【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能和应急救援资源调配，尤其涉及一种基于人工智能的救援资源调配方法及系统。
技术介绍
1、应急救援资源调度是应急管理领域的一个重要研究内容。高效精准的应急救援资源调度能够降低灾区的受灾程度，并且能够有效减缓/防止灾区的进一步灾害的复发风险。因此如何提升应急救援资源的调度效率是当前的研究重点。
2、现有的应急救援资源需求预测方法主要有案例推理法和神经网络方法，这些方法都需要大量的历史数据进行训练后，规划当前灾区的各受灾点的应急救援资源调配策略，而不同灾区的受灾情况和受灾方式存在单一性和独特性，且每个灾区的受灾情况往往包含不仅包含单个灾情，而在复杂灾情的情况下，每个受灾点的资源需求类型、和资源需求量往往无法单一分析，从而导致对复杂灾情受灾点的应急资源调度的精准度较低。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供了一种基于人工智能的救援资源调配方法及系统，旨在解决现有技术，由于不同灾区的受灾情况和受灾方式存在单一性和独特性，且每个灾区的受灾情况往往包含不仅包含单个灾情，而在复杂灾情的情况下，每个受灾点的资源需求类型、和资源需求量往往无法单一分析，从而导致对复杂灾情受灾点的应急资源调度的精准度较低的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供一种基于人工智能的救援资源调配方法，所述方法包括：
3、获取目标灾区的当前灾情信息、以及多个救援资源的资源信息，并基于所述目标灾区的当前灾情信息，识别每个灾情点的受灾信息、以及每个灾情点的各灾情状
4、基于每个灾情点的受灾信息、以及每个灾情点的各灾情状态，通过灾情分析网络，识别每个灾情点的各资源需求信息，并基于每个救援资源的资源信息，识别每个救援资源的资源类型、以及每个救援资源的资源分布信息；
5、基于每个灾情点的各资源需求信息，通过资源配置模型，识别每个灾情点的资源配置信息，并基于每个救援资源的资源类型、每个救援资源的资源分布信息、以及每个灾情点的资源配置信息，生成每个灾情点的救援资源调配策略。
6、可选的，所述基于所述目标灾区的当前灾情信息，识别每个灾情点的受灾信息、以及每个灾情点的各灾情状态，包括：
7、将所述目标灾区的灾情信息进行灾情分布处理，得到所述目标灾区的各灾情点的子灾情信息，并针对每个灾情点，基于所述灾情点的子灾情信息，识别所述灾情点的各灾情类别、每个灾情类别的灾情程度、每个灾情类别的灾情范围、以及每个灾情类别的灾情现状；
8、基于所述灾情点的各灾情类别、以及每个灾情类别的灾情程度，识别每个灾情类别的灾情等级，并将所有灾情类别的灾情等级，作为所述灾情点的灾情状态；
9、基于每个灾情类别的灾情范围、以及每个灾情类别的灾情现状，识别每个灾情类别的子受灾信息，并将所有灾情类别的子受灾信息，作为所述灾情点的受灾信息。
10、可选的，所述基于每个灾情点的受灾信息、以及每个灾情点的各灾情状态，通过灾情分析网络，识别每个灾情点的各资源需求信息，包括：
11、针对每个灾情点，基于所述灾情点的每个灾情类别的灾情范围、以及每个灾情类别的灾情等级，通过灾情分析网络，识别每个灾情类别对应的第一资源需求信息；
12、基于每个灾情类别的灾情现状，通过灾情数据库中，查询每个灾情类别的第二资源需求信息，并基于各所述第一资源需求信息、以及各所述第二资源需求信息，通过资源保障策略，筛选所述灾情点的各资源需求信息。
13、可选的，所述基于每个救援资源的资源信息，识别每个救援资源的资源类型、以及每个救援资源的资源分布信息，包括：
14、基于每个救援资源的资源信息，识别每个救援资源的资源定位信息、每个救援资源的资源标识信息、以及每个资源定位信息的资源持有量，并基于每个救援资源的资源标识信息，在资源数据库中，查询每个救援资源所属的资源类型；
15、基于每个救援资源的资源定位信息，以及每个资源定位信息的资源持有量，在所述目标灾区进行资源分布排序处理，得到每个救援资源的资源分布信息。
16、可选的，所述基于每个灾情点的各资源需求信息，通过资源配置模型，识别每个灾情点的资源配置信息，包括：
17、基于每个灾情点的资源需求信息，识别每个灾情点需求的各资源类型、以及每个灾情点的各资源类型的需求量；
18、基于每个灾情点需求的各资源类型、每个灾情点的各资源类型的需求量、以及每个救援资源对应的资源持有量，通过资源配置模型，配置每个灾情点的各资源类型的实际资源配置量；
19、将每个灾情点的所有资源类型的实际资源配置量，作为每个灾情点的资源配置信息。
20、可选的，所述基于每个救援资源的资源类型、每个救援资源的资源分布信息、以及每个灾情点的资源配置信息，生成每个灾情点的救援资源调配策略，包括：
21、基于每个救援资源的资源分布信息，识别每个救援资源的各资源囤积位置点、以及每个救援资源在各资源囤积位置点的资源囤积量；
22、基于每个灾情点的灾情位置信息、以及每个资源囤积位置点的囤积位置信息，计算每个灾情点与每个资源囤积位置点之间的距离信息；
23、基于每个灾情点与每个资源囤积位置点之间的距离信息、每个救援资源在各资源囤积位置点的资源囤积量、以及每个灾情点的资源配置信息，通过资源调配网络，生成每个灾情点的救援资源调配策略。
24、此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种基于人工智能的救援资源调配系统，所述基于人工智能的救援资源调配系统包括：
25、获取模块，用于获取目标灾区的当前灾情信息、以及多个救援资源的资源信息，并基于所述目标灾区的当前灾情信息，识别每个灾情点的受灾信息、以及每个灾情点的各灾情状态；
26、识别模块，用于基于每个灾情点的受灾信息、以及每个灾情点的各灾情状态，通过灾情分析网络，识别每个灾情点的各资源需求信息，并基于每个救援资源的资源信息，识别每个救援资源的资源类型、以及每个救援资源的资源分布信息；
27、生成模块，用于基于每个灾情点的各资源需求信息，通过资源配置模型，识别每个灾情点的资源配置信息，并基于每个救援资源的资源类型、每个救援资源的资源分布信息、以及每个灾情点的资源配置信息，生成每个灾情点的救援资源调配策略。
28、可选的，所述获取模块，具体用于：
29、将所述目标灾区的灾情信息进行灾情分布处理，得到所述目标灾区的各灾情点的子灾情信息，并针对每个灾情点，基于所述灾情点的子灾情信息，识别所述灾情点的各灾情类别、每个灾情类别的灾情程度、每个灾情类别的灾情范围、以及每个灾情类别的灾情现状；
30、基于所述灾情点的各灾情类别、以及每个灾情类别的灾情程度，识别每个灾情类别的灾情等级，并将所有灾情类别的灾情等级，作为所述灾情点的灾情状态；
31、基于每个灾情类别的灾情范围、以及每个灾情类别的灾情现状，识别每个灾情类别的子受灾信息，并将所有灾本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的救援资源调配方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标灾区的当前灾情信息，识别每个灾情点的受灾信息、以及每个灾情点的各灾情状态，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于每个灾情点的受灾信息、以及每个灾情点的各灾情状态，通过灾情分析网络，识别每个灾情点的各资源需求信息，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于每个救援资源的资源信息，识别每个救援资源的资源类型、以及每个救援资源的资源分布信息，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于每个灾情点的各资源需求信息，通过资源配置模型，识别每个灾情点的资源配置信息，包括：
6.一种基于人工智能的救援资源调配系统，其特征在于，所述系统包括：
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述获取模块，具体用于：
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5中任
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的救援资源调配方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标灾区的当前灾情信息，识别每个灾情点的受灾信息、以及每个灾情点的各灾情状态，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于每个灾情点的受灾信息、以及每个灾情点的各灾情状态，通过灾情分析网络，识别每个灾情点的各资源需求信息，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于每个救援资源的资源信息，识别每个救援资源的资源类型、以及每个救援资源的资源分布信息，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于每个灾情点的各资源需求信息，通过资源配置模型，...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯健，周子皓，
申请(专利权)人：辽宁安舟数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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