大数据+云计算技术

平台采用先进的数据治理和云计算技术，在保证平台安全稳定运行的基础上，实现硬件资源共享与合理化配置，提供多维度、跨部门、全流程的数据治理能力，通过可配置的快速部署，将包括数据标准、主数据、元数据、数据质量、规则模型等数据资产在GSI-BOM桥梁健康运营管理平台中落地，协助用户全面掌控设备、桥梁结构、车辆、船只、运营环境等数据资产现状。

机器深度学习分析技术

基于机器深度学习的视频图像分析技术，由重车检测配套传感器设备结合互联网技术建立的全自动检测点，在不影响交通正常运行的基础上，检测到车辆的全车图片、车前脸特写图片、车牌照号、单轴重、轴数、轴组重、总车重、轴间距、总轴距、车长、车速、车流量、车间距、行驶方向以及车型等，从而可判断出超载车并及时告警提示。平台可实现对桥面异常事件全天候动态精准检测，包括交通事故、恶劣天气（雨雾）、道路遗洒、行人闯入、交通拥堵等异常事件，从而有效指导工作人员开展针对性巡检，确保异常事件“早发现、早处置、早疏导”，避免二次事故的发生。

动态风险防控技术

平台将数据采集系统获得的结构响应信息，转化为反映结构安全状态的信息，通过构建桥梁动态智能化风险防控体系，在基于责任矩阵的处置机制指导下，针对不同风险级别，自适应推荐处置策略，实现处置任务自动下发，确保桥梁风险事件与异常事件高效处置，在此基础上对安全状态信息进行综合评价，即可获得桥梁结构在特定时刻的安全程度及其健康状况，以此制定科学合理的桥梁养护计划，做到“防”与“控”双向效率提升。平台上线后，处置任务下发时间同比缩短60%以上。

桥梁结冰预警技术

基于温湿度传感器数据、多功能气象站数据与互联网长时气象数据训练机器学习模型，平台准确预测桥梁不同位置的结冰风险，并通过系统进行预警提示，变“事后处置”为“事前防御”，有力支撑桥梁运营公司的冬季融冰除雪工作，可有效降低因路面结冰造成交通事故的风险。