急救场景下人员定位与资源调度方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及急救调度技术，揭露了一种急救场景下人员定位与资源调度方法，包括：当侦测到目标区域发生了紧急事件时，对所述目标区域中张贴的区域位置二维码进行扫描及信息译码，得到救助信息，根据所述救助信息确定待救助地点，构建待救助地点和优选应急点之间的资源调度路线，利用改进蚁群算法对多条资源调度路线进行路线质量评价，得到路线质量评价结果，根据所述路线质量评价结果从所述资源调度路线中选择最佳资源调度路线，并根据所述最佳资源调度路线进行急救资源调度。本发明专利技术还提出一种急救场景下人员定位与资源调度装置、电子设备以及计算机可读存储介质。本发明专利技术可以解决急救场景下人员定位与资源调度的准确度较低的问题。题。题。

【技术实现步骤摘要】
急救场景下人员定位与资源调度方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及急救调度
，尤其涉及一种急救场景下人员定位与资源调度方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]目前，大部分的急救场景都是需要急救报警人进行电话急救报警，但是有一些场景中，病危或者发生危险需要急救的患者身边并没有其他人，导致无法或者不能及时对这些需要急救的患者进行救治。此外，在120调度中心或者其他施救单位在对急救患者进行资源调度时，没有提前规划资源调度路线，也可能导致不能及时对这些需要急救的患者进行救治。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种急救场景下人员定位与资源调度方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决急救场景下人员定位与资源调度的效率较低的问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供的一种急救场景下人员定位与资源调度方法，包括：当侦测到目标区域发生了预设的紧急事件时，控制预构建的扫描设备对所述目标区域中张贴的区域位置二维码进行扫描，得到扫描定位图像；解析所述扫描定位图像中的定位信息并进行信息译码处理，得到救助信息；根据所述救助信息确定待救助地点，并搜索所述待救助地点所在的城市道路网络图中的多个急救应急点，将所述城市道路网络图进行拓扑转换得到道路有向图，根据广度优化算法计算出所述道路有向图中所述待救助地点与多个所述急救应急点之间的路径距离值，并根据所述路径距离值从所述急救应急点中选取优选应急点；构建所述待救助地点和所述优选应急点之间的多条资源调度路线，并构建急救应急调度模型作为约束函数对基础蚁群算法中的信息素更新方式进行算法优化，得到改进蚁群算法；利用改进蚁群算法对所述资源调度路线进行路线质量评价，得到路线质量评价结果，并根据所述路线质量评价结果从所述资源调度路线中选择最佳资源调度路线，并根据所述最佳资源调度路线进行急救资源调度。
[0005]优选地，所述构建所述待救助地点和所述优选应急点之间的多条资源调度路线，包括：计算所述优选应急点与所述待救助地点之间的距离值；从所述优选应急点中筛选出多个距离值小于或者等于预设参考阈值的优选应急点作为目标应急点；将所述目标应急点添加至预构建的线路模板中，得到参考调度线路，分别计算所述参考调度线路中的可调度救援车数量和急救所需时间；根据所述可调度救援车数量和所述急救所需时间确定待添加路线集；
根据预设的插入费用公式计算目标应急点在所述待添加路线集中各个待添加路线的插入费用；将所述目标应急点插入到所述插入费用最小的路线中的最小费用插入点，当多个所述目标应急点均加入完毕，输出资源调度路线。
[0006]优选地，所述构建急救应急调度模型作为约束函数对基础蚁群算法中的信息素更新方式进行算法优化，得到改进蚁群算法，包括：利用基础蚁群算法对多条所述多条资源调度路线进行路径搜索，得到质量最差路径和质量最高路径；统计所述质量最差路径对应的最差路径长度及所述质量最高路径对应的最高路径长度；基于所述最差路径长度、所述最高路径长度、预构建的急救应急调度模型和所述基础蚁群算法中的信息素约束式构建信息素更新运算式；利用所述信息素更新运算式对所述基础蚁群算法进行更新，得到改进蚁群算法。
[0007]优选地，所述急救应急调度模型为：优选地，所述急救应急调度模型为：其中，表示急救应急调度模型，表示目标应急点中医护人员的熟练程度，表示医疗急救应急调度的条件分布概率对第次调度路线的相对重要性，表示选择医疗人力急救应急调度路径的条件概率，表示由医疗急救应急调度节点转移到调度节点的期望程度，表示所述待救助地点与所述急救应急点之间的路径距离值。
[0008]优选地，所述根据所述路线质量评价结果从所述资源调度路线中选择最佳资源调度路线，并根据所述最佳资源调度路线进行急救资源调度，包括：从多条资源调度路线中筛选出所述路线质量评价结果符合预设标准的调度路线作为最佳资源调度路线；基于所述最佳资源调度路线对所述优选应急点的救援车辆辆执行启动操作。
[0009]优选地，所述控制预构建的扫描设备对目标区域中张贴的区域位置二维码进行扫描，得到扫描定位图像之前，所述方法还包括：对所述目标区域的属性信息进行数据编码，得到区域信息编码信息集；将所述区域信息编码信息集和预构建的纠错码进行整合，得到码字序列，将所述码字序列存储至预设方形标识模板的数据区域，将二维码要素库中的多个要素信息存储至所述预设方形标识模板的功能区域，得到所述区域位置二维码。
[0010]优选地，所述对所述目标区域的属性信息进行数据编码，得到区域信息编码信息集，包括：获取所述目标区域的区域位置信息以及预设种类信息，得到待编码信息，对所述待编码信息进行数据类型分析，得到所述区域位置信息中的每个字符对应的字符类型；根据所述字符类型在预设编码参考库中搜索对应的模式标识符，并将所述模式标
识符作为前置信息；选用与所述字符类型对应的编码模型对所述待编码信息进行编码处理，得到编码数据序列，并将所述编码数据序列作为后置信息；将所述前置信息和所述后置信息进行信息拼接，得到区域信息编码信息集。
[0011]优选地，所述将所述区域信息编码信息集和预构建的纠错码进行整合，得到码字序列，包括：按照预设的拆分顺序将所述区域信息编码信息集进行拆分处理，得到多个编码拆分集；将所述纠错码嵌入至所述编码拆分集中的编码拆分信息中，并对嵌入后的信息进行拼接，得到码字序列。
[0012]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种急救场景下人员定位与资源调度装置，所述装置包括：位置信息解析模块，用于当侦测到目标区域发生了预设的紧急事件时，控制预构建的扫描设备对所述目标区域中张贴的区域位置二维码进行扫描，得到扫描定位图像，解析所述扫描定位图像中的定位信息并进行信息译码处理，得到救助信息；应急点选择模块，用于根据所述救助信息确定待救助地点，并搜索所述待救助地点所在的城市道路网络图中的多个急救应急点，将所述城市道路网络图进行拓扑转换得到道路有向图，根据广度优化算法计算出所述道路有向图中所述待救助地点与多个所述急救应急点之间的路径距离值，并根据所述路径距离值从所述急救应急点中选取优选应急点；路线质量评价模块，用于构建所述待救助地点和所述优选应急点之间的多条资源调度路线，并构建急救应急调度模型作为约束函数对基础蚁群算法中的信息素更新方式进行算法优化，得到改进蚁群算法，利用改进蚁群算法对所述资源调度路线进行路线质量评价，得到路线质量评价结果，并根据所述路线质量评价结果从所述资源调度路线中选择最佳资源调度路线，并根据所述最佳资源调度路线进行急救资源调度。
[0013]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种电子设备，所述电子设备包括：存储器，存储至少一个指令；及处理器，执行所述存储器中存储的指令以实现上述所述的急救场景下人员定位与资源调度方法。
[0014]本专利技术实施例中，在侦测到紧急事件时，自动对目标区域中张贴的区域位置二维码进行扫描，得到扫描定位图像，并解析所述标准定位图像中的定位信息并进行信息译码处理，得到救助信息，能够实现自动的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种急救场景下人员定位与资源调度方法，其特征在于，所述方法包括：当侦测到目标区域发生了预设的紧急事件时，控制预构建的扫描设备对所述目标区域中张贴的区域位置二维码进行扫描，得到扫描定位图像；解析所述扫描定位图像中的定位信息并进行信息译码处理，得到救助信息；根据所述救助信息确定待救助地点，并搜索所述待救助地点所在的城市道路网络图中的多个急救应急点，将所述城市道路网络图进行拓扑转换得到道路有向图，根据广度优化算法计算出所述道路有向图中所述待救助地点与多个所述急救应急点之间的路径距离值，并根据所述路径距离值从所述急救应急点中选取优选应急点；构建所述待救助地点和所述优选应急点之间的多条资源调度路线，并构建急救应急调度模型作为约束函数对基础蚁群算法中的信息素更新方式进行算法优化，得到改进蚁群算法；利用改进蚁群算法对所述资源调度路线进行路线质量评价，得到路线质量评价结果，并根据所述路线质量评价结果从所述资源调度路线中选择最佳资源调度路线，并根据所述最佳资源调度路线进行急救资源调度。2.如权利要求1所述的急救场景下人员定位与资源调度方法，其特征在于，所述构建所述待救助地点和所述优选应急点之间的多条资源调度路线，包括：计算所述优选应急点与所述待救助地点之间的距离值；从所述优选应急点中筛选出多个距离值小于或者等于预设参考阈值的优选应急点作为目标应急点；将所述目标应急点添加至预构建的线路模板中，得到参考调度线路，分别计算所述参考调度线路中的可调度救援车数量和急救所需时间；根据所述可调度救援车数量和所述急救所需时间确定待添加路线集；根据预设的插入费用公式计算目标应急点在所述待添加路线集中各个待添加路线的插入费用；将所述目标应急点插入到所述插入费用最小的路线中的最小费用插入点，当多个所述目标应急点均加入完毕，输出资源调度路线。3.如权利要求1所述的急救场景下人员定位与资源调度方法，其特征在于，所述构建急救应急调度模型作为约束函数对基础蚁群算法中的信息素更新方式进行算法优化，得到改进蚁群算法，包括：利用基础蚁群算法对多条所述多条资源调度路线进行路径搜索，得到质量最差路径和质量最高路径；统计所述质量最差路径对应的最差路径长度及所述质量最高路径对应的最高路径长度；基于所述最差路径长度、所述最高路径长度、预构建的急救应急调度模型和所述基础蚁群算法中的信息素约束式构建信息素更新运算式；利用所述信息素更新运算式对所述基础蚁群算法进行更新，得到改进蚁群算法。4.如权利要求3所述的急救场景下人员定位与资源调度方法，其特征在于，所述急救应急调度模型为：
其中，表示急救应急调度模型，表示目标应急点中医护人员的熟练程度，表示医疗急救应急调度的条件分布概率对第次调度路线的相对重要性，表示选择医疗人力急救应急调度路径的条件概率，表示由医疗急救应急调度节点转移到调度节点的期望程度，表示所述待救助地点与所述急救应急点之间的路径距离值。5.如权利要求1所述的急救场景下人员定位与资源调度方法，其特征在于，所述根据所述路线质量评价结果从所述资源调度路线中选择最佳资源调度路线，并根据所述最佳资源调度路线进行急救资源调度，包括：从多条资源调度路线中筛选出所述路线质量评价结果符合预...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘志胜，
申请(专利权)人：深圳市瑞安医疗服务有限公司，
类型：发明
国别省市：