通过预测分析来改变道路维护和维修

无论是使用汽车还是公共交通工具，人们通常都会抱怨道路状况恶化和混乱的交通。特别是，坑洼，车辙和计划中的破碎机是宠儿。

多年来，公路运输业一直受到高昂的维护成本，压力大的交通状况和频繁的事故困扰。国家安全委员会报告说，仅在2015年，美国道路上有38,300人死亡和440万人受伤¹。最近，在2017年，印度出现了3,597人死亡，这是由于糟糕的道路而造成的，而与恐怖有关的事件的死亡人数为803人。²

道路表面条件差通常会导致更多的磨损和车辆破裂。坑洼是造成轴和悬架故障的主要原因，占英国道路上机械问题的三分之一。这些故障在英国造成的汽车所有者每年估计为28亿英镑，当局由于道路差而支付了超过3000万英镑的薪酬索赔。³

没有某种形式的维护，任何道路都会恶化，变得无法使用。由于道路网络通常很长，并且可能包括具有不同特征的道路，因此如果没有全面的计划，就无法进行有效的维护。计划和主动的道路维护对于确保道路安全，可访问和可接受的状况是必要的。

利用技术来安全，更高效的道路

维护道路有两种方法 - 您要解决已经发生的损害，因此可以反应性，或者试图阻止损害首先作为主动措施发生。分析，基于云的移动技术和物联网（IoT）的进步使当局有可能采用后一种方法。它不仅可以帮助他们避免因不良道路条件造成的事故，而且还可以节省更多的成本，这些成本可以转移到道路维护上。

预测分析使用统计和数据挖掘技术来分析历史和当前数据集，创建规则和预测模型，并预测未来的事件。可以在近实时收集和处理数据，以提供报告，以更好地对维护时间表进行决策。

这样的数据如何来源？如今，智能手机和汽车已经配备了基于传感器的设备和GPS导航系统。可以利用他们收集的数据来精确识别具有坑洼或起伏的区域，需要维修。跟踪车辆的驱动质量并记录最小的陨石坑的严重性，也有助于及时修复它们，然后它们变成破坏性的车辙。早期检测和修复也有助于保持维修成本较低。

处理技术

由于它们运行的​​复杂环境以及传感器设备的精度，收集的数据中可能会有一些噪音。但是，可以使用数据清洁的异常删除方法来消除这一点。数据点的插值也可以应用于在存在差距的任何地方提高数据的完整性。通过机器学习算法处理，分类和标记收集的数据，并定期出版为近实时的道路健康分析数据。此外，可以将处理后的信息上传到中央存储库，以帮助当局在道路维护和维修方面做出明智的决定。

道路网络是巨大的，为了通过这种方法获得最大的预测维护益处，应从嵌入在各种系统中的传感器（例如公共交通舰队，由驾驶室聚合器管理的车辆或卫星NAV制造公司管理的车辆）共同采购数据。爱游戏捕鱼游戏此外，也可以利用来自Twitter或Smart City Citizen应用程序的社交媒体数据来进行地理标记图像和发行报告的众包数据，以验证传感器数据。

通往未来的道路

直接将数据分析纳入道路非常复杂，因为道路被认为与物联网或网络设备几乎没有链接。但是，构建具有数据收集工具的“智能”道路的努力正在缓慢实现。一些城市路线已经改装了传感器，以收集早期维护所需的重要信息。传感器还可以监视道路上的交通模式和交通负荷的变化。

预计未来的道路将通过将互连性嵌入其设计中，将其维护流程进一步发展。凭借更聪明和强大的传感器，在高级分析的支持下，当局将能够实时监视所有更改。它将帮助他们在道路维护，功能增强和交通控制方面做出更好的决定。

Cyient一直在为智能城市和运输系统的开发建立全面的解决方案。我们拥有杠杆基于云的技术和机器学习算法，以提供有关最新和超本地道路条件的信息。现在，可以使用这种预测分析工具来维护和计划来加强改善道路状况和预防事故的努力。

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资料来源：

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

2- TOI报告21/07/18

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