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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S41、获取潜在的高风险作业场景中的所有风险指标，对获取的所有风险指标进行判断，并根据判断结果将所有风险指标划分为三类；步骤S42、对每一类风险指标中包含的风险指标进行重要程度分析，并根据重要程度分析结果对每一类风险指标中包含的风险指标进行排序，基于排序结果，获取排序为前五的风险指标；步骤S43、对每一类风险指标中排序为前五的风险指标进行分析，得到每一类风险指标的风险指标值；步骤S431、获取每一类风险指标中排序为前五的风险指标的历史数据；步骤S432、通过历史数据获取每一类风险指标中排序为前五的风险指标的历史发生概率，对历史发生概率进行均值化处理，得到每一类风险指标中排序为前五的风险指标的历史平均发生概率；步骤S433、基于历史数据，记录并统计每一类风险指标中排序为前五的风险指标的出现次数；步骤S434、基于历史数据，获取每一类风险指标中排序为前五的风险指标对应的当前控制措施，评估当前控制措施对每一类风险指标中排序为前五的风险指标的控制有效性，根据控制有效性评估结果对每一类风险指标中排序为前五的风险指标赋予控制有效性评分；步骤S435、基于步骤S42中的重要程度分析结果，对每一类风险指标中排序为前五的风险指标赋予第一权重；步骤S436、根据每一类风险指标中排序为前五的风险指标的历史平均发生概率、出现次数、控制有效性评分、第一权重，得到每一类风险指标的风险指标值；步骤S44、对每一类风险指标进行分析，并根据分析结果对每一类风险指标赋予第二权重；步骤S45、结合每一类风险指标的风险指标值、第二权重，得到潜在的高风险作业场景的量化评分；步骤S46、获取所有潜在的高风险作业场景的量化评分，并去除相同的量化评分，保留不同的量化评分，基于不同的量化评分生成不同的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。

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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