一种人工智能驱动的紧急响应与救援协调系统

技术领域

本发明涉及紧急响应技术领域，尤其涉及一种人工智能驱动的紧急响应与救援协调系统。

背景技术

紧急响应和救援活动经常面临一系列挑战，包括但不限于快速有效地收集关于紧急事件的信息，预测所需救援资源，以及进行实时的资源调度和协调，传统的紧急响应系统往往依赖于人工操作和单一数据源，如电话报警或传统的广播系统，这些方式无法充分利用现代技术提供的数据多样性和实时性。

同时，紧急事件通常涉及多个不同的响应机构和资源，如消防队、医疗团队、警察和志愿者，这些不同的参与者使用各自的通讯系统和数据格式，导致信息孤岛，从而降低了整体响应效率和准确性，此外，现有的系统通常没有有效的机制来实时评估接收到的数据质量，也缺乏灵活性，无法根据不同事件的特点和紧迫性进行自动优先级调整。

针对这些问题，有必要发展一个综合性、智能化的紧急响应与救援协调系统，该系统应能够自动从多个不同的数据源收集信息，进行实时的数据分析和处理，预测未来所需的救援资源，以及根据实时数据动态地进行资源分配和调度。

为了实现这些目标，现有的解决方案通常依赖于人工智能和大数据技术进行数据分析和资源预测，然而，这些方案通常缺乏一个全面的视角，没有将数据采集、数据质量评估、资源预测、资源分配和用户界面等多个方面进行有效地整合，也没有充分考虑系统与外部实体(如其他紧急响应系统或公共数据库)的互操作性和通讯安全性。

因此，需要一种全新的、更加完善和高效的紧急响应与救援协调系统，以解决上述问题。

发明内容

基于上述目的，本发明提供了一种人工智能驱动的紧急响应与救援协调系统。

一种人工智能驱动的紧急响应与救援协调系统，包括数据采集模块、数据分析和处理模块、动态资源预测模块、资源分配模块、用户界面以及通讯模块，其中，

数据采集模块：用于从社交媒体、传感器、卫星和公开数据源，收集有关紧急事件的信息；

数据分析和处理模块：用于处理和解析由数据采集模块收集的数据；

动态资源预测模块：用于根据收集到的紧急情况数据，预测未来一段时间内需要的救援资源种类和数量；

资源分配模块：根据数据分析和处理模块以及动态资源预测模块的输出，自动分配可用的救援资源；

用户界面：提供给操作人员用以监控系统状态和手动干预；

通讯模块：用于与外部的紧急响应系统或数据库进行数据交换。

进一步的，所述数据采集模块包括社交媒体子模块、传感器子模块、卫星子模块和公开数据源子模块，具体的，

社交媒体子模块：通过API或网络爬虫，在预设定的时间间隔内，从指定社交媒体平台获取包含特定关键字和/或地理标签的公开状态或消息；

传感器子模块：连接到多种紧急响应相关的传感器，该传感器包括烟雾传感器、地震传感器、和交通监控摄像头，用于实时接收传感器数据，并根据预设阈值自动识别是否存在紧急事件；

卫星子模块：通过与地球观测卫星的接口，获取关于特定地理区域内的环境状况的实时数据；

公开数据源子模块：从政府或第三方提供的公开数据库中获取有关即将发生或已经发生的紧急事件的预警或报告。

进一步的，所述数据采集模块还包括一个数据质量评估子模块，用于实时评估接收到的数据，具体的，

对于来自社交媒体的数据，使用预先建立的信誉分数系统，其中每个社交媒体用户根据其历史发布内容分配一个信誉分数，数据质量评估子模块根据发布相同或相似信息的用户信誉分数的平均值，来评价该条信息的可靠性；

对于来自传感器的数据，该子模块实时对接收到的数据进行异常值检测；使用标准偏差和中位数统计方法，确定数据是否在正常范围内，当某个传感器连续发送多次异常数据，该传感器会被标记为不可靠，其数据将被降权或排除；

对于来自卫星的数据，该子模块通过与其他数据源的数据进行交叉验证，只有当多个独立数据源都指向同一紧急事件时，该事件才被视为准确；

对于来自公开数据源的数据，该子模块会检查数据的发布机构和时间戳，以评价该数据的准确性和及时性，具体地，当数据来自权威机构并且是最近发布的，该数据将被赋予更高的权重。

进一步的，所述处理和解析由数据采集模块收集的数据具体步骤为：

初步笁选阶段，对由数据采集模块收集的原始数据进行初步清洗，移除噪音和无关信息，具体地，应用文本过滤算法，只保留包含预定关键字和特定数据格式的数据条目；

数据标准化，将不同数据源的数据转换为统一的数据格式，具体地，应用数据映射函数：

f(x)＝(x-min)/(max-min)，

其中，x是原始数据，min和max分别是该数据集的最小值和最大值；

特征提取，使用自然语言处理和图像识别算法从文本和图像数据中提取关键特征，具体地，应用TF-IDF算法从文本数据中提取关键词，以及应用ConvolutionalNeuralNetworks从图像数据中提取特征向量；

数据分类，根据提取出的特征，使用支持向量机SVM算法对数据进行分类，以确定紧急事件的数据类型，具体地，对于一个特征向量x，应用SVM分类函数公式表示为：

其中，α

数据关联：应用关联规则学习算法，对多个数据源和多种类型的紧急事件进行关联分析，以识别存在的复合或连锁紧急事件。

进一步的，所述预测未来一段时间内需要的救援资源种类和数量具体步骤为：

S1：根据来自数据分析和处理模块的分类和特征提取结果，使用多元线性回归模型预测每种类型的紧急事件需要的各种救援资源的数量，具体地，对于一个紧急事件类型E预测资源需求R，用以下公式表示：

R＝β

其中，X

S2：使用自回归集成移动平均ARIMA模型，根据资源需求数据预测未来一段时间内需要的各种救援资源的数量，具体的ARIMA模型用以下公式表示：

其中，X

进一步的，所述资源分配模块包括资源目录单元、条件匹配单元、优先级评定单元、资源调度单元和反馈收集单元，具体的，

资源目录单元：用于维护一个实时更新的救援资源数据库，该数据库包括消防车、救护车、消防员、医务人员、水源、食物和医疗用品，该资源目录单元负责追踪该资源的当前状态、位置和可用性；

条件匹配单元：根据从动态资源预测模块接收到的预测结果，筛选出资源目录单元中符合预测需求的救援资源；

优先级评定单元：对筛选出来的资源进行优先级排序，优先级排序基于多个因素，该因素包括紧急情况的严重程度、资源的战略价值和前往现场所需的时间；

资源调度单元：负责将优先级评定单元排序后的资源进行实际分配，生成一个详细的资源调度计划，包括资源出发时间、路径规划和预计到达时间，并将这些信息同步至相关人员和设备。

进一步的，所述用户界面包括实时监控面板、资源管理选项卡、预警和通知中心以及手动干预控制台，具体的，

实时监控面板：显示当前进行中的所有紧急响应活动，该紧急响应活动包括地图标注、任务状态和涉及的救援资源，操作人员将通过此面板快速了解整个响应网络的状态；

资源管理选项卡：提供了一个界面，用于手动添加、删除或更改资源目录单元中存储的救援资源信息；

通知与警报模块：自动展示从数据分析和处理模块以及动态资源预测模块接收到的紧急通知和警报，操作人员还能通过此模块手动确认或取消警报，以及指定响应策略；

手动干预控制台：允许操作人员直接影响系统决策，该决策包括但修改资源分配、暂停或终止正在进行的任务，以及初始化新的救援行动；

历史与报告查看器：存储并展示所有过去紧急事件和响应活动的详细报告，包括成功与失败案例的数据分析，以便于操作人员进行回顾和学习。

进一步的，所述通讯模块包括数据接口子模块、身份验证子模块、实时同步子模块和信息广播子模块，具体的，

数据接口子模块：负责与外部的紧急响应系统或数据库建立安全的数据连接；

身份验证子模块：在与外部系统进行数据交换之前，实施安全验证流程，该安全验证流程包括使用多因素认证、数字签名和加密技术，以防止未授权访问；

实时同步子模块：与数据分析和处理模块、动态资源预测模块以及资源分配模块进行同步，确保所有涉及外部数据的决策和操作能够实时同步至相关的外部系统；

信息广播子模块：用于向指定的紧急响应团队、政府机构或公众广播紧急通知和警报。

进一步的，该系统还包括一个联动优先级设置模块，所述联动优先级设置模块用于在多个外部系统或数据源可用时，根据预先定义的优先级规则自动选择最优的数据源或外部系统进行通讯。

本发明的有益效果：

本发明，通过集成多个高度协作的模块，能够实现从多种数据源中自动、实时地获取紧急事件信息，进而高效地分析和处理这些信息，与传统的、依赖单一数据源或手动操作的紧急响应系统相比，本系统能够更全面、准确和迅速地掌握紧急事件的实时状态，从而大大提高了紧急响应的速度和准确性。

本发明，通过动态资源预测模块和资源分配模块可以根据实时分析的数据，自动预测和调配所需的救援资源，这不仅减轻了操作人员的工作负担，也避免了因人为错误或判断失误而导致的资源浪费或不当分配，通过优化资源的使用，本系统进一步提高了救援行动的效率和成效。

本发明，通过联动优先级设置模块，能够在多个外部系统或数据源可用时，自动选择最优的数据源或外部系统进行通讯，这不仅增加了系统的灵活性，还提高了与其他紧急响应机构和数据平台的互操作性，从而实现更加全面和协同的紧急响应，这一特点尤其在多机构参与、数据源复杂的大规模紧急事件中显示出其重要价值。

附图说明

为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例的紧急响应与救援协调系统示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明进一步详细说明。

需要说明的是，除非另外定义，本发明使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。

如图1所示，一种人工智能驱动的紧急响应与救援协调系统，包括数据采集模块、数据分析和处理模块、动态资源预测模块、资源分配模块、用户界面以及通讯模块，其中，

数据采集模块：用于从社交媒体、传感器、卫星和公开数据源，收集有关紧急事件的信息；

数据分析和处理模块：用于处理和解析由数据采集模块收集的数据；

动态资源预测模块：用于根据收集到的紧急情况数据，预测未来一段时间内需要的救援资源种类和数量；

资源分配模块：根据数据分析和处理模块以及动态资源预测模块的输出，自动分配可用的救援资源；

用户界面：提供给操作人员用以监控系统状态和手动干预；

通讯模块：用于与外部的紧急响应系统或数据库进行数据交换。

数据采集模块包括社交媒体子模块、传感器子模块、卫星子模块和公开数据源子模块，具体的，

社交媒体子模块：通过API或网络爬虫，在预设定的时间间隔内，从指定社交媒体平台获取包含特定关键字(如“火灾”、“地震”等)和/或地理标签的公开状态或消息；

传感器子模块：连接到多种紧急响应相关的传感器，该传感器包括烟雾传感器、地震传感器、和交通监控摄像头，用于实时接收传感器数据，并根据预设阈值自动识别是否存在紧急事件；

卫星子模块：通过与地球观测卫星的接口，获取关于特定地理区域内的环境状况的实时数据，如火点检测、洪水区域映射等；

公开数据源子模块：从政府或第三方提供的公开数据库中获取有关即将发生或已经发生的紧急事件的预警或报告，如气象预警、地震预警等。

数据采集模块还包括一个数据质量评估子模块，用于实时评估接收到的数据，具体的，

对于来自社交媒体的数据，使用预先建立的信誉分数系统，其中每个社交媒体用户根据其历史发布内容分配一个信誉分数，数据质量评估子模块根据发布相同或相似信息的用户信誉分数的平均值，来评价该条信息的可靠性；

对于来自传感器的数据，该子模块实时对接收到的数据进行异常值检测；使用标准偏差和中位数统计方法，确定数据是否在正常范围内，当某个传感器连续发送多次异常数据，该传感器会被标记为不可靠，其数据将被降权或排除；

对于来自卫星的数据，该子模块通过与其他数据源(如地面观察或其他卫星)的数据进行交叉验证，只有当多个独立数据源都指向同一紧急事件时，该事件才被视为准确；

对于来自公开数据源的数据，该子模块会检查数据的发布机构和时间戳，以评价该数据的准确性和及时性，具体地，当数据来自权威机构并且是最近发布的，该数据将被赋予更高的权重。

处理和解析由数据采集模块收集的数据具体步骤为：

初步笁选阶段，对由数据采集模块收集的原始数据进行初步清洗，移除噪音和无关信息，具体地，应用文本过滤算法，只保留包含预定关键字(如“火灾”，“地震”等)和特定数据格式(如地理坐标、时间翟)的数据条目；

数据标准化，将不同数据源的数据转换为统一的数据格式，具体地，应用数据映射函数：

f(x)＝(x-min)/(max-min)，

其中，x是原始数据，min和max分别是该数据集的最小值和最大值；

特征提取，使用自然语言处理和图像识别算法从文本和图像数据中提取关键特征，具体地，应用TF-IDF算法从文本数据中提取关键词，以及应用ConvolutionalNeuralNetworks(CNN)从图像数据中提取特征向量；

数据分类，根据提取出的特征，使用支持向量机(SVM)算法对数据进行分类，以确定紧急事件的数据类型，具体地，对于一个特征向量x，应用SVM分类函数公式表示为：

其中，α

数据关联：应用关联规则学习算法，对多个数据源和多种类型的紧急事件进行关联分析，以识别存在的复合或连锁紧急事件。

预测未来一段时间内需要的救援资源种类和数量具体步骤为：

S1：根据来自数据分析和处理模块的分类和特征提取结果，使用多元线性回归模型预测每种类型的紧急事件需要的各种救援资源(如人员、设备、物资等)的数量，具体地，对于一个紧急事件类型E预测资源需求R，用以下公式表示：

R＝β

其中，X

S2：使用自回归集成移动平均ARIMA模型，根据资源需求数据预测未来一段时间内需要的各种救援资源的数量，具体的ARIMA模型用以下公式表示：

其中，X

资源分配模块包括资源目录单元、条件匹配单元、优先级评定单元、资源调度单元和反馈收集单元，具体的，

资源目录单元：用于维护一个实时更新的救援资源数据库，该数据库包括消防车、救护车、消防员、医务人员、水源、食物和医疗用品，该资源目录单元负责追踪该资源的当前状态、位置和可用性；

条件匹配单元：根据从动态资源预测模块接收到的预测结果，筛选出资源目录单元中符合预测需求的救援资源；

优先级评定单元：对筛选出来的资源进行优先级排序，优先级排序基于多个因素，该因素包括紧急情况的严重程度、资源的战略价值和前往现场所需的时间，此单元确保最紧急和最重要的任务会优先得到必要的资源；

资源调度单元：负责将优先级评定单元排序后的资源进行实际分配，生成一个详细的资源调度计划，包括资源出发时间、路径规划和预计到达时间，并将这些信息同步至相关人员和设备。

用户界面包括实时监控面板、资源管理选项卡、预警和通知中心以及手动干预控制台，具体的，

实时监控面板：显示当前进行中的所有紧急响应活动，该紧急响应活动包括地图标注、任务状态和涉及的救援资源，操作人员将通过此面板快速了解整个响应网络的状态；

资源管理选项卡：提供了一个界面，用于手动添加、删除或更改资源目录单元中存储的救援资源信息；

通知与警报模块：自动展示从数据分析和处理模块以及动态资源预测模块接收到的紧急通知和警报，操作人员还能通过此模块手动确认或取消警报，以及指定响应策略；

手动干预控制台：允许操作人员直接影响系统决策，该决策包括但修改资源分配、暂停或终止正在进行的任务，以及初始化新的救援行动；

历史与报告查看器：存储并展示所有过去紧急事件和响应活动的详细报告，包括成功与失败案例的数据分析，以便于操作人员进行回顾和学习；

用户界面通过这些特定组件，提供了一个全面且直观的操作环境，使操作人员能够有效地监控系统状态、进行手动干预以及优化紧急响应策略，这确保了整个系统能适应不同复杂度和紧迫度的紧急情况，进一步提升了紧急响应与救援协调的效率和准确性。

通讯模块包括数据接口子模块、身份验证子模块、实时同步子模块和信息广播子模块，具体的，

数据接口子模块：负责与外部的紧急响应系统或数据库建立安全的数据连接；

身份验证子模块：在与外部系统进行数据交换之前，实施安全验证流程，该安全验证流程包括使用多因素认证、数字签名和加密技术，以防止未授权访问；

实时同步子模块：与数据分析和处理模块、动态资源预测模块以及资源分配模块进行同步，确保所有涉及外部数据的决策和操作能够实时同步至相关的外部系统；

信息广播子模块：用于向指定的紧急响应团队、政府机构或公众广播紧急通知和警报。

该系统还包括一个联动优先级设置模块，联动优先级设置模块用于在多个外部系统或数据源可用时，根据预先定义的优先级规则自动选择最优的数据源或外部系统进行通讯。

本发明旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。