变换路由预测分析维护

无论是使用汽车或公共运输工具,人们常抱怨路况恶化和交通混乱特别是坑洞、路虎和计划差速破解器是宠物小便

多年以来,公路运输行业一直饱受高维护成本、紧张交通条件和频繁事故的困扰。国家安全委员会报告2015年单美路38 300人死亡440万人受伤^一号.最近2017年,印度发现有3 597人因路况差而死,803人因恐怖事件而死²

差路面条件通常导致车辆更多磨损分解坑洞是轴悬故障的主要原因 占英国公路机械故障的三分之一英国每年估计有28亿英磅的汽车所有者因这些故障付出成本,当局支付3千多万英镑因路况差而提出的赔偿要求。³

没有某种形式的维护,任何道路都可能退化为不可使用性路网通常长,并可能包括不同特征的道路,因此不进行全面规划就无法高效维护计划主动道路维护对安全、无障碍和可接受状况至关重要

利用技术提高公路安全效率

维护道路有两种方法-要么解决已经发生的受创性反应,要么首先努力预防损害发生,作为一项主动性措施分析技术、云基移动技术的进步和物联网使当局有可能采取后一种方法。不仅帮助避免路况差引发事故,

预测解析技术使用统计数据挖掘技术分析历史和当前数据集,创建规则预测模型并预测未来事件数据可近实时收集处理,提供报告以改进维护进度表决策

数据如何源码智能手机和汽车今天都带传感器装置和GPS导航系统数据库收集的数据可用以精确识别有坑洞或非填充物并需要修复的地区。跟踪车辆驱动质量并记录最小弹坑的严重性也有助于及时修复这些弹坑-在它们变成破车路由前修复这些弹坑早期检测和修复也有助于保持修复成本低廉

处理技巧

由于其操作环境复杂和传感器装置精度,收集的数据中可能有噪声可使用异常清除方法清除数据数据点插值还可用于提高数据完整性,只要有漏洞即可所收集数据通过机器学习算法处理、分类标签并定期发布近实时路健康解析数据。 此外,所处理信息可上传到中央存储库帮助政府做出道路维护修复知情决策

公路网规模巨大,并用这种方法获取最大预测维护效果,数据应集体取自嵌入各种系统-例如公共运输机队、由计程车隔离器管理车辆或Satnav制造公司-传感器社会媒体多源数据如Twitter或智能城市公民应用提供地理标签图像和发布报告,也可以被利用验证传感器数据

通向未来之路

数据解析直接融入公路复杂到不可想象的地步,因为道路被认为很少或根本没有IoT或网络化设备连接建设带数据采集工具的智能路的努力正在缓慢实现部分城市路线配有传感器收集早期维护所需的关键信息传感器还可以监控交通模式变化和公路交通载重

未来道路期望通过将互连性嵌入设计中而进一步推进维护过程智能强健传感器 由高级解析支持 当局将能够实时监控所有变化这将有助于他们在道路维护、特征增强和交通控制方面作出更好的决策

Cyient为开发智能城市和运输系统开发综合解决方案利用云基技术机器学习算法传递最新超局部路况信息改善道路条件和防止事故的工作现在可以通过预测分析工具加强维护规划

下载我们的手册“降低道路维护成本并改进驾驶安全性”。

出处:

1- http://www.newsweek.com/us-traffic-deaths-injuries-and-related-costs-2015-363602

2-TOI报告21/07/18

3- https://www.potholes.co.uk/facts