CN114040003A - 针对人员密集区域突发事件的应急处置***及方法 - Google Patents

Abstract

本申请提出了这样一种针对人员密集区域突发事件的应急处置***及方法，包括：物联网感知采集模块、突发事件智能检测模块、应急预案匹配模块和中心数据平台。物联网感知采集模块用于采集人员密集区域的多种传感数据和原始视频。突发事件智能检测模块用于处理原始视频，获得目标视频数据，并将目标视频数据与多种传感数据进行融合分析，确定目标突发事件，并生成包含目标突发事件的预警信息。应急预案匹配模块用于建立人员密集区域的应急预案库，并根据预警信息在应急预案库中筛选与目标突发事件匹配的应急预案作为目标预案。中心数据平台包括可视化远程指挥模块，用于为指挥人员提供预警信息和目标预案，以实现指挥人员与现场救援人员的联动救援。

Description

针对人员密集区域突发事件的应急处置***及方法

技术领域

本申请涉及人员密集区域应急处置技术领域，尤其涉及一种针对人员密集区域突发事件的应急处置***及方法。

背景技术

当前，治理体系和治理能力现代化是超大型城市的发展趋势，应急管理作为城市治理体系和治理能力的重要组成部分，应当不遗余力地探索和实践。大型商圈、高密度社区、交通枢纽、学校以及医院等大型活动场所作为现代城市居民的生活工作的重要组成部分，其大规模和高密度的人群聚集也带来了巨大的安全隐患，应当进行重点监测。部分专家学者致力于人员密集区域应急管理过程的事前检测预警方面的研究，认为掌握实时客流量和客流密度，对人群聚集风险进行及时预警和疏散引导是避免事故发生的有效途径。为此，专家学者针对性地研究了相关技术方法来监测人群异常聚集的主要方式可包括：基于手机定位、交通出行OD、监控视频数据和基于激光监测设备等。

但是，在现有的人员密集区域应急管理中，仅聚焦于人群的异常聚集，并未对突发的公共事件进行有效的监测。换言之，现有的人员密集区域的突发事件监测存在手段单一，缺少数据融合分析等问题。当然，现有技术也并未根据监测结果对现场人员提供快速处置突发事件的途径，现场处置人员与指挥人员的交互性较差，应急处置的时效性有待提升。

发明内容

本申请提供了一种针对人员密集区域突发事件的应急处置***及方法，以期解决或部分解决背景技术中涉及的上述问题或现有技术中的其它至少一个不足。

本申请提出了这样一种针对人员密集区域突发事件的应急处置***，可包括物联网感知采集模块、突发事件智能检测模块、应急预案匹配模块和中心数据平台。物联网感知采集模块用于采集人员密集区域的多种传感数据和原始视频。突发事件智能检测模块用于处理原始视频，获得目标视频数据，并将目标视频数据与多种传感数据进行融合分析，确定目标突发事件，并生成包含目标突发事件的预警信息。应急预案匹配模块用于建立人员密集区域的应急预案库，并根据预警信息，在应急预案库中筛选与目标突发事件匹配的应急预案作为目标预案。中心数据平台包括可视化远程指挥模块，用于为指挥人员提供预警信息和目标预案，以实现指挥人员与现场救援人员的联动救援。

在一些实施方式中，还包括：通信定位模块，用于采集目标突发事件的位置信息，以及将多种传感数据、目标视频数据以及预警信息发送至中心数据平台。

在一些实施方式中，突发事件智能检测模块的执行步骤包括：将原始视频中的当前帧图像进行网格划分，对每个网格中的目标物进行类别识别和位置确定，获得各个目标物的类别数据和初始位置数据；内置***，对各个目标物在当前帧图像的下一帧图像中的位置进行预测，获得预测值，并将预测值与所述下一帧图像的观测值进行匹配和矫正，以获得目标物的动态位置数据，其中目标物包括动态目标和静态目标，动态位置数据为目标物的多个连续的位置数据；整合各个目标物的类别数据、初始位置数据和动态位置数据，获得结构化的目标视频数据；筛选出目标视频数据中的异常视频数据，以及在各个传感数据中筛选出超过预警阈值的异常传感数据；以及根据异常视频数据和异常传感数据，确定目标突发事件，并生成包含目标突发事件的预警信息，其中预警信息包括人员风险、车辆风险、气象风险、灾害风险、现场情况以及交通状况。

在一些实施方式中，应急预案匹配模块的执行步骤包括：利用数据处理与文字提取技术，在互联网中采集人员密集区域的现有突发事件及其对应的应急预案；提取并整合各个现有突发事件的视频数据以及传感数据，生成应急预案库；以目标突发事件的预警信息为关键词，在应急预案库中筛选与目标突发事件匹配的现有突发事件，调用现有突发事件对应的应急预案，将其作为备选预案；以及基于目标突发事件的异常视频数据和异常传感数据，针对性地对备选预案进行调整，最终获得适用于目标突发事件的目标预案。

在一些实施方式中，还包括：可视化交互模块，具备音频设备，用于将音频设备采集的目标突发事件所在区域的音频信息以及物联网感知采集模块采集的原始视频传输至中心数据平台。

本申请还提供了这样一种针对人员密集区域突发事件的应急处置方法，可包括：采集人员密集区域的多种传感数据和原始视频；处理原始视频，获得目标视频数据，并将目标视频数据与多种传感数据进行融合分析，确定目标突发事件，并生成包含目标突发事件的预警信息；建立人员密集区域的应急预案库，并根据预警信息，在应急预案库中筛选与目标突发事件匹配的应急预案作为目标预案；以及将预警信息和目标预案传输至中心数据平台，以实现位于中心数据平台的指挥人员与现场救援人员的联动救援。

在一些实施方式中，还包括：采集目标突发事件的位置信息。

处理所述原始视频，获得目标视频数据，并将目标视频数据与多种传感数据进行融合分析，确定目标突发事件，并生成包含目标突发事件的预警信息，包括：将原始视频中的当前帧图像进行网格划分，对每个网格中的目标物进行类别识别和位置确定，获得各个目标物的类别数据和初始位置数据；内置***，对各个目标物在当前帧图像的下一帧图像中的位置进行预测，获得预测值，并将预测值与所述下一帧图像的观测值进行匹配和矫正，以获得目标物的动态位置数据，其中目标物包括动态目标和静态目标，动态位置数据为所述目标物的多个连续的位置数据；整合各个目标物的类别数据、初始位置数据和动态位置数据，获得结构化的目标视频数据；筛选出目标视频数据中的异常视频数据，以及在各个传感数据中筛选出超过预警阈值的异常传感数据；以及根据异常视频数据和异常传感数据，确定目标突发事件，并生成包含目标突发事件的预警信息，其中预警信息包括人员风险、车辆风险、气象风险、灾害风险、现场情况以及交通状况。

在一些实施方式中，建立人员密集区域的应急预案库，并根据预警信息，在应急预案库中筛选与目标突发事件匹配的应急预案作为目标预案，包括：利用数据处理与文字提取技术，在互联网中采集人员密集区域的现有突发事件及其对应的应急预案；提取并整合各个现有突发事件的视频数据以及传感数据，生成应急预案库；以目标突发事件的预警信息为关键词，在应急预案库中筛选与目标突发事件匹配的现有突发事件，调用现有突发事件对应的应急预案，将其作为备选预案；以及基于目标突发事件的异常视频数据和异常传感数据，针对性地对备选预案进行调整，最终获得适用于目标突发事件的目标预案。

在一些实施方式中，还包括：采集目标突发事件所在区域的音频信息，并将音频信息与原始视频传输至所述中心数据平台。

根据上述的实施方式的技术方案可至少获得以下至少一个有益效果。

根据本申请一实施方式的一种针对人员密集区域突发事件的应急处置***及方法，将目标视频数据与传感数据进行结合，弥补了人员密集区域突发事件监测手段单一、缺少数据融合分析的缺陷；设置应急装备存放及管理模块，为现场救援人员提供快速处置目标突发事件的途径；借助可视化交互模块，由指挥人员对目标突发事件进行快速处置，提升应急处置的时效性，有效地解决了人员密集区域实时监测预警与快速处置的难题。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是根据本申请的示例性实施方式的针对人员密集区域突发事件的应急处置***框图；

图2是根据本申请的示例性实施方式的结构化数据融合分析示意图；

图3是根据本申请的示例性实施方式的突发事件检测模块的工作流程示意图；

图4是根据本申请的示例性实施方式的对原始视频中的各个目标物的识别追踪示意图；

图5是根据本申请的示例性实施方式的目标突发事件与目标预案的匹配示意图；

图6是根据本申请的示例性实施方式的可视化交互模块的信息交互示意图；以及

图7是根据本申请的示例性实施方式的针对人员密集区域突发事件的应急处置方法流程图。

具体实施方式

为了更好地理解本申请，将参考附图对本申请的各个方面做出更详细的说明。应理解，这些详细说明只是对本申请的示例性实施方式的描述，而非以任何方式限制本申请的范围。在说明书全文中，相同的附图标号指代相同的元件。表述“和/或”包括相关联的所列项目中的一个或多个的任何和全部组合。

在附图中，为了便于说明，已稍微调整了元素的大小、尺寸和形状。附图仅为示例而并非严格按比例绘制。如在本文中使用的，用语“大致”、“大约”以及类似的用语用作表近似的用语，而不用作表程度的用语，并且旨在说明将由本领域普通技术人员认识到的、测量值或计算值中的固有偏差。另外，在本申请中，各步骤处理描述的先后顺序并不必然表示这些处理在实际操作中出现的顺序，除非有明确其它限定或者能够从上下文推导出的除外。

还应理解的是，诸如“包括”、“包括有”、“具有”、“包含”和/或“包含有”等表述在本说明书中是开放性而非封闭性的表述，其表示存在所陈述的特征、元件和/或部件，但不排除一个或多个其它特征、元件、部件和/或它们的组合的存在。此外，当诸如“...中的至少一个”的表述出现在所列特征的列表之后时，其修饰整列特征，而非仅仅修饰列表中的单独元件。此外，当描述本申请的实施方式时，使用“可”表示“本申请的一个或多个实施方式”。并且，用语“示例性的”旨在指代示例或举例说明。

除非另外限定，否则本文中使用的所有措辞（包括工程术语和科技术语）均具有与本申请所属领域普通技术人员的通常理解相同的含义。还应理解的是，除非本申请中有明确的说明，否则在常用词典中定义的词语应被解释为具有与它们在相关技术的上下文中的含义一致的含义，而不应以理想化或过于形式化的意义解释。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施方式及实施方式中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施方式来详细说明本申请。

本申请提出了这样一种针对人员密集区域突发事件的应急处置***，可包括：物联网感知采集模块、突发事件智能检测模块、应急预案匹配模块和中心数据平台。物联网感知采集模块用于采集人员密集区域的多种传感数据和原始视频。突发事件智能检测模块用于处理原始视频，获得目标视频数据，并将目标视频数据与多种传感数据进行融合分析，确定目标突发事件，并生成包含目标突发事件的预警信息。应急预案匹配模块用于建立人员密集区域的应急预案库，并根据预警信息，在应急预案库中筛选与目标突发事件匹配的应急预案作为目标预案。中心数据平台包括可视化远程指挥模块，用于为指挥人员提供预警信息和目标预案，以实现指挥人员与现场救援人员的联动救援。

图1是根据本申请的示例性实施方式的针对人员密集区域突发事件的应急处置***框图。如图1所示，本申请的针对人员密集区域突发事件的应急处置***包括智能监测终端100和中心数据平台200。具体地，智能监测终端100包括通信定位模块110、物联网感知采集模块120、突发事件智能检测模块130、应急预案匹配模块140、可视化交互模块150以及应急装备存放管理模块160。中心数据平台200包括可视化远程指挥模块210和可视化实时监测模块220。更具体地，通信定位模块110包括北斗定位单元111、北斗短报文通信单元112以及5G网络通讯单元113；物联网感知采集模块120包括多种传感单元121和摄像头设备122；可视化交互模块150包括音频设备151；应急装备存放管理模块160包括地震灾害装备161、洪涝灾害装备162以及火灾装备163。

在一些实施方式中，通信定位模块110通过北斗定位单元111确定智能监测终端100的位置信息，也就是用以确定目标突发事件的位置信息。另外，通信定位模块110的北斗短报文通信单元112以及5G网络通讯单元113用于与中心数据平台200进行信息交互，为智能监测终端100和中心数据平台200的数据交互提供通信保障。具体地，在人员密集区域未发生突发事件时，通信定位模块110利用5G网络通讯单元113以5G电信网络或者互联网作为主要通信手段，保障物联网感知采集模块120采集的原始视频和多种传感数据，以及突发事件智能检测模块130的分析信息能够实时、准确地传输到中心数据平台200。当然。在人员密集区域发生突发事件时，通信定位模块110利用北斗短报文通信单元112和5G网络通讯单元113以5G电信网络或者互联网作为主要通信手段，保障突发事件智能检测模块130的预警信息能够实时、准确地传输到中心数据平台200。

图2是根据本申请的示例性实施方式的结构化数据融合分析示意图。图3是根据本申请的示例性实施方式的突发事件检测模块的工作流程示意图。

如图2和图3所示，在一些实施方式中，物联网感知采集模块120的多种传感单元121可包括***、水浸传感器、有害气体传感器、烟雾传感器以及温湿度传感器等。***用于采集监测区域的定位信息、水浸传感器用于采集监测区域的水位信息、有害气体传感器用于采集监测区域的有害气体数据、烟雾传感器用于采集监测区域的烟雾浓度数据以及温湿度传感器用于采集监测区域的温湿度数据。当然，摄像头设备122用于采集监测区域的原始视频。

图4是根据本申请的示例性实施方式的对原始视频中的各个目标物的识别追踪示意图。

在一些实施方式中，突发事件检测模块130作为智能监测处置终端100的核心计算组件，集成具有较高的计算能力的边缘处理设备。突发事件检测模块130接收到物联网感知采集模块120的多种传感数据以及原始视频后，如图4所示，首先突发事件检测模块130采用YOLO（You Only Look Once）目标跟踪识别和定位算法对原始视频中的各个目标物进行追踪识别与长时监测。具体地，多目标监测跟踪实质上就是在连续的图像帧之间构建基于目标位置、速度、形状、纹理、色彩等有关特征的对应匹配问题。本申请的监测场景较为复杂，其中人员密集区域目标数量较多，所以突发事件检测模块130采用 YOLO算法最大的特点是运行速度快，可以用于实时***，在应急监测预警时可以做到对原始视频实时分析处理。YOLO采用回归和“分而治之”的思想设计网络结构，对于输入原始视频中的当前帧图像，YOLO将其分成S*S个网格，每个网格负责预测位于该网格的目标物，如果某个目标物中心点位于该网格中，这个网格负责检测该目标，经过预测网络后YOLO直接输出目标物位置和类别信息，实现了对多目标物的检测。进一步地，将识别出的目标物的初始位置信息和类别信息作为***的输入；在跟踪方面，设计了轻量化卷积神经网络提取图像特征并将之纳入到相关滤波跟踪框架中。进一步地，将YOLO输出的目标物位置和类别信息存入观测序列，利用突发事件检测模块130中的***对目标物在下一帧中的位置进行预测，在预测值周围搜索与之邻近的观测值，并结合相关滤波模板来选取匹配的观测序列并对预测值进行校正；进一步地，进行跟踪质量评估；当跟踪质量评估较差或者连续N帧未与观测值匹配时，结合空间位置约束方法生成临时链表，通过匹配即可实现将由于遮挡导致跟踪失败的目标物，结合空间位置、运动方向和历史特征关联性实现目标再跟踪，若匹配不到，则认定其为新目标，进而获得多个连续的位置数据，即动态位置数据。进而，通过***与检测器的融合策略实现对原始视频中的各帧图像中多类目标物的自动跟踪。当跟踪质量评估较好时，观测值与预测值相匹配时，将其存入未匹配观测序列，通过匹配即可实现将由于遮挡导致跟踪失败的目标物，结合空间位置、运动方向和历史特征关联性实现目标再跟踪，若匹配不到，则认定其为新目标，进而获得多个连续的位置数据，即动态位置数据。进而，通过***与检测器的融合策略实现对原始视频中的各帧图像中多类目标物的自动跟踪。

需要说明的是，目标物包括动态目标和静态目标；动态目标可为车辆或者人员，静态目标可为承灾体等。进一步地，整合各个目标物的类别数据、初始位置数据和动态位置数据，获得结构化的目标视频数据，以便后续步骤的分析处理。再进一步地，筛选出目标视频数据中的异常视频数据，以及在各个传感数据中筛选出超过预警阈值的异常传感数据。最终，对多种传感器数据进行结构化分析，主要针对原始视频中的人员数量信息、异常事件信息、车辆信息、场景中承载体的位移信息、场景中的灾害风险信息进行提取，叠加其他传感器获取到的监测信息的数值变化，进行融合分析，相互辅助决策。例如在视频数据中监测到人员数量信息超过该监测区域的最大承载数量时，发出人员密度超负荷预警，结合其他传感器获取到的信息综合研判，确定人员密度超负荷的可能性因素，来综合判断监测场景中出现何种人员风险、车辆风险、气象风险、灾害风险类的异常事件，进而生成包含目标突发事件的预警信息，其中预警信息包括人员风险、车辆风险、气象风险、灾害风险、现场情况以及交通状况。利用智能监测处置终端的多种传感器数据，如定位数据、水位数据、有害气体数据、烟雾浓度数据、温湿度数据，以及实时视频数据，利用机器视觉中的目标识别与跟踪算法，将视频数据中人员、车辆、承载体和天气等目标提取出来，经过多帧数据的对比与跟踪，实现视频码流数据的结构化，融合其他结构化传感数据进行分析判别，有效提升异常事件检测的准确率与鲁棒性，实时监测场景中的突发事件。

在一些实施方式中，突发事件检测模块130通过通信定位模块110将预警信息传输给中心数据平台200和应急预案匹配模块140。

在一些实施方式中，应急预案匹配模块140利用数据处理与文字提取技术，在互联网中采集人员密集区域的常见突发事件及其对应的应急预案。提取并整合各个现有突发事件的视频数据以及传感数据，生成应急预案库。换言之，应急预案库包括多个现有突发事件及其对应的数字化预案。数字化预案是利用计算机技术和网络信息技术，形成全面、具体、针对性强的直观高效的应急预案，使得预案的制定和执行达到规范化、可视化的水平，缩短应急预案的编制周期，提高预案的可操作性。具体地，根据目标突发事件的异常视频数据和异常传感数据等结构化数据，在应急预案库中筛选与之匹配的现有突发事件，即将现有突发事件的结构化数据与目标突发事件的结构化数据进行比对，筛选结构化数据中字段相符合、属性值相近的现有突发事件，进行任务分类，以数据分析与存储技术进行使用。进而，调用现有突发事件对应的应急预案，将其作为备选预案，实现预案的快速调用，有利于辅助指挥人员与现场救援人员进行人员密集区域突发事件的快速处置。进一步地，基于该目标突发事件的异常视频数据和异常传感数据，针对性地对备选预案进行调整，最终获得适用于目标突发事件的目标预案。例如通过视频数据发现承载体发生位移时，及时调取相对应的灾害应急预案，发现有害物浓度超标时，对应调取危化泄露应急预案，发现水位超过设定阈值后，结合视频数据中提取的天气信息，融合研判得出洪水情况后，应调取洪涝灾害应急预案。

图5是根据本申请的示例性实施方式的目标突发事件与目标预案的匹配示意图。

如图5所示，当预警信息显示目标突发事件为人员风险时，目标预案的内容可为组织指挥机构及救援人员、通信报警以及信息发布、力量优化组织和调配、救援物资准备与调配、医疗救援力量准备与调配以及影响区人员安全疏散；当预警信息显示目标突发事件为车辆风险时，目标预案内容可为通信报警以及信息发布以及救援物资准备与调配；当预警信息显示目标突发事件为灾害风险时，目标预案内容可为组织指挥机构及救援人员、力量优化组织和调配、救援物资准备与调配、医疗救援力量准备与调配以及灾害控制及灾害消除措施；当预警信息显示目标突发事件为现场情况时，目标预案内容可为监测区人员安全疏散；以及当预警信息显示目标突发事件为交通状况时，目标预案内容可为监测区域人员安全疏散。

图6是根据本申请的示例性实施方式的可视化交互模块的信息交互示意图。

如图6所示，可视化交互模块150作为智能监测处置终端100与中心数据平台200之间的信息交互模块，具备音频设备，能够实现音频广播和现场收音的功能，有利于建立现场救援人员与智慧人员之间的沟通桥梁，同时借助物联网感知采集模块120的摄像头设备122，可以便于指挥人员在中心数据平台200监测人员密集区域突发事件的发展与变化，指导现场救援人员开展应急快速响应与处置。

在一些实施方式中，应急装备存放与管理模块160用于存放快速应急装备和救援物品，包括地震灾害装备161、洪涝灾害装备162和火灾装备163。并对快速应急装备和救援物品进行管理，以便在目标突发事件发生时，能够第一时间为现场救援人员提供应对目标突发事件和目标预案中所需的应急处置装备和救援物品。

在一些实施方式中，可视化远程指挥模块210用于与可视化交互模块150通信连接，以获取现场救援人员的音频信息并将自身的指挥救援的音频信息传递给现场人员。另外，可视化实时监测模块220能够通过通信定位模块110获取物联网感知采集模块120的多种传感数据和原始视频，并能够接收突发事件智能检测模块130的目标视频数据以及预警信息。因此，指挥人员能够结合目标突发事件的实时动态和预警信息，协助现场救援人员在第一时间进行指挥救援。另外，可视化实时监测模块220还能够在地图上可视化显示智能监测处置终端100的终端坐标位置，并在该位置上显示对应突发事件的图形要素，以便监测。

根据本申请一实施方式的一种针对人员密集区域突发事件的应急处置***，将目标视频数据与传感数据进行结合，弥补了人员密集区域突发事件监测手段单一、缺少数据融合分析的缺陷；设置应急装备存放及管理模块，为现场救援人员提供快速处置目标突发事件的途径；借助可视化交互模块，由指挥人员对目标突发事件进行快速处置，提升应急处置的时效性，有效地解决了人员密集区域实时监测预警与快速处置的难题。

图7是根据本申请的示例性实施方式的针对人员密集区域突发事件的应急处置方法流程图。

如图7所示，本申请还提供了这样一种针对人员密集区域突发事件的应急处置方法，可包括：步骤S1，采集人员密集区域的多种传感数据和原始视频；步骤S2，处理原始视频，获得目标视频数据，并将目标视频数据与多种传感数据进行融合分析，确定目标突发事件，并生成包含目标突发事件的预警信息；步骤S3，建立人员密集区域的应急预案库，并根据预警信息，在应急预案库中筛选与目标突发事件匹配的应急预案作为目标预案；以及步骤S4，将预警信息和目标预案传输至中心数据平台，以实现位于中心数据平台的指挥人员与现场救援人员的联动救援。

在一些实施方式中，还包括：采集目标突发事件的位置信息。

处理所述原始视频，获得目标视频数据，并将目标视频数据与多种传感数据进行融合分析，确定目标突发事件，并生成包含目标突发事件的预警信息，包括：将原始视频中的当前帧图像进行网格划分，对每个网格中的目标物进行类别识别和位置确定，获得各个目标物的类别数据和初始位置数据；内置***，对各个目标物在当前帧图像的下一帧图像中的位置进行预测，获得预测值，并将预测值与所述下一帧图像的观测值进行匹配和矫正，以获得目标物的动态位置数据，其中目标物包括动态目标和静态目标，动态位置数据为所述目标物的多个连续的位置数据；整合各个目标物的类别数据、初始位置数据和动态位置数据，获得结构化的目标视频数据；筛选出目标视频数据中的异常视频数据，以及在各个传感数据中筛选出超过预警阈值的异常传感数据；以及根据异常视频数据和异常传感数据，确定目标突发事件，并生成包含目标突发事件的预警信息，其中预警信息包括人员风险、车辆风险、气象风险、灾害风险、现场情况以及交通状况。

在一些实施方式中，建立人员密集区域的应急预案库，并根据预警信息，在应急预案库中筛选与目标突发事件匹配的应急预案作为目标预案，包括：利用数据处理与文字提取技术，在互联网中采集人员密集区域的现有突发事件及其对应的应急预案；提取并整合各个现有突发事件的视频数据以及传感数据，生成应急预案库；以目标突发事件的预警信息为关键词，在应急预案库中筛选与目标突发事件匹配的现有突发事件，调用现有突发事件对应的应急预案，将其作为备选预案；以及基于目标突发事件的异常视频数据和异常传感数据，针对性地对备选预案进行调整，最终获得适用于目标突发事件的目标预案。

在一些实施方式中，还包括：采集目标突发事件所在区域的音频信息，并将音频信息与原始视频传输至所述中心数据平台。

在一些实施方式中，还包括：对存放于应急装备存放与管理模块的应急处置装备和救援物品进行管理。

根据本申请一实施方式的一种针对人员密集区域突发事件的应急处置方法，将目标视频数据与传感数据进行结合，弥补了人员密集区域突发事件监测手段单一、缺少数据融合分析的缺陷；设置应急装备存放及管理模块，为现场救援人员提供快速处置目标突发事件的途径；借助可视化交互模块，由指挥人员对目标突发事件进行快速处置，提升应急处置的时效性，有效地解决了人员密集区域实时监测预警与快速处置的难题。

Claims (10)

1.一种针对人员密集区域突发事件的应急处置***，其特征在于，包括：

物联网感知采集模块，用于采集人员密集区域的多种传感数据和原始视频；

突发事件智能检测模块，用于处理所述原始视频，获得目标视频数据，并将所述目标视频数据与多种所述传感数据进行融合分析，确定目标突发事件，并生成包含所述目标突发事件的预警信息；

应急预案匹配模块，用于建立人员密集区域的应急预案库，并根据所述预警信息，在所述应急预案库中筛选与所述目标突发事件匹配的应急预案作为目标预案；以及

中心数据平台，包括可视化远程指挥模块，用于为指挥人员提供所述预警信息和所述目标预案，以实现所述指挥人员与现场救援人员的联动救援。

2.根据权利要求1所述的针对人员密集区域突发事件的应急处置***，其特征在于，还包括：

通信定位模块，用于采集所述目标突发事件的位置信息，以及将多种所述传感数据、所述目标视频数据以及所述预警信息发送至中心数据平台。

3.根据权利要求1所述的针对人员密集区域突发事件的应急处置***，其特征在于，所述突发事件智能检测模块的执行步骤包括：

将所述原始视频中的当前帧图像进行网格划分，对每个网格中的目标物进行类别识别和位置确定，获得各个所述目标物的类别数据和初始位置数据；

内置***，对各个所述目标物在所述当前帧图像的下一帧图像中的位置进行预测，获得预测值，并将所述预测值与所述下一帧图像的观测值进行匹配和矫正，以获得所述目标物的动态位置数据，其中所述目标物包括动态目标和静态目标，所述动态位置数据为所述目标物的多个连续的位置数据；

整合各个所述目标物的类别数据、初始位置数据和动态位置数据，获得结构化的目标视频数据；

筛选出所述目标视频数据中的异常视频数据，以及在各个所述传感数据中筛选出超过预警阈值的异常传感数据；以及

根据所述异常视频数据和所述异常传感数据，确定所述目标突发事件，并生成包含所述目标突发事件的预警信息，其中所述预警信息包括人员风险、车辆风险、气象风险、灾害风险、现场情况以及交通状况。

4.根据权利要求3所述的针对人员密集区域突发事件的应急处置***，其特征在于，所述应急预案匹配模块的执行步骤包括：

利用数据处理与文字提取技术，在互联网中采集人员密集区域的现有突发事件及其对应的应急预案；

提取并整合各个所述现有突发事件的视频数据以及传感数据，生成应急预案库；

以所述目标突发事件的预警信息为关键词，在所述应急预案库中筛选与所述目标突发事件匹配的所述现有突发事件，调用所述现有突发事件对应的应急预案，将其作为备选预案；以及

基于所述目标突发事件的异常视频数据和异常传感数据，针对性地对所述备选预案进行调整，最终获得适用于所述目标突发事件的目标预案。

5.根据权利要求1所述的针对人员密集区域突发事件的应急处置***，其特征在于，还包括：

可视化交互模块，具备音频设备，用于将所述音频设备采集的所述目标突发事件所在区域的音频信息以及所述物联网感知采集模块采集的原始视频传输至所述中心数据平台。

6.一种针对人员密集区域突发事件的应急处置方法，其特征在于，包括：

采集人员密集区域的多种传感数据和原始视频；

处理所述原始视频，获得目标视频数据，并将所述目标视频数据与多种所述传感数据进行融合分析，确定目标突发事件，并生成包含所述目标突发事件的预警信息；

建立人员密集区域的应急预案库，并根据所述预警信息，在所述应急预案库中筛选与所述目标突发事件匹配的应急预案作为目标预案；以及

将所述预警信息和所述目标预案传输至中心数据平台，以实现位于所述中心数据平台的指挥人员与现场救援人员的联动救援。

7.根据权利要求6所述的针对人员密集区域突发事件的应急处置方法，其特征在于，还包括：

采集所述目标突发事件的位置信息。

8.根据权利要求6所述的针对人员密集区域突发事件的应急处置方法，其特征在于，所述处理所述原始视频，获得目标视频数据，并将所述目标视频数据与多种所述传感数据进行融合分析，确定目标突发事件，并生成包含所述目标突发事件的预警信息，包括：

将所述原始视频中的当前帧图像进行网格划分，对每个网格中的目标物进行类别识别和位置确定，获得各个所述目标物的类别数据和初始位置数据；

内置***，对各个所述目标物在所述当前帧图像的下一帧图像中的位置进行预测，获得预测值，并将所述预测值与所述下一帧图像的观测值进行匹配和矫正，以获得所述目标物的动态位置数据，其中所述目标物包括动态目标和静态目标，所述动态位置数据为所述目标物的多个连续的位置数据；

整合各个所述目标物的类别数据、初始位置数据和动态位置数据，获得结构化的目标视频数据；

筛选出所述目标视频数据中的异常视频数据，以及在各个所述传感数据中筛选出超过预警阈值的异常传感数据；以及

根据所述异常视频数据和所述异常传感数据，确定所述目标突发事件，并生成包含所述目标突发事件的预警信息，其中所述预警信息包括人员风险、车辆风险、气象风险、灾害风险、现场情况以及交通状况。

9.根据权利要求8所述的针对人员密集区域突发事件的应急处置方法，其特征在于，所述建立人员密集区域的应急预案库，并根据所述预警信息，在所述应急预案库中筛选与所述目标突发事件匹配的应急预案作为目标预案，包括：

利用数据处理与文字提取技术，在互联网中采集人员密集区域的现有突发事件及其对应的应急预案；

提取并整合各个所述现有突发事件的视频数据以及传感数据，生成应急预案库；

以所述目标突发事件的预警信息为关键词，在所述应急预案库中筛选与所述目标突发事件匹配的所述现有突发事件，调用所述现有突发事件对应的应急预案，将其作为备选预案；以及

基于所述目标突发事件的异常视频数据和异常传感数据，针对性地对所述备选预案进行调整，最终获得适用于所述目标突发事件的目标预案。

10.根据权利要求6所述的针对人员密集区域突发事件的应急处置方法，其特征在于，还包括：

采集所述目标突发事件所在区域的音频信息，并将所述音频信息与所述原始视频传输至所述中心数据平台。

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