【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及应急管理，尤其涉及一种应急预案生成方法、系统及装置。
技术介绍
1、随着信息化技术的发展和广泛应用，尤其是在涉密场所、防护区域等环境中，针对异常事件的及时响应变得尤为重要。这类环境中的异常事件主要涉及非法进入防护区域（如靠近涉密场所的顶楼）、翻越围栏、违规拍摄等行为。为了确保涉密区域的安全和防护设施的有效性，必须针对这些异常事件制定并执行相应的应急预案。
2、现有的应急预案通常基于预设的固定策略，无法灵活应对实时发生的不同类型的异常事件。由于缺乏对实时数据的动态分析，导致应急响应的效率和效果较低，处理优先级不够清晰，无法根据事件的严重程度和影响范围做出及时调整。固定策略在面对防护区域的复杂场景时，会导致资源浪费、应急措施执行缓慢、或者在某些情况下无法及时遏制异常行为。
技术实现思路
1、本专利技术为解决上述技术问题，提出了一种应急预案生成方法、系统及装置，以解决至少一个上述技术问题。
2、本申请提供了一种应急预案生成方法，所述方法包括：
3、s1、通过监控系统进行目标环境图像采集，得到目标环境图像数据；对目标环境图像数据进行目标环境活动提取，得到目标环境活动数据；对目标环境活动数据进行异常信息检测，得到异常信息数据；
4、s2、根据异常信息数据以及预设的应急策略数据库进行匹配，得到应急策略数据；根据应急策略数据以及异常信息数据进行异常处理优先级排序，得到异常处理优先级数据；
5、s3、获取当前资源数据，并根据
6、s4、获取目标对象历史日志数据，并根据目标对象历史日志数据以及应急策略修正数据进行修正，得到应急策略预案数据。
7、本专利技术中通过监控系统对目标环境的图像数据进行采集和处理，可以实现实时、高效的异常信息检测。通过根据异常信息数据与应急策略数据库进行智能匹配，系统可以针对不同的异常情况选择最合适的应急策略，从而提高应急响应的效率和针对性。尤其是在复杂或多变的环境中，智能策略匹配能够迅速形成处理方案，避免重复执行不适合的策略。通过根据异常处理优先级排序进行资源匹配和调度，确保重要事件得到优先处理，资源得到最优化利用。
8、可选地，s1包括：
9、通过监控系统进行目标环境图像采集，得到目标环境图像数据；
10、对目标环境图像数据进行多尺图特征提取，得到目标环境图像特征数据；
11、对目标环境图像特征数据进行多层语义分割，得到目标环境分割图像数据；
12、对目标环境分割图像数据进行活动行为检测，得到目标环境活动行为数据；
13、对目标环境活动行为数据进行异常信息检测，得到异常信息数据。
14、本专利技术中通过监控系统进行实时目标环境图像采集，能够确保在安全敏感场所的环境中，无论白天黑夜，实时监控现场状况。系统可以捕捉到目标环境中发生的异常活动，保证了高效的安全防护。对目标环境图像数据进行多尺度特征提取，能够捕捉图像中不同细节层次的特征，确保系统可以识别各种不同尺度的目标或事件。多层语义分割能够将图像中的不同区域进行精准分类，分辨出不同的场景、物体和人员。通过分割图像中的物体，系统可以精确识别出目标环境中每个区域的活动状态，有助于更好地理解场景中的动作和行为。过对目标环境分割图像数据进行活动行为检测，能够分析出人员或物体的运动轨迹和行为模式。该步骤可以有效识别潜在的安全威胁（如未授权人员的异常行动或设备异常移动），为及时应对提供基础。对活动行为数据进行异常信息检测，可以及时识别出违反正常行为模式的活动。
15、可选地，其中异常信息检测包括：
16、对目标环境活动行为数据进行人物识别，得到人物识别数据；
17、对目标环境活动行为数据进行物体识别，得到物体识别数据；
18、根据人物识别数据以及物体识别数据进行异常检测，得到第一异常检测数据；
19、根据人物识别数据进行行为分量检测，得到人物行为分量数据；
20、对人物行为分量数据进行异常检测，得到第二异常检测数据；
21、将第一异常检测数据以及第二异常检测数据进行整合，得到异常信息数据。
22、本专利技术中结合了人物识别、物体识别和行为分量分析，全面覆盖了异常检测的多个维度。通过对人物和物体的识别，不仅可以检测到活动对象，还可以分析这些对象的行为是否符合预期，显著提高了异常检测的准确性。通过人物识别和物体识别，系统能够迅速捕捉监控场景中的人员和物体身份，并生成具体识别数据。该步骤能够有效区分已知人员与陌生人员，或检测到未经授权的物体存在，从而触发后续的异常检测。引入了人物行为分量检测，对人物的具体动作进行分解和分析，可以检测出细微的不正常行为变化。通过这种行为分量的检测，可以发现显而易见的异常行为。本专利技术整合了第一异常检测数据（基于人物和物体识别）与第二异常检测数据（基于行为分量分析），从多个层次上分析异常情况。这种多层次整合能够减少误报率，提升异常检测的可靠性。通过将人物识别数据和物体识别数据相结合，系统可以分析人物与物体之间的交互行为。例如，当检测到未经授权人员与敏感物体接触时，系统能够迅速识别并触发警报。
23、可选地，s2包括：
24、根据异常信息数据进行事件影响范围评估，得到异常事件影响范围数据；
25、对异常信息数据进行情景特征提取，得到异常情景特征数据；
26、根据异常事件影响范围数据、异常情景特征数据以及预设的应急策略数据库进行匹配，得到应急策略数据；
27、根据应急策略数据以及异常信息数据进行异常处理优先级排序，得到异常处理优先级数据。
28、本专利技术中通过对异常信息数据进行事件影响范围评估，系统能够预测事件的扩展范围和潜在影响，确定哪些区域、人员或资源受到影响，有助于识别最有可能受到威胁的区域，从而确保应急响应能够优先覆盖关键区域。通过对异常信息数据进行情景特征提取，系统能够分析异常事件发生的具体情景（如时间、地点、环境条件等），有助于系统在应急响应时更好地理解事件的背景，从而调整策略。例如，夜间发生的事件需要与白天不同的应急策略。通过综合异常事件影响范围数据、异常情景特征数据和预设应急策略数据库进行匹配，系统能够为不同类型和情境的异常事件推荐最适合的应急策略，确保系统根据事件的影响范围和情境特征，执行最合适的应急方案，避免不必要的资源浪费。过根据应急策略数据和异常信息数据进行异常处理优先级排序，系统能够根据事件的紧急程度和影响范围动态调整处理顺序。高优先级事件将得到及时处理，而低优先级事件则根据资源情况延后处理，保证有限资源的最优利用，并保证关键事件能够得到优先响应。
29、可选地，异常处理优先级排序包括：
30、对异常信息数据进行异常特征提取，得到异常特征数据；
31、根据异常特征数据进行异常扩展趋势处理，得到异本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种应急预案生成方法，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，S1包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，其中异常信息检测包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S2包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，异常处理优先级排序包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S3包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，资源调度模型构建包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S4包括：
9.一种应急预案生成系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的应急预案生成方法，所述应急预案生成系统包括：
10.一种应急预案生成装置，其特征在于，所述应急预案生成装置包括：
【技术特征摘要】
1.一种应急预案生成方法，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，s1包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，其中异常信息检测包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，s2包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，异常处理优先级排序包括：
6.根据权利要求1所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐明轩，
申请(专利权)人：湖南联合智为信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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