CN115099730A - 设施群风险辨识方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种设施群风险辨识方法、装置、计算机设备及存储介质，属于城市基础设施监测技术领域，所述方法包括：获取设施群的监测数据；对所述监测数据进行分类，其中，所述监测数据包括自然风险数据、人为风险数据和专项风险数据；根据所述自然风险数据、所述人为风险数据和所述专项风险数据，分别获取所述设施群的自然风险评分、人为风险评分和专项风险评分；根据所述自然风险评分、所述人为风险评分和所述专项风险评分，获取所述设施群的总体风险评分。本发明提供的设施群风险辨识方法能够对设施群进行多维度的分析，辨识出设施群存在的风险情况，从而挖掘有针对性的缓解措施，制定有效的应对策略，降低风险对设施群的影响程度。
Description
技术领域
本发明涉及城市基础设施监测技术领域，具体而言，涉及一种设施群风险辨识方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
道路、桥梁、隧道、建筑等基础设施是人类活动的场所，而行人、车辆、环境和基础设施的运行密切相关，在自然因素、人为因素和超负荷运转等条件影响下，基础设施会产生一定的安全隐患。近年来，世界范围内极端气象灾害频发，比如极端高温、低温、暴雨洪涝、地震等，这些灾害不但会对结构和城市居民带来风险，而且作用范围较大，持续时间较长，危害程度较为严重。为了保证各种基础设施的安全运行，需要对设施进行监测，识别出设施可能存在的风险，降低风险对设施的影响，但目前尚没有对设施群所存在风险的有效辨识方法。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供一种设施群风险辨识方法、装置、计算机设备及存储介质。
第一方面，本发明提供了一种设施群风险辨识方法，所述方法包括：
获取设施群的监测数据；
对所述监测数据进行分类，其中，所述监测数据包括自然风险数据、人为风险数据和专项风险数据；
根据所述自然风险数据、所述人为风险数据和所述专项风险数据，分别获取所述设施群的自然风险评分、人为风险评分和专项风险评分；
根据所述自然风险评分、所述人为风险评分和所述专项风险评分，获取所述设施群的总体风险评分。
可选地，在对所述监测数据进行分类之后，在根据所述自然风险数据、所述人为风险数据和所述专项风险数据，分别获取所述设施群的自然风险评分、人为风险评分和专项风险评分之前，所述方法还包括：
对所述监测数据进行归一化处理，获取归一化处理数据。
可选地，所述获取所述设施群的自然风险评分，包括：
获取所述设施群所处的地理位置；
获取当前时间段；
根据地理位置和当前时间段，获取所述设施群的自然风险评分。
可选地，所述获取所述设施群的人为风险评分，包括：
获取所述设施群中各类设施的本身属性；
根据各类所述设施的本身属性，获取第一人为风险评分；
获取所述设施群的运营负载；
根据所述运营负载，获取第二人为风险评分。
可选地，所述根据所述运营负载，获取第二人为风险评分，包括：
获取所述设施群中每一个设施对应负载等级；
获取每一个所述负载等级对应的负载评分；
根据每一个所述设施对应的所述负载等级以及每一个所述负载等级对应的所述负载评分，获取所述设施群的总负载评分，作为第二人为风险评分。
可选地，所述获取所述设施群的人为风险评分，还包括：
获取所述设施群中有人群风险的多个第一设施；
获取各个所述第一设施的人流密度；
获取各个所述第一设施的人流密度等级评分；
根据各个所述第一设施的人流密度等级评分，获取所述设施群的人群风险评分；
获取所述设施群中有撞击风险的多个第二设施；
根据有撞击风险的所述第二设施，获取多个所述第二设施的撞击评分；
根据多个所述第二设施的撞击评分，获取总撞击评分，作为所述设施群的撞击评分。
可选地，获取所述设施群的专项风险评分，包括：
获取所述设施群的周边施工项目；
获取各个所述周边施工项目对所述设施群的影响系数；
获取各个所述周边施工项目的总体风险评分；
根据各个所述周边施工项目的影响系数和总体风险评分，获取所述设施群的专项风险评分。
第二方面，本发明提供了一种设施群风险辨识装置，所述装置包括：
数据获取模块，用于获取设施群的监测数据；
数据分类模块，用于对所述监测数据进行分类，其中，所述监测数据包括自然风险数据、人为风险数据和专项风险数据；
第一评分模块，用于根据所述自然风险数据、所述人为风险数据和所述专项风险数据，分别获取所述设施群的自然风险评分、人为风险评分和专项风险评分；
第二评分模块，用于根据所述自然风险评分、所述人为风险评分和所述专项风险评分，获取所述设施群的总体风险评分。
第三方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述所述的设施群风险辨识方法。
第四方面，本发明提供了一种计算机设备，包括处理器、存储器及存储于所述存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述所述的设施群风险辨识方法。
本发明提供的设施群风险辨识方法、装置、计算机设备及存储介质，通过在获取设施群的监测数据，并将监测数据分为自然风险数据、人为风险数据和专项风险数据，能够对设施群进行多维度的分析，获取设施群的自然风险评分、人为风险评分和专项风险评分，最终获得不同设施群的总体风险评分，辨识出设施群存在的风险情况，从而挖掘有针对性的缓解措施，制定有效的应对策略，降低风险对设施群的影响程度。
附图说明
图1为本发明实施例中设施群风险辨识方法的应用环境图；
图2为本发明实施例中设施群风险辨识方法的流程示意图；
图3为本发明实施例中设施群风险辨识装置的结构框图；
图4为本发明实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。虽然附图中显示了本发明的某些实施例，然而应当理解的是，本发明可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本发明。应当理解的是，本发明的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本发明的保护范围。
应当理解，本发明的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本发明的范围在此方面不受限制。
本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”；术语“可选地”表示“可选的实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。需要注意，本发明中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
需要注意，本发明中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
本发明实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
图1为一个实施例中设施群风险辨识方法的应用环境图。参照图1，该设施群风险辨识方法应用于设施群风险辨识系统。该设施群风险辨识系统包括终端110和服务器120。终端110和服务器120通过网络连接。终端110具体可以是台式终端或移动终端，移动终端具体可以手机、平板电脑、笔记本电脑等中的至少一种。服务器120可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
如图2所示，本发明实施例提供了一种设施群风险辨识方法，所述方法包括：
步骤210，获取设施群的监测数据；
步骤220，对所述监测数据进行分类，其中，所述监测数据包括自然风险数据、人为风险数据和专项风险数据；
步骤230，根据所述自然风险数据、所述人为风险数据和所述专项风险数据，分别获取所述设施群的自然风险评分、人为风险评分和专项风险评分；
步骤240，根据所述自然风险评分、所述人为风险评分和所述专项风险评分，获取所述设施群的总体风险评分。
本发明实施例中设施群是指城市地面公共基础设施群，是在特定空间区域范围内，由空间组织紧凑、运行环境特征相似、相互作用地多种地面公共基础设施构成的联合体。其中，城市地面公共基础设施包括桥梁、隧道、道路、交通枢纽、公众活动场馆、公共社区建筑和养老机构等。
步骤210中，监测数据包括基础数据和专题数据；获取设施群的监测数据，包括：获取设施群的基础数据和专题数据。其中，基础数据包括设施群的地理数据、人口数据和法人数据，而专题数据包括交通事故数据、结构隐患数据和极端天气数据。
步骤220中，对所述监测数据进行分类，将所述监测数据分为自然风险数据、人为风险数据和专项风险数据。即，将获取的设施群的基础数据和专题数据按照自然风险数据、人为风险数据和专项风险数据的分类方式进行分类，从而便于后续根据分类后的数据获取设施群的各个评分。
具体地，自然风险数据包括台风、地震、暴雨、地面沉降和其他地质灾害等数据；人为风险数据包括火灾、爆炸、运营风险、车辆超载、人群拥挤、车辆撞击和船舶撞击等数据；专项风险数据包括挖掘、修建地下物体、顶进作业、埋设管线和爆破等风险数据。
应理解的是，针对不同类型的设施群，自然风险数据、人为风险数据和专项风险数据包括的数据也不相同，例如，人为风险数据中车辆撞击数据主要针对桥梁、隧道和道路等城市地面公共基础设施，人群拥挤数据主要针对公共活动场馆、交通枢纽和公共社区建筑等城市地面公共基础设施，船舶撞击主要针对跨河桥梁等城市地面公共基础设施。
在步骤220之后，步骤230之前，该方法还包括：
对所述监测数据进行归一化处理，获取归一化处理数据。
由于自然风险数据、人为风险数据和专项风险数据中均包括多个指标数据，且各个指标数据的物理意义不同，难以将各个指标数据统一，因此在完成数据的分类之后，需要对数据进行归一化处理，获取归一化处理数据。
归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变化，化为无量纲的表达式。
步骤230中，获取所述设施群的自然风险评分，包括：
获取所述设施群所处的地理位置；
获取当前时间段；
根据地理位置和当前时间段，获取所述设施群的自然风险评分。
示例性地，对于台风来说，根据设施群所述的地理位置获取该设施群的历史台风数据，历史台风数据包括台风等级、台风数量和历次台风影响程度等数据，再根据当前时间段，结合历史台风数据能够获取当前时间段内设施群的自然风险评分。
应理解的是，当前时间段可以为几个小时、几天或者几周，由于自然风险，如台风等是持续性发生的，并非发生在特定时刻，因此采用时间段进行评价，时间段的选择可根据历史台风数据中持续时间进行调整和选择。
相应地，对于地震数据，根据设施群所处地理位置以及当前时间段的地震风险评估指数获取评分；对于暴雨，根据该设施群所处地理位置的历史暴雨数据以及当前时间段获取评分；对于地面沉降，先结合设施群内各个设施累计沉降量和沉降速率进行各个设施的评分，再将各个设施的评分综合后得到设施群的评分；对于其他地质灾害，根据该设施群所处地理位置的历史地质灾害数据以及当前时间段获取评分。其中，地震、地面沉降和其他地质灾害基于DEA模型的我国自然灾害区域脆弱性评价进行。
获取所述设施群的人为风险评分，包括：
获取所述设施群中各类设施的本身属性；
根据各类所述设施的本身属性，获取第一人为风险评分；
获取所述设施群的运营负载；
根据所述运营负载，获取第二人为风险评分。
获取所述设施群的人为风险评分，还包括：
获取所述设施群中有人群风险的多个第一设施；
获取各个所述第一设施的人流密度；
获取各个所述第一设施的人流密度等级评分；
根据各个所述第一设施的人流密度等级评分，获取所述设施群的人群风险评分；
获取所述设施群中有撞击风险的多个第二设施；
根据有撞击风险的所述第二设施，获取多个所述第二设施的撞击评分；
根据多个所述第二设施的撞击评分，获取总撞击评分，作为所述设施群的撞击评分。
进一步地，根据所述运营负载，获取第二人为风险评分，包括：
获取所述设施群中每一个设施对应负载等级；
获取每一个所述负载等级对应的负载评分；
根据每一个所述设施对应的所述负载等级以及每一个所述负载等级对应的所述负载评分，获取所述设施群的总负载评分，作为第二人为风险评分。
示例性地，对于火灾风险，获取设施群中各类设施的本身属性，例如设施为木质结构、砖结构或玻璃结构，能够用于评估设施自身火灾风险指数，根据设施自身火灾风险评估指数以及火灾隐患点发生火灾后是否涉及到其他设施综合评定，获取设施的第一风险评分，获取设施群中所有设施的第一风险评分后，结合各个设施的权重，即获得设施群的第一风险评分。
对于桥梁、隧道和道路等城市地面公共基础设施，运营负载是指车辆超载数据，对桥梁、隧道或道路等设施中通过的车辆进行统计，并根据桥梁、隧道或道路等设施中超载车辆的比例进行统计，将不同设施划分为不同负载等级，统计不同负载等级的设施比例，按照下述公式计算设施群的第二人为风险评分：
设施群的第二人为风险评分=w1*A负载等级设施比例+w2*B负载等级设施比例+…；
式中，w1和w2分别表示A负载等级设施和B负载等级设施对应的权重，…表示其他超载等级设施与其对应的权重相乘的结果。
设施群中公共活动场馆、交通枢纽和公共社区建筑存在人群风险，桥梁、隧道存在车辆撞击风险，其中，跨河桥梁还存在船舶撞击风险。
获取设施群中具有人群风险的公共活动场馆、交通枢纽和公共社区建筑，获取各个设施的人流密度，根据各个设施的人流密度，将不同设施划分不同人流密度等级，获取各个设施的人流密度等级评分，再根据各个设施的人流密度等级评分和权重，获取设施群的人群风险评分，具体地，通过下述公式获取设施群的人群风险评分：
设施群的人群风险评分=w1*A等级设施比例+w2*B等级设施比例+…；
式中，w1和w2分别表示A等级设施和B等级设施对应的权重，…表示其他等级设施与其对应的权重相乘的结果。
获取设施群中具有撞击风险的桥梁和隧道，对于普通桥梁和隧道，获取各个设施的车辆撞击风险，根据各个设施的车辆撞击评分获取总的车辆撞击评分，作为设施群的车辆撞击评分，具体如下述公式：
设施群车辆撞击评分=A设施车辆撞击评分+B设施车辆撞击评分+C设施车辆撞击评分+…；
对于跨河桥梁，还需要考虑船舶撞击评分，具体如下述公式：
设施群船舶撞击评分=A设施船舶撞击评分+B设施船舶撞击评分+C设施船舶撞击评分+…；
综合设施群的车辆撞击评分和船舶撞击评分，即获取设施群的撞击风险。
另外，对于设施群中的养老机构，还可以获取运营风险评分，根据设施群中各个养老机构的运营风险情况划分为不同运营风险等级，根据不同运营风险等级的养老机构比例以及权重，能够获取设施群的运营风险，具体如下述公式所示：
设施群的运营风险评分=w1*A等级养老机构比例+w2*B等级养老机构比例+…；
式中，w1和w2分别表示A等级养老机构和B等级养老机构对应的权重，…表示其他等级养老机构与其对应的权重相乘的结果。
获取所述设施群的专项风险评分，包括：
获取所述设施群的周边施工项目；
获取各个所述周边施工项目对所述设施群的影响系数；
获取各个所述周边施工项目的总体风险评分；
根据各个所述周边施工项目的影响系数和总体风险评分，获取所述设施群的专项风险评分。
周边施工项目包括挖掘、修建地下物体、顶进作业、埋设管线和爆破等，周边施工项目会对设施群中城市地面公共基础设施造成影响；获取周边施工项目对设施群的影响系数和总体风险评分，即可获得周边施工项目影响程度指数，这类数据可从施工项目的施工风险评估中获取，根据周边施工项目的影响程度指数，可获取设施群的专项风险评分，具体如下述公式所示：
设施群专项风险评分=A施工项目影响程度指数+B施工项目影响程度指数+…。
步骤240中，综合设施群的自然风险评分、人为风险评分和专项风险评分，即可获取设施群的总体风险评分。
根据设施群的自然风险评分、人为风险评分和专项风险评分，以及各个评分再总体风险评分中的权重，获取设施群的总体风险评分，具体如下述公式所示：
设施群的总体风险评分=w1*自然风险评分，w2*人为风险评分+w3*专项风险评分；
式中，w1、w2和w3分别为自然风险评分、人为风险评分和专项风险评分的权重。
本发明实施例获取设施群的监测数据，并根据设施群中各个设施的特性将监测数据划分为自然风险数据、人为风险数据和专项风险数据，进而在多个维度上对设施群中的设施进行风险评估，获取设施群的自然风险评分、人为风险评分和专项风险评分，充分考虑设施群外部的风险源，获取设施群的总体风险评分，从而挖掘有针对性地缓解措施，制定有效的应对策略，降低设施群的风险。
图2为一个实施例中设施群风险辨识方法的流程示意图。应该理解的是，虽然图2的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
为了执行上述实施例及各个可选实施例中地步骤，本发明的另一实施例提供了一种设施群风险辨识装置，如图3所示，所述装置包括：
数据获取模块310，用于获取设施群的监测数据；
数据分类模块320，用于对所述监测数据进行分类，其中，所述监测数据包括自然风险数据、人为风险数据和专项风险数据；
第一评分模块330，用于根据所述自然风险数据、所述人为风险数据和所述专项风险数据，分别获取所述设施群的自然风险评分、人为风险评分和专项风险评分；
第二评分模块340，用于根据所述自然风险评分、所述人为风险评分和所述专项风险评分，获取所述设施群的总体风险评分。
在一个实施例中，所述装置还包括：
归一化处理模块，用于对所述监测数据进行归一化处理，获取归一化处理数据；
自然风险评分模块，用于获取所述设施群所处的地理位置以及获取当前时间段；并根据地理位置和当前时间段，获取所述设施群的自然风险评分；
第一人为风险评分模块，用于获取所述设施群中各类设施的本身属性，并根据各类所述设施的本身属性，获取第一人为风险评分；
第二人为风险评分模块，用于获取所述设施群的运营负载，并根据所述运营负载，获取第二人为风险评分；
人群风险评分模块，用于获取所述设施群中有人群风险的多个第一设施以及获取各个所述第一设施的人流密度；获取各个所述第一设施的人流密度等级评分；并根据各个所述第一设施的人流密度等级评分，获取所述设施群的人群风险评分；
撞击风险评分模块，用于获取所述设施群中有撞击风险的多个第二设施；根据有撞击风险的所述第二设施，获取多个所述第二设施的撞击评分；并根据多个所述第二设施的撞击评分，获取总撞击评分，作为所述设施群的撞击评分；
专项风险评分模块，用于获取所述设施群的周边施工项目；获取各个所述周边施工项目对所述设施群的影响系数；获取各个所述周边施工项目的总体风险评分；根据各个所述周边施工项目的影响系数和总体风险评分，获取所述设施群的专项风险评分。
图4示出了一个实施例中计算机设备的内部结构图。该计算机设备具体可以是图1中的终端110（或服务器120）。如图4所示，该计算机设备包括该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、输入装置和显示屏。其中，存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统，还可存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器实现设施群风险辨识方法。该内存储器中也可储存有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行设施群风险辨识方法。计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：获取设施群的监测数据；对所述监测数据进行分类，其中，所述监测数据包括自然风险数据、人为风险数据和专项风险数据；根据所述自然风险数据、所述人为风险数据和所述专项风险数据，分别获取所述设施群的自然风险评分、人为风险评分和专项风险评分；根据所述自然风险评分、所述人为风险评分和所述专项风险评分，获取所述设施群的总体风险评分。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以上设施群风险辨识方法的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取设施群的监测数据；对所述监测数据进行分类，其中，所述监测数据包括自然风险数据、人为风险数据和专项风险数据；根据所述自然风险数据、所述人为风险数据和所述专项风险数据，分别获取所述设施群的自然风险评分、人为风险评分和专项风险评分；根据所述自然风险评分、所述人为风险评分和所述专项风险评分，获取所述设施群的总体风险评分。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。
以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种设施群风险辨识方法，其特征在于，所述方法包括：
获取设施群的监测数据；
对所述监测数据进行分类，其中，所述监测数据包括自然风险数据、人为风险数据和专项风险数据；
根据所述自然风险数据、所述人为风险数据和所述专项风险数据，分别获取所述设施群的自然风险评分、人为风险评分和专项风险评分；
根据所述自然风险评分、所述人为风险评分和所述专项风险评分，获取所述设施群的总体风险评分。
2.根据权利要求1所述的设施群风险辨识方法，其特征在于，在对所述监测数据进行分类之后，在根据所述自然风险数据、所述人为风险数据和所述专项风险数据，分别获取所述设施群的自然风险评分、人为风险评分和专项风险评分之前，所述方法还包括：
对所述监测数据进行归一化处理，获取归一化处理数据。
3.根据权利要求1所述的设施群风险辨识方法，其特征在于，所述获取所述设施群的自然风险评分，包括：
获取所述设施群所处的地理位置；
获取当前时间段；
根据地理位置和当前时间段，获取所述设施群的自然风险评分。
4.根据权利要求1所述的设施群风险辨识方法，其特征在于，所述获取所述设施群的人为风险评分，包括：
获取所述设施群中各类设施的本身属性；
根据各类所述设施的本身属性，获取第一人为风险评分；
获取所述设施群的运营负载；
根据所述运营负载，获取第二人为风险评分。
5.根据权利要求4所述的设施群风险辨识方法，其特征在于，所述根据所述运营负载，获取第二人为风险评分，包括：
获取所述设施群中每一个设施对应负载等级；
获取每一个所述负载等级对应的负载评分；
根据每一个所述设施对应的所述负载等级以及每一个所述负载等级对应的所述负载评分，获取所述设施群的总负载评分，作为第二人为风险评分。
6.根据权利要求4所述的设施群风险辨识方法，其特征在于，所述获取所述设施群的人为风险评分，还包括：
获取所述设施群中有人群风险的多个第一设施；
获取各个所述第一设施的人流密度；
获取各个所述第一设施的人流密度等级评分；
根据各个所述第一设施的人流密度等级评分，获取所述设施群的人群风险评分；
获取所述设施群中有撞击风险的多个第二设施；
根据有撞击风险的所述第二设施，获取多个所述第二设施的撞击评分；
根据多个所述第二设施的撞击评分，获取总撞击评分，作为所述设施群的撞击评分。
7.根据权利要求1所述的设施群风险辨识方法，其特征在于，获取所述设施群的专项风险评分，包括：
获取所述设施群的周边施工项目；
获取各个所述周边施工项目对所述设施群的影响系数；
获取各个所述周边施工项目的总体风险评分；
根据各个所述周边施工项目的影响系数和总体风险评分，获取所述设施群的专项风险评分。
8.一种设施群风险辨识装置，其特征在于，所述装置包括：
数据获取模块，用于获取设施群的监测数据；
数据分类模块，用于对所述监测数据进行分类，其中，所述监测数据包括自然风险数据、人为风险数据和专项风险数据；
第一评分模块，用于根据所述自然风险数据、所述人为风险数据和所述专项风险数据，分别获取所述设施群的自然风险评分、人为风险评分和专项风险评分；
第二评分模块，用于根据所述自然风险评分、所述人为风险评分和所述专项风险评分，获取所述设施群的总体风险评分。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述权利要求1-7任一项所述的设施群风险辨识方法。
10.一种计算机设备，其特征在于，包括处理器、存储器及存储于所述存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1-7任一项所述的设施群风险辨识方法。
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| CN202211026124.8A CN115099730A (zh) | 2022-08-25 | 2022-08-25 | 设施群风险辨识方法、装置、计算机设备及存储介质 |
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| CN115099730A true CN115099730A (zh) | 2022-09-23 |
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2022
- 2022-08-25 CN CN202211026124.8A patent/CN115099730A/zh active Pending
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