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申请/专利权人：四川西香高速建设开发有限公司;长安大学;成都建工路桥建设有限公司
摘要：本发明公开了一种基于传感器数据分析的隧道内风险预测方法，涉及隧道风险预测技术领域，包括基于隧道布置传感器，进行数据采集，分析传感器采集数据进行综合异常评分，设置机器学习模型预测优化阈值，判定隧道异常；根据隧道异常的判定。本发明所述方法通过加权求和的方式综合各个传感器的特征值，并配合机器学习模型动态调整阈值，使多维度的传感数据保持高效的异常检测能力，通过综合交通摄像头监测数据评估交通情况，结合传感器数据实现多层次的数据融合和分析，反映隧道内的环境变化，确保了风险评估的全面性和准确性，为隧道管理和风险预警提供了强有力的决策支持，基于风险预警的警示措施能够迅速响应，保障车辆和人员的安全。
主权项：1.一种基于传感器数据分析的隧道内风险预测方法，其特征在于：包括，基于隧道布置传感器，进行隧道数据采集，分析传感器采集隧道数据进行综合异常评分，设置机器学习模型预测优化阈值，判定隧道异常；根据隧道异常的判定，通过交通摄像头监测分析隧道通行情况，结合综合异常评分，对隧道进行综合风险评估，设置机器学习模型预测风险阈值，判定隧道通行风险；基于隧道通行风险判定，在隧道发出通行风险预警。
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权利要求：
百度查询： 四川西香高速建设开发有限公司 长安大学 成都建工路桥建设有限公司 一种基于传感器数据分析的隧道内风险预测方法
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