地发现行车情况导致的桥梁损坏，从而更加准确地把握桥梁的工作状态。

Description

一种桥梁安全的预测方法、装置及电子设备
技术领域
本申请涉及桥梁安全监测与管理技术领域，尤其涉及一种桥梁安全的预测方法、装置及电子设备。
背景技术
近年来，城市桥梁建设迅速发展，城市轨道交通的建设和高速铁路运力的也在不断增长，这对桥梁的工作状态也提出了较高的要求。健康、稳定的工作状态，能够确保桥梁等城市轨道交通设施的安全运行。其中，桥梁的行车情况是影响桥梁安全的最重要因素之一。特别地，桥梁上的日常行车情况对桥梁的损坏是导致桥梁损坏的重要因素。
然而，相关技术中，针对行车情况对桥梁安全带来的影响，尚未存在有效性及可靠性高的桥梁安全的预测方法。由此，如何提高桥梁安全的预测过程中的有效性和可靠性，已经成为了亟待解决的问题。
发明内容
本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
为此，本申请的第一个目的在于提出一种桥梁安全的预测方法，用于解决现有技术中存在的无法有效地提高桥梁安全的预测过程中的有效性和可靠性的技术问题。
为了实现上述目的，本申请第一方面实施例提供了一种桥梁安全的预测方法，该方法包括：获取目标桥梁在每个预测维度下的行车数据；根据所述行车数据，获取所述目标桥梁在每个所述预测维度上的预测评分；将所有的所述预测评分进行加权计算，以获取所述目标桥梁的总预测评分，并将所述总预测评分作为基于所述行车数据的所述目标桥梁的安全预测结果。
另外，根据本申请上述实施例的一种桥梁安全的预测方法，还可以具有如下附加的技术特征：
根据本申请的一个实施例，所述预测维度至少包括以下之一：桥梁通行能力预测维度、桥梁拥堵情况预测维度、桥梁超载危险预测维度、桥梁上车辆通过速度预测维度。
根据本申请的一个实施例，所述预测维度为所述桥梁通行能力预测维度，所述根据所述行车数据，获取所述目标桥梁在每个所述预测维度上的预测评分，包括：根据所述行车数据，获取所述目标桥梁的实际通行量；获取所述目标桥梁的最大允许通行量，以及所述实际通行量和所述最大允许通行量之间的通行量差值；根据所述通行量差值，获取所述目标桥梁在所述桥梁通行能力预测维度上的所述预测评分。
根据本申请的一个实施例，所述预测维度为所述桥梁拥堵情况预测维度，所述根据所述行车数据，获取所述目标桥梁在每个所述预测维度上的预测评分，包括：根据所述行车数据，获取所述目标桥梁当前所处的拥堵等级；根据所述拥堵等级，获取所述目标桥梁在所述桥梁拥堵情况预测维度上的所述预测评分。
根据本申请的一个实施例，所述预测维度为所述桥梁超载程度预测维度，所述根据所述行车数据，获取所述目标桥梁在每个所述预测维度上的预测评分，包括：获取所述目标桥梁的限重；根据所述行车数据和所述限重，获取第一预设时长内所述目标桥梁上通过的未超载车辆的总质量、超载车辆的总质量以及超载车辆的总数量；根据所述限重、所述未超载车辆的总质量、所述超载车辆的总质量以及所述超载车辆的总数量，获取所述目标桥梁当前所处的超载等级；根据所述超载等级，获取所述目标桥梁在所述桥梁超载程度预测维度上的所述预测评分。
根据本申请的一个实施例，所述预测维度为所述桥梁上车辆通过速度预测维度，所述根据所述行车数据，获取所述目标桥梁在每个所述预测维度上的预测评分，包括：获取所述目标桥梁的限速；根据所述行车数据和所述限速，获取第二预设时长内所述目标桥梁上通过所有车辆的总数量以及超速车辆的总数量；将所述超速车辆的总数量和所述车辆的总数量的比值作为所述目标桥梁对应的超速率，以根据所述超速率，获取所述目标桥梁当前所处的超速等级；根据所述超速等级，获取所述目标桥梁在所述桥梁上车辆通过速度预测维度上的所述预测评分。
根据本申请的一个实施例，还包括：根据所述安全预测结果，获取所述目标桥梁的安全等级；根据所述安全等级，生成并发送与所述安全等级对应的安全提醒。
本申请公开了一种桥梁安全的预测方法、装置及电子设备，该方法包括：获取目标桥梁在每个预测维度下的行车数据；根据所述行车数据，获取所述目标桥梁在每个所述预测维度上的预测评分；将所有的所述预测评分进行加权计算，以获取所述目标桥梁的总预测评分，并将所述总预测评分作为基于所述行车数据的所述目标桥梁的安全预测结果。由此，本申请能够通过对不同维度下的行车数据进行分析，获取更加全面、准确的桥梁的安全预测结果，从而实现更加高效、可靠的桥梁安全的预测，以确保能及时地发现行车情况导致的桥梁损坏，从而更加准确地把握桥梁的工作状态。
为了实现上述目的，本申请第二方面实施例提供了一种桥梁安全的预测装置，该装置包括：第一获取模块，用于获取目标桥梁在每个预测维度下的行车数据；第二获取模块，用于根据所述行车数据，获取所述目标桥梁在每个所述预测维度上的预测评分；预测模块，用于将所有的所述预测评分进行加权计算，以获取所述目标桥梁的总预测评分，并将所述总预测评分作为基于所述行车数据的所述目标桥梁的安全预测结果。
另外，根据本申请上述实施例的一种桥梁安全的预测装置，还可以具有如下附加的技术特征：
根据本申请的一个实施例，所述预测维度至少包括以下之一：桥梁通行能力预测维度、桥梁拥堵情况预测维度、桥梁超载危险预测维度、桥梁上车辆通过速度预测维度。
根据本申请的一个实施例，所述预测维度为所述桥梁通行能力预测维度，所述第二获取模块，还用于：根据所述行车数据，获取所述目标桥梁的实际通行量；获取所述目标桥梁的最大允许通行量，以及所述实际通行量和所述最大允许通行量之间的通行量差值；根据所述通行量差值，获取所述目标桥梁在所述桥梁通行能力预测维度上的所述预测评分。
根据本申请的一个实施例，所述预测维度为所述桥梁拥堵情况预测维度，所述第二获取模块，还用于：根据所述行车数据，获取所述目标桥梁当前所处的拥堵等级；根据所述拥堵等级，获取所述目标桥梁在所述桥梁拥堵情况预测维度上的所述预测评分。
根据本申请的一个实施例，所述预测维度为所述桥梁超载程度预测维度，所述第二获取模块，还用于：获取所述目标桥梁的限重；根据所述行车数据和所述限重，获取第一预设时长内所述目标桥梁上通过的未超载车辆的总质量、超载车辆的总质量以及超载车辆的总数量；根据所述限重、所述未超载车辆的总质量、所述超载车辆的总质量以及所述超载车辆的总数量，获取所述目标桥梁当前所处的超载等级；根据所述超载等级，获取所述目标桥梁在所述桥梁超载程度预测维度上的所述预测评分。
根据本申请的一个实施例，所述预测维度为所述桥梁上车辆通过速度预测维度，所述第二获取模块，还用于：获取所述目标桥梁的限速；根据所述行车数据和所述限速，获取第二预设时长内所述目标桥梁上通过所有车辆的总数量以及超速车辆的总数量；将所述超速车辆的总数量和所述车辆的总数量的比值作为所述目标桥梁对应的超速率，以根据所述超速率，获取所述目标桥梁当前所处的超速等级；根据所述超速等级，获取所述目标桥梁在所述桥梁上车辆通过速度预测维度上的所述预测评分。
根据本申请的一个实施例，还包括，提醒模块，用于：根据所述安全预测结果，获取所述目标桥梁的安全等级；根据所述安全等级，生成并发送与所述安全等级对应的安全提醒。
为了实现上述目的，本申请第三方面实施例提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如本申请第一方面实施例中任一项所述的桥梁安全的预测方法。
为了实现上述目的，本申请第四方面实施例提供了一种计算机可读存储介质，该程序被处理器执行时实现如本申请第一方面实施例中任一项所述的桥梁安全的预测方法。
为了实现上述目的，本申请第五方面实施例提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时，实现如本申请第一方面实施例中任一项所述的桥梁安全的预测方法。
附图说明
图1为本申请一个实施例公开的桥梁安全的预测方法的方法示意图。
图2为本申请另一个实施例公开的桥梁安全的预测方法的方法示意图。
图3为本申请另一个实施例公开的桥梁安全的预测方法的方法示意图。
图4为本申请另一个实施例公开的桥梁安全的预测方法的方法示意图。
图5为本申请另一个实施例公开的桥梁安全的预测方法的方法示意图。
图6为本申请另一个实施例公开的桥梁安全的预测方法的方法示意图。
图7为本申请另一个实施例公开的桥梁安全的预测方法的方法示意图。
图8为本申请一个实施例公开的桥梁安全的预测装置的结构示意图。
图9为本申请另一个实施例公开的桥梁安全的预测装置的结构示意图。
图10为本申请实施例公开的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了更好的理解上述技术方案，下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
下面参考附图描述本申请实施例的一种桥梁安全的预测方法、装置及电子设备。
图1是本申请公开的一个实施例的一种桥梁安全的预测方法的流程示意图。
如图1所示，本申请实施例提出的桥梁安全的预测方法，具体包括以下步骤：
S101、获取目标桥梁在每个预测维度下的行车数据。
其中，预测维度，可以包括以下预测维度中的至少一个：桥梁通行能力预测维度、桥梁拥堵情况预测维度、桥梁超载危险预测维度、桥梁上车辆通过速度预测维度。
其中，行车数据，可以为车辆的行驶速度、车辆间的距离等数据。
需要说明的是，本申请中对于预测维度的设定不作限定，可以根据实际情况进行设定。此种情况下，试图获取的行车数据也根据不同预测维度的设定进行适应性调整。
需要说明的是，本申请中对于获取行车数据的具体方式不作限定，可以根据实际情况进行设定。可选地，可以接收通行车辆主动上报的行车数据；可选地，可以向通行车辆发送行车数据获取请求，并接收通行车辆根据行车数据获取请求反馈的行车数据。
S102、根据行车数据，获取目标桥梁在每个预测维度上的预测评分。
本申请实施例中，在确定预测维度后，可以获取预测维度下的行车数据，进而可以针对每个预测维度获取其预测评分。
S103、将所有的预测评分进行加权计算，以获取目标桥梁的总预测评分，并将总预测评分作为基于行车数据的目标桥梁的安全预测结果。
本申请实施例中，在获取目标桥梁在每个预测维度上的预测评分后，可以对所有的预测评分进行加权计算，以获取目标桥梁的总预测评分，并将总预测评分作为基于行车数据的目标桥梁的安全预测结果。
其中，进行加权计算时涉及到的权重系数可以根据不同预测维度对桥梁安全的影响程度进行设定，进行加权计算后的总预测评分即为桥梁的安全预测结果。
本申请提供的桥梁安全的预测方法，通过获取目标桥梁在每个预测维度下的行车数据，并根据行车数据，获取目标桥梁在每个预测维度上的预测评分，将所有的预测评分进行加权计算，以获取目标桥梁的总预测评分，并将总预测评分作为基于所述行车数据的所述目标桥梁的安全预测结果。由此，本申请能够通过对不同维度下的行车数据进行分析与评价，获取更加全面、准确地桥梁的安全预测结果，从而实现更加高效、可靠的桥梁安全的预测，以确保能及时地发现行车情况导致的桥梁损坏，从而更加准确地把握桥梁的工作状态。
需要说明的是，本申请中，预测维度至少包括以下之一：桥梁通行能力预测维度、桥梁拥堵情况预测维度、桥梁超载危险预测维度、桥梁上车辆通过速度预测维度。
下面分别针对前述4种预测维度，对本申请提出的桥梁安全的预测方法中，根据行车数据获取预测评分的具体过程进行解释说明。
针对预测维度为桥梁通行能力预测维度，作为一种可能的实现方式，如图2所示，在上述步骤的基础上，上述步骤S102中根据行车数据，获取目标桥梁在每个预测维度上的预测评分的具体过程，包括以下步骤：
S201、根据行车数据，获取目标桥梁的实际通行量。
需要说明的是，实际应用中，通常在桥梁建成之初，就考虑了桥梁在正常运行过程中应该具备的通行量，此种情况下，桥梁的实际通行量应不超过桥梁应具备的通行量。但是在各种复杂原因的作用下，例如交通网络扩容改造、工程建设带来的改道，以及城市发展等原因，往往会导致交通容量不足等问题，进而导致桥梁因实际通行量接近或者超过桥梁应具备的通行量而超负荷运转，对桥梁造成难以避免的伤害。
由此，本申请实施例中，可以将桥梁通行能力作为其中一个预测维度，根据行车数据，获取目标桥梁在任一时间段内的实际通过的车辆总数，并将车辆总数作为目标桥梁的实际通行量。
S202、获取目标桥梁的最大允许通行量，以及实际通行量和最大允许通行量之间的通行量差值。
其中，桥梁的最大允许通行量，即为桥梁的通行能力，例如桥梁建成之处所确定的桥梁应具备的通行量，是指在规定的交通限制(如限制车速)条件下，在任一时段内能够通过的车辆数量的最大值。桥梁的实际通行量，即为在任一时段内实际通过的车辆数量。
需要说明的是，当实际通行量等于或接近于最大允许通行量时，车辆行驶的自由度就逐渐降低。进一步地，当实际通行量超过最大允许通行量时，极可能导致车辆拥挤、甚至堵塞等现象。
作为一种可能的实现方式，目标桥梁的最大允许通行量，可以根据目标桥梁的结构承载力折减系数进行获取，其中，结构承载力折减系数包括至少一个分项系数。可选地，可以通过以下公式获取目标桥梁的结构承载力折减系数：
K＝K1*K2*K3*……*Kn
其中，K为目标桥梁的结构承载力折减系数，K1～Kn为n个分项系数。
需要说明的是，本申请中对于结构承载力折减系数包括的分项系数的具体数量不作限定，可以根据实际情况进行设定。
作为一种可能的实现方式，可以设定分项系数至少包括以下之一：车行道宽度、车行道宽度改变时具有侧面障碍物、交通流的成分、各种车辆成分通过时纵破值及破长、视距、平曲线半径、速率限制以及平面交叉信息等。
进一步地，在获取目标桥梁的最大允许通行量后，可以获取实际通行量和最大允许通行量之间的通行量差值。
举例而言，若目标桥梁的实际通行量为1000veh/h(辆/小时)，根据目标桥梁的结构承载力折减系数获取到的目标桥梁的最大允许通行量为1070veh/h，此种情况下，通行量差值为70veh/h。
S203、根据通行量差值，获取目标桥梁在桥梁通行能力预测维度上的预测评分。
需要说明的是，本申请中预先设置有通行量差值和预测评分之间的映射关系，在获取到通行量差值后，通过查询映射关系，可以获取目标桥梁在桥梁通行能力预测维度上的预测评分。
需要说明的是，为了缩短预测评分获取过程的耗时，可以首先将通行量差值划分为不同的区间，进一步地，针对不同区间，查询范围更小的目标映射关系，以获取预测评分。
作为一种可能的实现方式，可以预先将通行量差值划分为以下3个区间，其中，通行量差值＞0为第一区间，对应的预测评分为10～7分；通行量差值＝0为第二区间，对应的预测评分为6～4分；通行量差值<0为第三区间，对应的预测评分为3～0分。
举例而言，若获取到通行量差值为70veh/h，则识别通行量差值处于第一区间。进一步地，通过查询针对第一区间的目标映射关系，可以获取通行量差值为70veh/h时目标桥梁在桥梁通行能力预测维度上的预测评分为8分。
针对预测维度为桥梁拥堵情况预测维度，作为一种可能的实现方式，如图3所示，在上述步骤的基础上，上述步骤S102中根据行车数据，获取目标桥梁在每个预测维度上的预测评分的具体过程，包括以下步骤：
S301、根据行车数据，获取目标桥梁当前所处的拥堵等级。
需要说明的是，交通量过大时往往会造成拥堵现象，此种情况下，行车安全、车辆运营安全性均大大降低，易引发交通事故，损坏桥梁构造物。
由此，本申请实施例中，可以将桥梁拥堵情况作为其中一个预测维度，根据行车数据，获取目标桥梁在桥梁拥堵情况预测维度上的预测评分。
其中，目标桥梁当前所处的拥堵等级，可以为在任一时段内目标桥梁当前所处的拥堵等级，例如，可以为交通高峰期内目标桥梁当前所处的拥堵等级。
以交通高峰期内目标桥梁当前所处的拥堵等级为例，在交通高峰期内，若交通量过大，则极易导致桥梁的工作负荷过重，产生针对目标桥梁的安全隐患。其中，交通高峰期，指的是时间性的交通量急剧增大现象。此种情况下，可以根据行车数据，获取在交通高峰期内目标桥梁当前所处的拥堵等级。
本申请实施例中，针对桥梁拥堵情况预测维度，在试图获取目标桥梁当前所处的拥堵等级时，可以从行车数据中提取车流(Traffic Flow)的时速以及相邻车辆的车间距，进而根据时速和车间距获取目标桥梁当前所处的拥堵等级。
作为一种可能的实现方式，可以设定当获取到的时速V和车间距L满足V≥40km/h且L>5m时，目标桥梁当前所处的拥堵等级为正常行驶；当40km/h>V≥20km/h且3m<L≤5m时，目标桥梁当前所处的拥堵等级为一般拥堵；当20km/h>V>10km/h且2m<L≤3m时，目标桥梁当前所处的拥堵等级为比较拥堵；当10km/h>V≥50km/h且1m<L≤2m时，目标桥梁当前所处的拥堵等级为非常拥堵；当V<5km/h且L<1m时，目标桥梁当前所处的拥堵等级为极度拥堵。
S302、根据拥堵等级，获取目标桥梁在桥梁拥堵情况预测维度上的预测评分。
需要说明的是，在本申请中预先设置有拥堵等级与预测评分之间的关系，在获取到拥堵等级之后，通过查询映射关系，可以获取目标桥梁在桥梁拥堵情况维度上的预测评分。
作为一种可能的实现方式，可以设定当获取到的拥堵等级为正常行驶时，预测评分为10分；拥堵等级为一般拥堵时，预测评分为9～8分；拥堵等级为比较拥堵时，预测评分为7～6分；拥堵等级为非常拥堵时，预测评分为5～4分；拥堵等级为极度拥堵时，预测评分为3～0分。
举例而言，若获取到V为4.5km/h且L为0.8m时，目标桥梁当前所处的拥堵等级为极度拥堵。进一步地，通过查询针对极度拥堵的目标映射关系，可以获取此时目标桥梁在桥梁通行能力预测维度上的预测评分为2分。
针对预测维度为桥梁超载程度预测维度，作为一种可能的实现方式，如图4所示，在上述步骤的基础上，上述步骤S102中根据行车数据，获取目标桥梁在每个预测维度上的预测评分的具体过程，包括以下步骤：
S401、获取目标桥梁的限重。
需要说明是，桥梁在建设之初，就已经考虑了运行过程中的正常承载能力，大部分桥梁会在桥台或引桥部分均标明有限重和轴载，此种情况下，桥梁的承重应不超过桥梁应具备的正常承载能力。但当桥梁上驶过轴载超重的重型车辆时，也就是说，当有超限车辆强行通过桥梁时，往往会对桥梁的正常运行带来巨大压力和危险，甚至对桥梁造成不可逆转的损伤。
由此，本申请实施例中，可以将桥梁超载程度作为其中一个预测维度，获取目标桥梁在桥梁超载程度预测维度上的预测评分。
S402、根据行车数据和限重，获取第一预设时长内目标桥梁上通过的未超载车辆的总质量、超载车辆的总质量以及超载车辆的总数量。
本申请实施例中，可以通过采集装置，例如便携式汽车轴重仪，获取第一预设时长内目标桥梁上通过的未超载车辆的总质量、超载车辆的总质量以及超载车辆的总数量。其中，第一预设时长可以为8小时。
S403、根据限重、未超载车辆的总质量、超载车辆的总质量以及超载车辆的总数量，获取目标桥梁当前所处的超载等级。
本申请实施例中，在获取到限重、未超载车辆的总质量、超载车辆的总质量以及超载车辆的总数量后，可以获取目标桥梁当前的超载率。
可选地，可以通过以下公式获取目标桥梁当前的超载率：
Figure BDA0003167105260000091
其中，η为超载率、mi为未超载车辆的总质量，mj为超载车辆的总质量，nj为超载车辆的总数量，m0为限重。
进一步地，可以根据超载率，获取目标桥梁当前所处的超载等级。
需要说明的是，本申请中预先设置有超载率与超载等级之间的映射关系，在获取到超载率后，通过查询映射关系，可以获取目标桥梁当前所处的超载等级。
作为一种可能的实现方式，可以预先将超载率划分为以下3个等级，其中，当超载率η<0％时，为无超载等级；当超载率0％≤η<20％时，为可容忍超载等级；当超载率20％≤η<180％，为不可容忍超载等级。
举例而言，若目标桥梁的超载率为10％，通过查询映射关系，可以获取目标桥梁的超载等级为可容忍超载等级。
S404、根据超载等级，获取目标桥梁在桥梁超载程度预测维度上的预测评分。
需要说明的是，本申请中预先设置有超载等级和预测评分之间的映射关系，在获取到超载等级后，通过查询映射关系，可以获取目标桥梁在桥梁超载程度预测维度上的预测评分。
需要说明的是，为了缩短预测评分过程中的耗时，本申请已经将不同的超载等级划分为不同的区间，进而可以针对不同的区间，查询范围更小的目标映射关系。
举例而言，若获取到超载率为15％，说明超载等级为可容忍超载等级，此种情况下，通过查询针对可容忍超载等级的目标映射关系，可以获取目标桥梁在桥梁超载程度预测维度上的预测评分为8分。
需要说明的是，由于易发生超载现象的桥梁一般位于客、货运较为繁忙的固定城际公路处。此种情况下，根据桥梁发生超载现象的频率，确定易超载的桥梁，并对易发生超载现象的桥梁进行加固或扩容改造处理。
针对预测维度为桥梁上车辆通过速度预测维度，作为一种可能的实现方式，如图5所示，在上述步骤的基础上，上述步骤S102中根据行车数据，获取目标桥梁在每个预测维度上的预测评分的具体过程，包括以下步骤：
S501、获取目标桥梁的限速。
需要说明的是，桥梁上车辆通过速度对桥梁安全有着多方面的影响，包括：对桥梁产生的冲击力、导致车桥共振现象的可能性、横向震动产生的振幅等动力影响；由于车速提高，导致冲击力增加、动载挠度也增大以及梁端转角增大，从而带来的对于行车安全和司乘人员舒适度的影响；由于车速提高，导致桥梁的应力变化幅值增大，从而加重桥梁的疲劳程度；撞桥等交通事故对桥梁造成饰面及防护栏的损坏甚至落梁事故。
特别地，车辆在超速行驶时制动能力会有所降低，事故发生机率则极可能大幅提高。此种情况下，车速极大程度上影响着发生撞击时的撞击程度、损毁情况等，一般情况下，车速越快、发生撞击时的撞击力造成的破坏则越大，引发的交通事故也越严重。通常，在桥梁的桥台或引桥部分会有限速的标识，然而仍无法避免因高速行驶导致的撞桥灯光事故的发生，这样一来，在桥梁上引发的撞桥事故对桥梁的破坏程度往往是巨大的，破坏程度较轻微时会引起桥面护板损坏，破坏程度较严重时会导致行车跌落桥面，以造成车毁人亡，甚至是落梁事故。
由此，本申请实施例中，可以将桥梁上车辆通过速度作为其中一个预测维度，根据行车数据，获取目标桥梁在桥梁上车辆通过速度预测维度上的预测评分。
需要说明的是，本申请中对于获取目标桥梁的限速的具体方式不作限定，可以根据实际情况进行选取。作为一种可能的实现方式，可以根据目标桥梁的标识等信息，获取目标桥梁的车道宽度，进一步地，可以根据车道宽度，获取目标桥梁的限速。
需要说明的是，针对桥梁不同的车道宽度，可以设定不同的车辆限速。举例而言，当车道宽度为3m时，限速为20km/h；当车道宽度为3.25m时，限速为30km/h；当车道宽度为3.5m时，限速为40km/h；当车道宽度为3.5m时，限速为40km/h；当车道宽度为3.75m时，限速为60～120km/h。
进一步地，可以根据实际情况，对同一车道宽度的桥梁的限速进行进一步划分。例如，可以将车道宽度为3.75m的目标桥梁的限速划分为60km/h、80km/h、100km/h、120km/h等。
需要说明的是，本申请中对同一车道宽度的桥梁的限速进行进一步划分的具体方式不作限定，可以根据实际情况进行设定。例如，可以根据目标桥梁对应的城市规模、气候特性等，对同一车道宽度的桥梁的限速进行进一步划分。
S502、根据行车数据和限速，获取第二预设时长内目标桥梁上通过所有车辆的总数量以及超速车辆的总数量。
本申请实施例中，可以通过采集装置，例如车速记录仪，获取第二预设时长内目标桥梁上通过的所有车辆的总数量以及超速车辆的总数量。其中，第二预设时长可以为8小时。
S503、将超速车辆的总数量和车辆的总数量的比值作为目标桥梁对应的超速率，以根据超速率，获取目标桥梁当前所处的超速等级。
本申请实施例中，在获取到超速车辆的总数量、车辆的总数量后，可以获取目标桥梁上车辆当前的超载率。
可选地，可以通过以下公式获取目标桥梁上车辆对应的超速率：
Figure BDA0003167105260000111
其中，γ为车辆超速率，np为超速车辆的总数量，nq为车辆的总数量。
进一步地，可以根据超速率，获取目标桥梁上车辆当前所处的超速等级。
需要说明的是，本申请中预先设置有超速率与超速等级之间的映射关系，在获取到超速率后，通过查询映射关系，可以获取目标桥梁上车辆当前所处的超速等级。
作为一种可能的实现方式，可以预先将超速率划分为以下4个等级，其中，当超速率γ＝0％时，为无超速等级；当超速率0％<γ≤5％时，为轻度超速等级；当超速率5％<γ≤10％，为中度超速等级；当超速率γ>10％，为重度超速等级。
举例而言，若车辆超速率为8％，通过查询映射关系，可以获取目标桥梁上车辆当前所处的超速等级为中度超速等级。
S504、根据超速等级，获取目标桥梁在桥梁上车辆通过速度预测维度上的预测评分。
需要说明的是，本申请中预先设置有超速等级和预测评分之间的映射关系，在获取到超速等级后，通过查询映射关系，可以获取目标桥梁在桥梁上车辆通过速度预测维度上的预测评分。
需要说明的是，为了缩短预测评分过程中的耗时，本申请可以将不同的超速等级划分为不同的区间，进而可以针对不同的区间，查询范围更小的目标映射关系。
举例而言，若获取到的超速率为8％，说明超速等级为中度超速等级，此种情况下，通过查询针对中度超速等级的目标映射关系，可以获取目标桥梁上车辆通过速度预测维度上的预测评分为5分。
本申请提供的桥梁安全的预测方法，通过针对桥梁通行能力预测维度、桥梁拥堵情况预测维度、桥梁超载危险预测维度、桥梁上车辆通过速度预测维度等至少一个预测维度，对桥梁安全进行多个维度上的评分，使得基于更加全面、有效地预测维度设定，进一步提高了目标桥梁的桥梁安全预测结果的准确性和可靠性。
进一步地，在获取到目标桥梁的安全预测结果之后，可以根据安全预测结果，进行安全提醒。
作为一种可能的实现方式，如图6所示，具体包括以下步骤：
S601、根据安全预测结果，获取目标桥梁的安全等级。
本申请实施例中，在获取安全预测结果后，可以确定安全预测结果所处的安全预测结果范围区间。进一步地，根据安全预测结果所处的安全预测结果范围区间，查询预先设定的安全预测结果范围区间与安全等级之间的映射关系，以获取目标桥梁的安全等级。
需要说明的是，本申请中对于安全等级的具体设定方式不作限定，可以根据实际情况进行设定。例如，可以设定安全等级为优、良、中、差；又例如，可以设定安全等级为一级、二级、三级、四级等。
S602、根据安全等级，生成并发送与安全等级对应的安全提醒。
需要说明的是，本申请中预先设定有与安全等级相匹配的安全提醒，可选地，在获取到安全等级后，可以根据安全等级，获取相应的安全提醒。
其中，安全提醒包括但不限于灯光提醒、语音提醒、文字提醒等。
举例而言，识别安全等级为优，安全提醒可以仅包括灯光提醒，灯光提醒的颜色为蓝色；识别安全等级为良，安全提醒可以包括灯光提醒和语音提醒，灯光提醒的颜色为黄色，语音提醒为短促有间断的提醒；识别安全等级为中，安全提醒可以包括灯光提醒和语音提醒，灯光提醒的颜色为红色，语音提醒为尖锐短促的提醒；识别安全等级为差，安全提醒可以包括灯光提醒和语音提醒，灯光提醒的颜色为红色，语音提醒为尖锐且不间断的提醒。
本申请提供的桥梁安全的预测方法，通过根据安全预测结果，获取目标桥梁的安全等级，进而根据安全等级，生成并发送与安全等级对应的安全提醒。由此，本申请能够根据不同的安全等级，生成并发送安全提醒，以使工作人员能够及时了解到针对目标桥梁的安全预测结果，并及时实施对应的处理措施，进一步提高了桥梁安全预测过程中的有效性以及可靠性。
图7是本申请公开的另一个实施例的一种桥梁安全的预测方法的流程示意图。
如图7所示，本申请实施例提出的桥梁安全的预测方法，具体包括以下步骤：
S701、获取目标桥梁在每个预测维度下的行车数据。
S702、根据行车数据，获取目标桥梁的实际通行量。
S703、获取目标桥梁的最大允许通行量，以及实际通行量和最大允许通行量之间的通行量差值。
S704、根据通行量差值，获取目标桥梁在桥梁通行能力预测维度上的预测评分。
S705、根据行车数据，获取目标桥梁当前所处的拥堵等级。
S706、根据拥堵等级，获取目标桥梁在桥梁拥堵情况预测维度上的预测评分。
S707、获取目标桥梁的限重。
S708、根据行车数据和限重，获取第一预设时长内目标桥梁上通过的未超载车辆的总质量、超载车辆的总质量以及超载车辆的总数量。
S709、根据限重、未超载车辆的总质量、超载车辆的总质量以及超载车辆的总数量，获取目标桥梁当前所处的超载等级。
S7010、根据超载等级，获取目标桥梁在桥梁超载程度预测维度上的预测评分。
S7011、获取目标桥梁的限速。
S7012、根据行车数据和限速，获取第二预设时长内目标桥梁上通过所有车辆的总数量以及超速车辆的总数量。
S7013、将超速车辆的总数量和车辆的总数量的比值作为目标桥梁对应的超速率，以根据超速率，获取目标桥梁当前所处的超速等级。
S7014、根据超速等级，获取目标桥梁在桥梁上车辆通过速度预测维度上的预测评分。
S7015、将所有的预测评分进行加权计算，以获取目标桥梁的总预测评分，并将总预测评分作为基于行车数据的目标桥梁的安全预测结果。
需要说明的是，本申请中，在获取到所有的预测维度上的预测评分后，可以将所有的预测评分进行加权计算，以获取目标桥梁的总预测评分，并将总预测评分作为基于行车数据的目标桥梁的安全预测结果。
作为一种可能的实现方式，可以通过以下公式获取目标桥梁的总预测评分：
A＝k1p1+k2p2+……knpn
其中，k1～kn为权重系数，可以根据预测维度对桥梁安全的影响程度来进行调整。进一步地，可以将加权结果作为目标桥梁的安全预测结果。
举例而言，目标桥梁在桥梁通行能力预测维度上的预测评分为3分，根据影响程度，设其权重为0.2；目标桥梁在桥梁拥堵情况预测维度上的预测评分为8.5分，根据影响程度，设其权重为0.2；目标桥梁在桥梁超载程度预测维度上的预测评分为8分，根据影响程度，设其权重为0.4；目标桥梁在桥梁上车辆通过速度预测维度上的预测评分为5分，根据影响程度，设其权重为0.2，则目标桥梁的总预测评分A＝3×0.2+8.5×0.2+8×0.4+5×0.2＝6.5。即总预测评分6.5分作为目标桥梁的安全预测结果。
S7016、根据安全预测结果，获取目标桥梁的安全等级。
S7017、根据安全等级，生成并发送与安全等级对应的安全提醒。
综上所述，基于本申请提出的桥梁安全的预测方法，可以通过获取目标桥梁在桥梁通行能力预测维度、桥梁拥堵情况预测维度、桥梁超载危险预测维度、桥梁上车辆通过速度预测维度下的行车数据，并获取目标桥梁在在桥梁通行能力预测维度、桥梁拥堵情况预测维度、桥梁超载危险预测维度、桥梁上车辆通过速度预测维度上的预测评分，并将所有的预测评分进行加权计算，以获取目标桥梁的总预测评分，并将总预测评分作为目标桥梁的安全预测结果。由此，本申请能够通过对不同维度下的行车数据进行分析与评价，获取更加全面、准确的桥梁的安全预测结果，从而更加准确地把握桥梁的工作状态。
图8是本申请公开的一个实施例的一种桥梁安全的检测装置的结构示意图。
如图8所示，该桥梁安全的预测装置1000，包括：第一获取模块110、第二获取模块120、预测模块130。其中，
第一获取模块110，用于获取目标桥梁在每个预测维度下的行车数据；
第二获取模块120，用于根据所述行车数据，获取所述目标桥梁在每个所述预测维度上的预测评分；
预测模块130，用于将所有的所述预测评分进行加权计算，以获取所述目标桥梁的总预测评分，并将所述总预测评分作为基于所述行车数据的所述目标桥梁的安全预测结果。
根据本申请的一个实施例，所述预测维度为所述桥梁通行能力预测维度，所述第二获取模块，还用于：根据所述行车数据，获取所述目标桥梁的实际通行量；获取所述目标桥梁的最大允许通行量，以及所述实际通行量和所述最大允许通行量之间的通行量差值；根据所述通行量差值，获取所述目标桥梁在所述桥梁通行能力预测维度上的所述预测评分。
根据本申请的一个实施例，所述预测维度为所述桥梁拥堵情况预测维度，所述第二获取模块，还用于：根据所述行车数据，获取所述目标桥梁当前所处的拥堵等级；根据所述拥堵等级，获取所述目标桥梁在所述桥梁拥堵情况预测维度上的所述预测评分。
根据本申请的一个实施例，所述预测维度为所述桥梁超载程度预测维度，所述第二获取模块，还用于：获取所述目标桥梁的限重；根据所述行车数据和所述限重，获取第一预设时长内所述目标桥梁上通过的未超载车辆的总质量、超载车辆的总质量以及超载车辆的总数量；根据所述限重、所述未超载车辆的总质量、所述超载车辆的总质量以及所述超载车辆的总数量，获取所述目标桥梁当前所处的超载等级；根据所述超载等级，获取所述目标桥梁在所述桥梁超载程度预测维度上的所述预测评分。
根据本申请的一个实施例，所述预测维度为所述桥梁上车辆通过速度预测维度，所述第二获取模块，还用于：获取所述目标桥梁的限速；根据所述行车数据和所述限速，获取第二预设时长内所述目标桥梁上通过所有车辆的总数量以及超速车辆的总数量；将所述超速车辆的总数量和所述车辆的总数量的比值作为所述目标桥梁对应的超速率，以根据所述超速率，获取所述目标桥梁当前所处的超速等级；根据所述超速等级，获取所述目标桥梁在所述桥梁上车辆通过速度预测维度上的所述预测评分。
根据本申请的一个实施例，如图9所示，该桥梁安全预测的装置1000，还包括，提醒模块140，用于：根据所述安全预测结果，获取所述目标桥梁的安全等级；根据所述安全等级，生成并发送与所述安全等级对应的安全提醒。
本申请实施例提供的一种桥梁安全的预测装置，通过获取目标桥梁在每个预测维度下的行车数据，并根据行车数据，获取目标桥梁在每个预测维度上的预测评分，将所有的预测评分进行加权计算，以获取目标桥梁的总预测评分，并将总预测评分作为基于所述行车数据的所述目标桥梁的安全预测结果。由此，本申请能够通过对不同维度下的行车数据进行分析与评价，获取更加全面、准确的桥梁的安全预测结果，从而实现更加高效、可靠的桥梁安全的预测，以确保能及时地发现行车情况导致的桥梁损坏，从而更加准确地把握桥梁的工作状态。
为了实现上述实施例，本申请还提出了一种电子设备2000，如图10所示，包括存储器210、处理器220及存储在存储器210上并可在处理器220上运行的计算机程序，处理器执行程序时，实现前述的桥梁安全的预测方法。
为了实现上述实施例，本申请还提出一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前述的桥梁安全的预测方法。
为了实现上述实施例，本申请还提出一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时，实现如上所述的桥梁安全的预测方法。
在本申请的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本申请中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。
在本申请中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种桥梁安全的预测方法，其特征在于，包括：
获取目标桥梁在每个预测维度下的行车数据；
根据所述行车数据，获取所述目标桥梁在每个所述预测维度上的预测评分；
将所有的所述预测评分进行加权计算，以获取所述目标桥梁的总预测评分，并将所述总预测评分作为基于所述行车数据的所述目标桥梁的安全预测结果。
2.根据权利要求1所述的桥梁安全的预测方法，其特征在于，所述预测维度至少包括以下之一：桥梁通行能力预测维度、桥梁拥堵情况预测维度、桥梁超载危险预测维度、桥梁上车辆通过速度预测维度。
3.根据权利要求2所述的桥梁安全的预测方法，其特征在于，所述预测维度为所述桥梁通行能力预测维度，所述根据所述行车数据，获取所述目标桥梁在每个所述预测维度上的预测评分，包括：
根据所述行车数据，获取所述目标桥梁的实际通行量；
获取所述目标桥梁的最大允许通行量，以及所述实际通行量和所述最大允许通行量之间的通行量差值；
根据所述通行量差值，获取所述目标桥梁在所述桥梁通行能力预测维度上的所述预测评分。
4.根据权利要求2所述的桥梁安全的预测方法，其特征在于，所述预测维度为所述桥梁拥堵情况预测维度，所述根据所述行车数据，获取所述目标桥梁在每个所述预测维度上的预测评分，包括：
根据所述行车数据，获取所述目标桥梁当前所处的拥堵等级；
根据所述拥堵等级，获取所述目标桥梁在所述桥梁拥堵情况预测维度上的所述预测评分。
5.根据权利要求2所述的桥梁安全的预测方法，其特征在于，所述预测维度为所述桥梁超载程度预测维度，所述根据所述行车数据，获取所述目标桥梁在每个所述预测维度上的预测评分，包括：
获取所述目标桥梁的限重；
根据所述行车数据和所述限重，获取第一预设时长内所述目标桥梁上通过的未超载车辆的总质量、超载车辆的总质量以及超载车辆的总数量；
根据所述限重、所述未超载车辆的总质量、所述超载车辆的总质量以及所述超载车辆的总数量，获取所述目标桥梁当前所处的超载等级；
根据所述超载等级，获取所述目标桥梁在所述桥梁超载程度预测维度上的所述预测评分。
6.根据权利要求2所述的桥梁安全的预测方法，其特征在于，所述预测维度为所述桥梁上车辆通过速度预测维度，所述根据所述行车数据，获取所述目标桥梁在每个所述预测维度上的预测评分，包括：
获取所述目标桥梁的限速；
根据所述行车数据和所述限速，获取第二预设时长内所述目标桥梁上通过所有车辆的总数量以及超速车辆的总数量；
将所述超速车辆的总数量和所述车辆的总数量的比值作为所述目标桥梁对应的超速率，以根据所述超速率，获取所述目标桥梁当前所处的超速等级；
根据所述超速等级，获取所述目标桥梁在所述桥梁上车辆通过速度预测维度上的所述预测评分。
7.根据权利要求1所述的桥梁安全的预测方法，其特征在于，还包括：
根据所述安全预测结果，获取所述目标桥梁的安全等级；
根据所述安全等级，生成并发送与所述安全等级对应的安全提醒。
8.一种桥梁安全的预测装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取目标桥梁在每个预测维度下的行车数据；
第二获取模块，用于根据所述行车数据，获取所述目标桥梁在每个所述预测维度上的预测评分；
预测模块，用于将所有的所述预测评分进行加权计算，以获取所述目标桥梁的总预测评分，并将所述总预测评分作为基于所述行车数据的所述目标桥梁的安全预测结果。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如权利要求1-7中任一项所述的桥梁安全的预测方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的桥梁安全的预测方法。
CN202110807347.7A 2021-07-16 2021-07-16 一种桥梁安全的预测方法、装置及电子设备 Pending CN113570127A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110807347.7A CN113570127A (zh) 2021-07-16 2021-07-16 一种桥梁安全的预测方法、装置及电子设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110807347.7A CN113570127A (zh) 2021-07-16 2021-07-16 一种桥梁安全的预测方法、装置及电子设备

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113570127A true CN113570127A (zh) 2021-10-29

Family

ID=78165198

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110807347.7A Pending CN113570127A (zh) 2021-07-16 2021-07-16 一种桥梁安全的预测方法、装置及电子设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113570127A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115099730A (zh) * 2022-08-25 2022-09-23 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 设施群风险辨识方法、装置、计算机设备及存储介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106096826A (zh) * 2016-06-03 2016-11-09 昆山市轨道交通投资发展有限公司 一种城市轨道交通高架结构安全状态评价方法
CN111505010A (zh) * 2020-04-28 2020-08-07 张地林 一种基于云平台的桥梁安全检测系统
CN111881497A (zh) * 2020-06-29 2020-11-03 广东汇涛工程科技有限公司 桥梁实时状态监测评估方法
CN112085354A (zh) * 2020-08-21 2020-12-15 哈尔滨工业大学 一种基于车激动力响应互相关指标体系的桥梁基础冲刷诊断方法
CN112347668A (zh) * 2020-09-29 2021-02-09 华东交通大学 基于概率断裂力学的钢桥面板疲劳可靠度评估方法
CN112561257A (zh) * 2020-12-01 2021-03-26 合肥泽众城市智能科技有限公司 一种基于大数据的桥梁结构安全评价方法及装置

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106096826A (zh) * 2016-06-03 2016-11-09 昆山市轨道交通投资发展有限公司 一种城市轨道交通高架结构安全状态评价方法
CN111505010A (zh) * 2020-04-28 2020-08-07 张地林 一种基于云平台的桥梁安全检测系统
CN111881497A (zh) * 2020-06-29 2020-11-03 广东汇涛工程科技有限公司 桥梁实时状态监测评估方法
CN112085354A (zh) * 2020-08-21 2020-12-15 哈尔滨工业大学 一种基于车激动力响应互相关指标体系的桥梁基础冲刷诊断方法
CN112347668A (zh) * 2020-09-29 2021-02-09 华东交通大学 基于概率断裂力学的钢桥面板疲劳可靠度评估方法
CN112561257A (zh) * 2020-12-01 2021-03-26 合肥泽众城市智能科技有限公司 一种基于大数据的桥梁结构安全评价方法及装置

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115099730A (zh) * 2022-08-25 2022-09-23 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 设施群风险辨识方法、装置、计算机设备及存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6045846B2 (ja) 交通事故発生予報装置、方法およびプログラム
JP5900454B2 (ja) 車両用車線案内システム及び車両用車線案内方法
CN105246753A (zh) 用于优化混合动力车辆的能量消耗的方法
Goh et al. Experimental microsimulation modeling of road safety impacts of bus priority
Harwood et al. Passing lanes and other operational improvements on two-lane highways
CN110782680B (zh) 一种慢车检测方法、装置以及计算机可读存储介质
CN109636257A (zh) 一种网约车出行前的风险评价方法
CN108806331B (zh) 一种预防高速公路二次交通事故的方法及系统
CN106323331A (zh) 预测车辆行驶里程的方法及装置
DE102019205802A1 (de) Verfahren zum Betreiben eines Fahrassistenzsystems und Fahrassistenzsystem
Barreno et al. Fuzzy expert system for road type identification and risk assessment of conventional two‐lane roads
CN113570127A (zh) 一种桥梁安全的预测方法、装置及电子设备
CN114023065A (zh) 一种利用视频解析数据智能诊断路口服务等级的算法
Mehrabani et al. Evaluating the relationship between operating speed and collision frequency of rural multilane highways based on geometric and roadside features
CN115512561B (zh) 面向道路交通枢纽韧性提升的路径诱导方法及系统
CN111784873A (zh) 基于机器学习原理的高速路安全车载智能系统及工作流程
Faezi et al. Predicting speed model of horizontal curves on exclusive motorcycle lane
Valencia-Alaix et al. Operational evaluation of climbing lanes on steep grades and heavy trucks
Mavromatis et al. Passing sight distance assessment through the interaction of road—Vehicle parameters
CN110348129A (zh) 一种公路跨线桥防撞缓冲设施设计方法
Matragos et al. Overtaking trajectory assessment utilizing data from driving simulator
Penshin et al. Traffic organization: passenger flow and accident rate
KR102652938B1 (ko) 차량 운행에 따른 환경배출비용 평가 장치 및 그 방법
Zhang et al. Risk Assessment of Urban Road Intersections Based on Fault Tree and Analytic Hierarchy Process
Long et al. Evaluation method of bus energy consumption based on service level

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20211029