一种基于数字空间的应急融合通信指挥辅助决策方法与流程

：本发明属于计算机数据处理领域，尤其涉及一种基于数字空间的应急融合通信指挥辅助决策方法。

背景技术

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背景技术：

1、灾害的发生影响着国民的生活水平及质量，对人民的人身、财产安全有着不可小觑的影响。灾害一般分为自然灾害和人为灾害，比如，不可控因素造成的台风、干旱、洪涝、地震等属于自然灾害；可控因素人为造成的森林火灾、居民生活区火灾、人员溺水等属于人为灾害。当这些灾害发生时，救援部门需要根据灾害情况进行实时指挥。如果缺乏合理有效的应急处理方案，出现撤离不及时，路线规划不安全的情况，将会错过黄金救援时间，导致应急救援效果不明显。

2、目前，由于灾害种类多，救援场景复杂，救援人员现场交互受限不顺畅，指挥中心设备能力不足，导致救援困难、撤离路线有误等问题，如何提高指挥辅助扩展性以及精确性成为了亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、针对指挥中心设备能力不足，救援人员现场交互受限不顺畅的问题。本发明提出了，针对应急处置现场，利用空中无人机及地面机器狗激光雷达与点云等三维扫描技术，将应急现场实时视频、三维地形地貌环境识别，并利用各类有毒有害气体监测、多要素气象环境监测、红外热成像监测、紫外光电力设施漏电监测等多种手段实现应急事故现场环境数据采集，将各类数据基于数字空间数字孪生技术进行三维立体化展现，为应急救援处置的实现全方位信息感知。依托灾害风险模型，结合现场人员生命体征及人身安全情况，进行模拟推演，计算分析并进行风险规避，测算行进路线并进行规划，对风险提供辅助处理办法，依托ai语音助手进行快速交互与方案推荐，为现场处置进行辅助决策数据支持，为应急救援及后方指挥人员进行全方位的辅助决策。通过多维空间数据构造三维立体模型，并对三维立体模型进行网格体细化，基于网格体安全等级确定了救援路线，提高了救援路线的精确性；基于救援人员的生理指标以及交互信息确定了救援人员的状态，提高了救援路线的灵活性和适配性。采用多指标评价体系评价了网格体的安全等级，评价模型涵盖了有毒气体、地理环境、以及障碍物信息，提高了模型精度，从而提高了推荐网格体的安全性。

2、本发明为解决以上技术问题所采取的技术方案是：

3、基于数字空间的应急融合通信指挥辅助决策方法，包括如下步骤：

4、s1、根据应急处理现场特点，选择机器人种类；根据机器人搭载传感器采集应急处理现场的点云数据，第一气象环境数据，第一有毒气体浓度，红外图像，紫外图像；所述机器人种类包括空中无人机和地面机器狗；所述传感器包括激光雷达，温度传感器，湿度传感器，风力探测器，可检测一氧化碳、硫化氢、甲烷、氧气、二氧化碳、二氧化氮的浓度气体检测仪；所述现场特点包括应急处理现场的空间尺寸以及灾害类型；所述紫外图像用于紫外光电力设施漏电监测；

5、其中，气体检测仪可以同时检测以下五种气体：一氧化碳(co):一种无色无味的气体，对人类健康有害。硫化氢(h2s):有强烈的“腐蛋味”，对人体有害，且在高浓度时可能引发火灾或爆炸。甲烷(ch4):主要成分为天然气，无色无味，易燃。氧气(o2):检测氧气的浓度是为了确保人员的呼吸安全。可燃气体(lel):可燃气体浓度过高或过低都可能引起火灾或爆炸。

6、s2，根据传感器采集的数据以及gis地图数据构建三维立体模型，将带有坐标的传感器采集的数据与gis地图适配；点云数据输入至处理云平台后，经过点云配准、滤波、分割后进行曲面重建以相对三维立体模型，将相对三维立体模型与gis地图适配，获得三维立体模型；

7、s3，根据网格设置精度，对三维立体模型进行网格体划分，

8、进一步地，所述设置精度是根据处理云平台的算力以及平台的网络带宽决定；处理云平台的算力以及平台的网络带宽决定了精度上限；同时可以根据精度选择多个处理平台扩充算力；

9、s4，根据网格体内的数据进行分析，获取该网格体的危险等级；

10、进一步地，所述危险等级获取包括：

11、s41、根据网格体内一氧化碳、硫化氢、甲烷、氧气、二氧化碳、二氧化氮的浓度，温度、湿度、风速，海拔，障碍物信息获得网格体评分；障碍物信息包括长、宽、高、材质；所述评分模型为：

12、

13、sk表示第k个网格体的评分，w表示权重；c1j表示气体浓度，c1min表示气体安全下限值，c1max气体安全上限值，c2j表示温度、湿度、风速，海拔的当前值，c2n表示温度、湿度、风速，海拔的安全上限值与安全下限值的均值；dj、ej、fj分别表示当前障碍物的高、宽、长，dn表示人可跨越的高度；模型第一部分表示有害气体部分，模型第二部分表示网格体环境部分，模型第三部分表示障碍物部分；

14、s42、根据网格体评分将网格体划分为安全、普通、危险；

15、s43、对危险等级的网格体突出显示，同时属性设置为避障并设置提示信息。

16、s5，根据三维立体模型网格体的危险等级推演获得多条救援路线，获取救援人员位置信息，将模型网格体分析结果以及多条救援路线发送至救援人员位置移动终端上(头戴式设备，智能眼镜上)，以使得救援人员采取防护措施，安全撤离，救援人员终端搭载传感器采集第二气象环境数据，第二有毒气体浓度，用于对网格体危险等级进行修正；

17、s6，根据救援人员位置信息与多条救援路线是否重合，若不重合则判断救援人员位置与多条救援路线的的直线距离，同时若距离超过阈值，则以当前位置为起点重新计算救援路径，否则，则确定当前位置与直线距离点的最优路径；

18、s7，根据救援人员终端采集到的生理指标以及手势信息或语音信息，动态呈现救援路线；

19、进一步地，

20、s71；采集救援人员的当前生理指标，行进速度以及手势信息或语音信息，

21、所述生理指标包括心率，血压，血氧浓度；

22、s72，根据当前生理指标，行进速度与正常生理指标，行进速度的偏差值获得第一推荐网格体；偏差值越大则说明救援人员当前状态越差，推荐网格体等级越安全；

23、s73，根据手势信息或语音信息获得第二推荐网格体；监测救援人员与其他人员的通话信息，设置敏感词阈值，当敏感词频率超过阈值时，则调整第二推荐网格体，若敏感词频率越多，则说明当前撤离越紧迫，推荐多个连接网格体障碍物越少；

24、s74，基于第一推荐网格体和第二推荐网格体获得最终网格体，最终网格体可以为多个，同时最终网格体信息还以语音方式传输至救援人员。

25、例如当救援人员进入危险等级网格体时，终端呈现防护措施，同时指示危险信息，并高亮标识出危险障碍物，如漏电设备，高温场，深坑，塌陷等；

26、所述敏感词包括“头晕，受伤，无法移动，加速，快等”，

27、进一步地，所述手势识别包括；

28、s730、采集救援人员视野图像，预处理后，获取图像内物体轮廓信息；

29、s732、基于轮廓形状以及物体面积确定手部位置，通常进行手势指示时，手部位于救援人员视野前方40cm处；

30、s734、基于手部位置以及离散指尖点数量变化确定手势动作含义；所述离散指尖点表示手指分开时未贴紧其他手指的孤立手指的指尖；

31、例如左手由左向右的运动过程中，离散指尖点数量由0变为5，代表继续前进；左手由右向左的运动过程中，离散指尖点数量由5变为0，代表停下；

32、和/或者基于离散指尖点数量以及手型的变化确定手势动作含义。

33、例如左手由左向右的运动过程中，由拳头变为张开，代表继续前进；左手由右向左的运动过程中，由张开变为拳头，代表停下；

34、计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，处理器执行所述计算机程序实施基于数字空间的应急融合通信指挥辅助决策方法。

35、终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序实施基于数字空间的应急融合通信指挥辅助决策方法。

36、本发明的有益效果如下：

37、1)通过多维空间数据构造三维立体模型，并对三维立体模型进行网格体细化，基于网格体安全等级确定了救援路线，提高了救援路线的精确性；基于救援人员的生理指标以及交互信息确定了救援人员的状态，提高了救援路线的灵活性和适配性。

38、2)采用多指标评价体系评价了网格体的安全等级，评价模型涵盖了有毒气体、地理环境、以及障碍物信息，提高了模型精度，从而提高了推荐网格体的安全性。

39、上述说明，仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明技术手段，可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述说明和其它目的、特征及优点能够更明显易懂，特举较佳实施例，详细说明如下。