[发明专利]一种运输车安全监测方法及装置有效
申请号: | 202310133626.9 | 申请日: | 2023-02-20 |
公开(公告)号: | CN115879848B | 公开(公告)日: | 2023-06-06 |
发明(设计)人: | 司福强;李海港;李俊亮;丁珣;张望;黄国胜;王继军;张平;韩超;马浩;詹秀峰;荣正官;罗颖欣;李忠义;薛朗;刘硕;孙英皓;朱培培;董晓红;周明;伏松平;谢育国 | 申请(专利权)人: | 中铁建电气化局集团第三工程有限公司;中国铁建电气化局集团有限公司 |
主分类号: | G06Q10/083 | 分类号: | G06Q10/083;G06Q10/0635;G06F17/16;G06F17/18 |
代理公司: | 北京岳盛瑞达知识产权代理事务所(普通合伙) 11956 | 代理人: | 刘兴华 |
地址: | 074000 河北*** | 国省代码: | 河北;13 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 运输车 安全 监测 方法 装置 | ||
1.一种运输车安全监测方法,其特征在于,所述方法包括:
识别历史运输车的业务场景,根据所述业务场景,提取所述运输车的运输安全指标和影响安全因子,并根据所述运输安全指标,构建所述影响安全因子中安全因子之间的关联关系;
查询所述历史运输车的运输路线,提取所述运输路线的线路特征,根据所述线路特征,确定所述运输路线的安全权重,根据所述线路特征和所述安全权重,构建所述历史运输车的运输路网;
所述根据所述线路特征,确定所述运输路线的安全权重,包括:
利用下述公式计算所述运输路线的安全权重:
其中,表示第条运输路线的安全权重,表示第条运输路线对应线路特征中的路线类型,表示第条运输路线对应线路特征中的时空特性,表示运输路线的序号;
所述提取所述运输路线的线路特征,包括:识别所述运输路线的路线类型,根据所述路线类型,分析所述运输路线的时空特性;根据所述路线类型和所述时空特性,确定所述运输路线的线路特征;其中,包括所述时空特性是指运输路线在时间和空间上特点和性质,其包括运输时间的季节气候、运输时间段、运输路线的空间地形及事故易发地段等特性;
实时获取待监测运输车对应于所述影响安全因子的因子数据,对所述因子数据进行归一化,得到归一因子数据,根据所述归一因子数据、所述关联关系及所述运输路网,计算所述监测运输车的安全指标得分;
所述根据所述归一因子数据、所述关联关系及所述运输路网,计算所述监测运输车的安全指标得分,包括:
利用下述公式计算所述监测运输车的安全指标得分:
其中,表示监测运输车的安全指标得分,表示关联关系中第个影响安全因子的权重系数,表示运输路网中第条运输路线的安全权重,表示第个归一因子数据,表示影响安全因子的序号,表示影响安全因子的数量,表示运输路网中运输路线的序号,表示运输路网中运表示运输路网中运输路线的数量;
根据所述安全指标得分和所述归一因子数据,生成所述待监测运输车的运输安全监测报告;
所述根据所述安全指标得分和所述归一因子数据,生成所述待监测运输车的运输安全监测报告,包括:
获取所述安全指标得分对应的运输安全指标,分析所述运输安全指标的安全影响程度;
根据所述安全影响,配置所述安全指标得分对应的运输安全指标的指标权重;
根据所述指标权重和所述安全指标得分,构建所述待监测运输车的综合安全指标;
根据所述综合安全指标、所述安全指标得分及所述归一因子数据,生成待监测运输车的运输安全监测报告。
2.如权利要求1所述的运输车安全监测方法,其特征在于,所述根据所述业务场景,提取所述运输车的运输安全指标和影响安全因子,包括:
根据所述业务场景,分析所述运输车的业务需求和业务目标;
根据所述业务需求、所述业务目标及预先构建的指标构建原则,确定所述运输车的运输安全指标;
分析所述运输安全指标的构成因素,识别所述构成因素中的影响安全因子。
3.如权利要求1所述的运输车安全监测方法,其特征在于,所述根据所述运输安全指标,构建所述影响安全因子中安全因子之间的关联关系,包括:
根据所述运输安全指标,构建所述影响安全因子的树状层次结构,根据所述树状层次结构,确定所述影响安全因子的定量化标度;
根据所述定量化标度,构建所述影响安全因子的判断矩阵,根据所述判断矩阵,计算所述影响安全因子的权重系数;
根据所述树状层次结构和所述权重系数,构建所述影响安全因子中安全因子之间的关联关系。
4.如权利要求3所述的运输车安全监测方法,其特征在于,所述根据所述判断矩阵,计算所述影响安全因子的权重系数,包括:
将所述判断矩阵按列规范化,得到规范化矩阵,将所述规范化矩阵进行权重向量求和,得到权重向量;
根据所述权重向量,利用下述公式计算所述规范化矩阵的最大特征值:
;
其中,表示判断矩阵的最大特征值,表示判断矩阵的规范化矩阵,表示权重向量,表示规范化矩阵与权重向量乘积的第个向量分量,表示权重向量的第个向量分量,表示判断矩阵的行列数量;
根据所述最大特征值,计算所述规范化矩阵的一致性比率,在所述一致性比率小于预设阈值时,将所述权重向量中的每个分量作为所述影响安全因子的权重系数。
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