一种基于群智感知的地震现场救援方法及其应用系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于群智感知的地震现场救援方法及其应用系统。从搜救目标优先级、搜救力量部署、次生灾害评估与预测以及救援与决策方案发布方面，完成了基于救援行动跟踪监控的指挥与控制关键技术研究。该系统为系统平台、系统支持层、系统控制层和系统应用层4层体系结构。(1)系统平台:基于离线地图开发，使用ORACLE数据库，XP操作系统、无线网络、移动通讯设备为软硬件平台。(2)系统支持层:包括数据库、模型库、知识库和方法库，为系统功能的实现提供数据支持、模型支持、方法支持以及知识支持。(3)系统控制层:即系统功能实现层，以Java源码加.class文件的形式存在。(4)系统应用层:主要包括查询数据、评估分析、决策发布、数据监控、区域指挥与控制、局部指挥与控制、救援方案优化。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于应急捜救领域，设及到一种基于群智感知的地震现场救援方法及其应 用系统。
技术介绍
地震现场救援是指在地震灾害现场捜索并救出幸存者，W及在必要时实施急救和 基本医疗救助的过程。时间就是生命，效率是地震现场救援工作的关键。地震救援现场情景 往往非常复杂，且瞬息万变，救援工作能否快速有序地进行十分依赖现场指挥人员科学高 效的决策与指挥。 面对复杂的现场救援过程，指挥人员必须在全面把握现场灾情信息基础上，结合 科学的救援知识和经验才有可能做出正确的指挥决策。另外，一般重大地震灾害发生后，能 够第一时间到达灾区进行救援工作的救援力量非常有限，因此，如何做出最科学合理的指 挥决策，利用有限的救援力量，救出最多的人，使救援效率最大化，是亟待研究和解决的问 题。 为满足上述需求，本专利技术提出了基于群智感知的地震现场救援方法及其系统，从 捜救目标优先级、捜救力量部署、次生灾害评估与预测W及救援决策与发布方法等方面，完 成了基于救援行动跟踪监控的指挥与控制关键技术研究，并基于GIS和空间决策技术，设计 和开发了基于地震现场救援行动跟踪监控的指挥与决策系统。
技术实现思路
[000引本专利技术的目的是提出一种基于群智感知的地震现场救援方法及其系统，可有效的 实现数据查询，提高捜救效率，评估与预测次生灾害的发生，实现地图式监控。在软件的总 体设计、功能模块、数据库建设、关键模型等方面进行了研究和开发。 系统的结构： 该系统规划为系统平台、系统支持层、系统控制层和系统应用层4层体系结构。 (1)系统平台：基于MVC的开发架构和ΒΛ运行环境;系统基于离线地图平台开发，系统服务 端使用0RA化E数据库，XP操作系统、离线地图服务器、无线网络、移动通讯设备等软硬件平 台。（2)系统支持层:包括数据库、模型库和方法库，为系统功能的实现提供数据支持、模型 支持、方法支持。（3)系统控制层:系统控制层即系统功能实现层，W化va源码加.class文件 的形式存在。（4)系统应用层：即系统主要应用功能，划分为几大块。本系统的功能主要包括 查询数据、评估分析、决策发布、数据监控、区域指挥与控制、局部指挥与控制、救援方案优 化等。[000引系统功能设计：基于救援行动跟踪监控的指挥与控制软件划分为几大功能模块及其子模块，即查 询数据、评估分析、决策发布、数据监控、区域指挥与控制、局部指挥与控制、救援方案优化。 (1)查询数据:可查询捜救者移动轨迹、捜索数据、现场工作数据、传感器数据。（2)评估分 析:对传感器数据和结构化文本进行分类评估，可按照地区或时间对不同数据同时生成多 个曲线，可进行数据拟合，预测未来趋势，生成评估与分析报告。（3)决策发布:根据捜救队 伍数量、道路情况、受困人员位置、交通工具生成营救建议，并发送至各移动终端。（4)数据 监控:实时动态监控后台数据，如伤员人数变化、补给物资使用数量等。（5)区域指挥与控 审IJ:为区域现场的指挥与控制服务，完成的是较大范围的救援行动指挥控制工作。主要包括 两大部分:一是救援力量需求分析，二是区域捜救力量部署模型研究。（6)局部指挥与控制： 局部捜救力量部署是W局部捜救目标优先级顺序为依据，对局部现场进行捜救力量部署。 (7)救援方案优化:可根据地震现场实况，及时规划救援路径，生成救援方案。 系统运行流程： 基于地震现场救援行动跟踪监控的指挥与控制软件系统业务流程如下：1)输入地 震基本信息，启动软件;2)启动接收远程数据传输，接收地震现场客户端和传感器采集传送 的灾区及救援相关数据;3)初次计算出救援优先级;4)结合专题信息及相关模型，得出救援 力量部署方案;5)完成相关信息查看;6)随着灾情信息的丰富和救援力量的增加，不断修正 捜救目标优先级，并优化捜救力量部署方案;7)实现地震专题信息及救援力量部署的实时、 直观展示，并进行地图制作与打印输出功能;8)对实时的信息进行评估与分析，并将救援 信息进行发布。 系统数据库设计： 系统数据库可分为地图信息数据库、地震专题数据库、专家知识库。 地图信息数据库包括:行政区划、居民点、交通(路、桥、7JO、建筑物、地质情况。 地震专题数据库包括:地震灾情数据（区域破坏状况、现场灾情、建筑物破坏、次生 灾害)和地震救援数据(救援队的基本信息、区域救援优先级信息、建筑物捜索优先级信息、 建筑物捜索结果）。 专家知识库包括:模型因素权重知识库（区域救援目标优先级影响因素权重、局部 救援目标捜索优先级和营救权重)和现场捜救策略和方法知识库(各种现场捜索方法、不同 环境下的捜救策略和方法）。 关键技术： 基于地震现场救援行动跟踪监控的指挥与控制模型是软件实用性的基本保证。把 本系统设及的指挥与控制模型分成4类，即捜救目标优先级评判模型、捜救力量部署模型、 次生灾害评估与预测模型和救援决策与发布模型。 本专利技术所述的一种基于群智感知的地震现场救援方法，包括W下步骤： 步骤(1):捜救目标优先级的研究 1.1捜索目标优先级评判模型研究方法 在确定捜索目标优先级时，首先分析影响优先级判定的因素:在每种设备的捜索 宽度及捜索速度都是一定的前提下，如果某个建筑物单位面积压埋的人数越多，越应当优 先捜索。影响因素主要由压埋人数和捜索难度决定，其评判模型如公式 ψ=Α*λ+(1〇〇-Β)*(1-λ) (1) 其中，A表示压埋人员，Β表示救援难度，越难分数越高，λ为权重值(〇<λ<1)。 B = a*Ai+b*A2+c*A3+d*A4 (2) 其中a，b，c，d分别表示地形、天气、交通、危险系数的评分，λι，λ2，λ3，λ4分别表示地 形、天气、交通、危险系数的权重，之和为1，（其中d为危险系数，理想状态(无危险)设为1， 每增加一项危险因素，则加0.1;地形分为高原、山地、盆地、丘陵、平原。高原得分最高为5 分，依次递减。天气分为雨雪天气、阴云天气、晴朗天气。雨雪天气得分最高为3分，依次递 减。交通分为阻塞、拥挤和杨通，阻塞得分最高为3分，依次递减。当行车速度高于45km/h时 为杨通;低于45km/h,高于20km/h时为拥挤;低于20km/h时为阻塞）。 1.谱救目标优先级评判模型研究方法 影响营救目标优先级的因素主要有倒塌空间类型、救出时间W及幸存者数量、安 全，其优先级评判法则如公式 W2=M/化 XN) (3) 所示。其中，W2为建筑物营救优先级得分;Μ为幸存者人数得分，其结果由捜索分队 提供;D为危险系数，理想状态(无危险)设为1，每增加一项危险因素，贝阳日0.1 ;Ν为在不同类 型建筑物形成的空间中所需的救出时间。 步骤(2):捜救力量部署 2.1现场捜索力量部署主要流程如下： (1)捜索队的初次指派，即首先指派到捜索优先级最高的局部现场。 (2)接下来的指派:随着现场捜索行动的变化，根据捜索队工作状态Γ是否正在工 作"），若是，继续跟踪，同时收集和记录该工作组的状态，并通过提示工作组的工作时间及 工作强度其他相关信息。若否，查找当前区域内未展开捜索且捜索优先级最高的捜索目标。 (3)若捜索优先级别最高的目标只有一个，则前往此点捜索。如果捜索优先级别最 高点目标大于或等于二个，则首先判断是否存在二个最高捜索优先级相同的目标本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于群智感知的地震现场救援方法，其特征在于，包括：步骤(1):研究搜救目标优先级，包括搜索目标优先级评判计算方法，营救目标优先级评判计算方法；步骤(2):搜救力量部署，包括现场搜索力量部署,现场营救力量部署；步骤(3):次生灾害评估与预测方法，利用贝叶斯网络工具箱分析了在相同的地震输入变量、不同的控制输入变量取值条件下、各类城市地震次生灾害的发生概率，并对贝叶斯模型进行改进；步骤(4):救援决策与发布,群智感知各类有效信息，根据搜救队伍数量、道路情况、受困人员位置、交通工具等生成营救建议,并将救援指令存储数据库，规划救援路径，生成救援方案，数据库触发救援指令，通过无线路由器发送至移动终端；通过对传感器和地图数据信息的实时刷新，不断更新数据库表中的指令，并转发到移动端，实时对决策发布信息进行优化。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：徐佳，黄永宁，李涛，李千目，徐小龙，戴华，王震，
申请(专利权)人：南京邮电大学，南京理工大学连云港研究院，
类型：发明
国别省市：江苏;32