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申请/专利权人：交通运输部天津水运工程科学研究所
摘要：本发明公开了一种港口高风险作业安全监测及风险智能识别方法，涉及港口管理与运营技术领域，本发明旨在通过量化分析的方式，对识别得到的潜在高风险作业场景进行分析，以进一步识别及定位潜在高风险作业场景中的风险来源，提高风险识别的针对性及效率，以及风险识别的科学性及精确性。同时基于潜在高风险作业场景的量化分析所得到的量化评分，实现基于数据驱动的方式更为科学、有效地作为实时风险等级预警信号的生成标准，即能够精准地生成实时风险等级预警信号，使得生成的实时风险等级预警信号，既能够有效促使相关人员根据风险等级采取相应措施，避免或减轻潜在事故的影响，又能避免过度干预造成资源浪费。
主权项：1.一种港口高风险作业安全监测及风险智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、收集港口作业区域内的实时环境数据和设备运行数据；步骤S2、对实时环境数据和设备运行数据进行预处理；步骤S3、将预处理后的实时环境数据和设备运行数据，输入至预训练的深度神经网络模型中，识别得到潜在的高风险作业场景；步骤S4、对潜在的高风险作业场景执行多重分析，根据多重分析结果，得到潜在的高风险作业场景的量化评分，并基于潜在的高风险作业场景的量化评分，生成实时风险等级预警信号；步骤S5、根据实时风险等级预警信号，采取预防措施。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 交通运输部天津水运工程科学研究所 一种港口高风险作业安全监测及风险智能识别方法
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