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公开(公告)号：CN113516363A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110548909.0
申请日：2021-05-20
Applicant: 交通运输部科学研究院 , 昆明理工大学
Abstract: 本发明涉及一种深埋硬岩隧道岩爆风险后果当量分级方法，属于岩爆风险技术领域。本发明建立岩爆风险后果当量计算模型DC＝CR+CZ+CS+CH+CG；利用MCS方法确定后果当量分级标准：将岩爆风险后果分为人员伤亡、直接经济损失、社会影响、环境影响与工期延误五种，开展不少于1000次的MCS模拟抽样，得到岩爆风险后果当量DC，确定岩爆风险后果当量DC的最优概率分布函数，绘制岩爆风险后果当量DC累积概率分布曲线；根据岩爆风险后果当量DC累积概率分布曲线，确定岩爆风险后果当量分级标准。本发明可计算出划分岩爆风险后果当量严重程度特大、重大、较大、一般的分级标准与对应的概率阈值，有效解决了岩爆风险后果损失难以量化表征的难题。
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公开(公告)号：CN112464344A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011344631.7
申请日：2020-11-26
Applicant: 交通运输部科学研究院 , 昆明理工大学 , 北京科技大学
Abstract: 本发明涉及一种深埋硬岩隧道剥落破坏风险评估方法，属于隧道剥落破坏风险评估技术领域。本发明首先利用可靠度设计方法，建立基于Hermite随机多项式展开随机响应面的剥落破坏深度概率可靠度估测模型，确定拱顶与拱腰剥落破坏发生概率；其次，利用单位长度隧道断面剥落破坏深度与平均损失费用计算破坏后果直接经济损失，由此开展剥落破坏风险估计；最后，推导得到剥落破坏预期成本比理论解析公式，确定了剥落破坏可能性概率等级阈值，计算得到了风险分级标准。
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公开(公告)号：CN115438412A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211087084.8
申请日：2022-09-07
Applicant: 昆明理工大学 , 交通运输部公路科学研究所 , 交通运输部科学研究院 , 北京科技大学
Abstract: 本发明涉及一种隧道施工安全总体风险评估方法，属于隧道工程领域。本发明确定影响隧道工程施工安全的主控因素；划分隧道工程施工安全总体风险评估等级，并对主控因素量化分级，建立主控因素判识表；收集待评估隧道各主控因素的工程资料，判断各主控因素是否达到主控因素判识表中的判识条件，汇总达到判识条件的主控因素，形成主控因素清单；根据主控因素判识表，确定主控因素清单中各主控因素确定的总体风险等级，并根据就高原则即各主控因素最高总体风险等级确定该隧道工程最终的总体风险等级。本发明可科学、快速筛选出总体风险较大的隧道工程，简化评估流程，为评估人员使用提供便利。
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公开(公告)号：CN112949202A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110293781.8
申请日：2021-03-19
Applicant: 交通运输部科学研究院 , 昆明理工大学 , 北京科技大学
IPC: G06F30/27 , G06N7/00 , G06F111/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种基于贝叶斯网络的岩爆概率预测方法，属于岩爆预测技术领域。本发明通过岩爆案例统计分析，提取6个特征参数，即最大切向应力σθ、岩石单轴抗压强度σc、岩石单轴抗拉强度σt、应力强度比σθ/σc、岩石脆性系数σc/σt和弹性变形能指数Wet，确定特征参数的统计特征，其中统计特征包括均值、标准差、变异系数和分布类型；构建基于Copula理论的最优六维参数联合概率分布函数；构建PSO‑RF智能响应面计算模型，确定岩爆发生等级；建立岩爆概率预测贝叶斯BN模型，利用Copula‑RF模型进行参数学习，计算不同岩爆等级发生概率。本发明给出岩爆等级与发生概率间的对应关系，精确计算出岩爆预测概率。
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公开(公告)号：CN117035421A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311041472.7
申请日：2023-08-17
Applicant: 交通运输部科学研究院 , 安徽省交通控股集团有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明公开了一种高速公路扩建工程的专项风险评估方法和系统，属于数据处理技术领域，方法包括：构建扩建评估体系以及风险评估体系；获取各条高速公路的基础数据；确定各条高速公路的扩建优先级；将扩建优先级最高的高速公路作为目标高速公路；获取目标高速公路的工程数据；获取多个原始评分，原始评分为相应的专家对于目标高速公路在各个风险评估指标下的评分；结合专家可信度，计算目标高速公路的最终评分；确定风险评估体系中各个风险评估指标的权重；根据目标高速公路在各个风险评估指标下的最终评分以及各个风险评估指标的权重，计算目标高速公路的扩建风险评估值；根据扩建风险评估值确定扩建目标高速公路的安全风险等级。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118154946B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410243832.X
申请日：2024-03-04
Applicant: 杭州市交通运输发展保障中心 , 交通运输部科学研究院
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/52 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及工程事故隐患检测技术领域，尤其涉及一种对工程事故隐患进行检测的方法和系统，所述方法包括：S1、获取工程现场相关的待检测图像数据；S2、将所述待检测图像数据输入训练完成的改进YOLOv5目标检测模型；S3、使用所述改进YOLOv5目标检测模型，对所述待检测图像数据进行检测，得到所述待检测图像数据属于各种工程事故隐患类别的概率，选取概率最大的类别作为所述待检测图像数据的检测结果。本发明能高效地对工程事故隐患进行准确检测。
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公开(公告)号：CN118154946A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410243832.X
申请日：2024-03-04
Applicant: 杭州市交通运输发展保障中心 , 交通运输部科学研究院
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/52 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及工程事故隐患检测技术领域，尤其涉及一种对工程事故隐患进行检测的方法和系统，所述方法包括：S1、获取工程现场相关的待检测图像数据；S2、将所述待检测图像数据输入训练完成的改进YOLOv5目标检测模型；S3、使用所述改进YOLOv5目标检测模型，对所述待检测图像数据进行检测，得到所述待检测图像数据属于各种工程事故隐患类别的概率，选取概率最大的类别作为所述待检测图像数据的检测结果。本发明能高效地对工程事故隐患进行准确检测。
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公开(公告)号：CN114973713B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202210564268.2
申请日：2022-05-23
Applicant: 交通运输部科学研究院 , 江苏省交通工程建设局
Abstract: 本发明提供了一种用于公路改扩建工程的防误闯智能预警系统，感知器安装于改扩建公路上，通过内置的激光雷达和多目标毫米波雷达对可能闯入施工作业控制区车辆的速度、车型以及道路上的交通流量、车道占有率进行监测、识别；感知器内设定有三个级别预警阈值，通过无线传输方式与用于预警的声光报警器、报警肩灯、预警驱离频闪标牌联动控制并发出分级报警信号；系统后台与感知器通讯相连用于记录检测相关数据。本发明还提供了一种用于公路改扩建工程的防误闯智能预警方法。本发明相较于其他防护设施，车辆闯入施工作业控制区事故率平均降低了达60％，车辆闯入施工作业控制区后对施工人员报警准确率达98％，显著降低了改扩建工程交通安全风险和事故损失。
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公开(公告)号：CN115018161A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210651041.1
申请日：2022-06-10
Applicant: 交通运输部科学研究院
Abstract: 本发明提供一种基于非洲秃鹫优化随机森林模型的岩爆智能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.收集岩爆案例数据，构建岩爆案例数据库；S2.对数据库进行分析及预处理，平衡数据集的类型；S3.通过非洲秃鹫优化算法对随机森林模型所需的超参数进行寻优；S4.根据步骤S3寻优获得的超参数，利用训练集对随机森林模型进行训练；S5.利用步骤S4中训练好的模型，进行预测。另外，本发明提供一种预测系统和设备以及存储介质。本发明预测准确率达到了94.44％，且本发明的AUC达到了0.9974，在岩爆预测方面具有优异的性能。
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公开(公告)号：CN114943464A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210632930.3
申请日：2022-06-07
Applicant: 江苏省交通工程建设局 , 交通运输部科学研究院
Abstract: 基于改进D‑S的高速公路改扩建交通安全风险评估方法，包括以下步骤：包括以下步骤：S1.构建指标体系；S2.求出各指标的基本信度赋值(BPA)；S3.通过应用层次分析法(AHP)确定各评价指标权重，并利用该方法加权各指标基本信度赋值(BPA)；S4.利用D‑S证据理论融合加权后的基本信度赋值(BPA)，即得改扩建交通安全风险状态。本发明融合多源数据，充分考虑各种影响因素，提高评估工作的全面性和准确性，并解决了各指标权重不同的问题。
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