【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于应急管理领域，涉及可视化数智融合技术，具体是基于可视化数智融合技术的实时指挥调度系统。
技术介绍
1、随着气候变化的加剧和社会活动的复杂化，自然灾害如地震、洪水、台风以及人为突发事件如工业事故、公共卫生事件等频发，对人类社会构成了严峻挑战；这些紧急情况往往伴随着巨大的人员伤亡和财产损失，此时，高效的应急指挥调度成为降低损失、保障人民生命财产安全的关键。
2、申请号为cn2020106484367的专利技术专利公开了应急指挥调度系统，该专利技术通过知识库管理模块将大量突发事件应急知识进行建库，并收集民众对突发事件的情绪和观点；当发生突发事件时，将突发事件与知识库进行匹配，启用匹配得到的应急方案和应急资源；收集并记录参与应急人员的个人信息，实时向应急人员进行任务的收发；该方法在对突发事件进行处理时，根据提前构建好的应急知识库来获取应急方案，当遇到未记录在案且需要紧急调度资源时，无法快速得到资源调度方案。
3、本专利技术提供了基于可视化数智融合技术的实时指挥调度系统，以解决以上技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本专利技术提出了基于可视化数智融合技术的实时指挥调度系统，用于解决现有技术中对应对紧急情况时资源调度不够准确的技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术的第一方面提供了基于可视化数智融合技术的实时指挥调度系统，包括：数据收集模块、分配调度模块和可视化模块；
3、数据收
4、分配调度模块：用于将现场数据中的灾害类型和所需物资的所需种类与物资数据中的物资种类和物资数量进行匹配得到匹配物资点，将现场数据中的受灾人数和灾害类型与人力数据中的救援人数和救援能力进行匹配得到匹配队伍；
5、根据现场数据和物资数据计算获取匹配物资点的物资系数，根据现场数据和人力数据计算获取匹配队伍的队伍系数；基于物资系数和队伍系数生成救援组合；
6、可视化模块：用于将现场数据、资源数据和救援组合显示在可视化屏幕中，操作人员指挥调度救援组合前往灾害地点进行救援，并根据现场数据和资源数据对灾害进行实时分析，调整调度。
7、优选的，所述将现场数据中的灾害类型和所需物资的所需种类与物资数据中的物资种类和物资数量进行匹配得到匹配物资点，包括：
8、a1：提取灾害类型、所需种类、物资种类和物资数量；
9、a2：判断物资种类是否包含所需种类；是，则跳转至a3；否，则将对应物资点标记为不匹配物资点；
10、a3：设置运送物资标准数量；判断物资数量是否大于等于运送物资标准数量；是，则将对应物资点标记为匹配物资点；否，则将对应物资点标记为不匹配物资点。
11、优选的，所述将现场数据中的受灾人数和灾害类型与人力数据中的救援人数和救援能力进行匹配得到匹配队伍，包括：
12、b1：提取受灾人数、灾害类型、救援人数和救援能力；
13、b2：判断救援队伍的救援能力是否包括灾害类型；是，则跳转至b3；否，则将对应救援队伍标记为不匹配队伍；
14、b3：设置单个受灾人数所需要的救援人数为y个；判断救援人数是否大于受灾人数的y倍；是，则将对应救援队伍标记为匹配队伍；否，则将对应救援队伍标记为不匹配队伍。
15、优选的，所述根据现场数据和物资数据计算获取匹配物资点的物资系数，包括：
16、提取现场数据和匹配物资点的资源数据；
17、将物资数量标记为wzl，将灾害地点和物资点位置之间的距离标记为jl；
18、通过公式计算得到编号为i物资点的物资系数wzxi；其中，i＝1，2，3，…n，n为正整数；α1和α2为权重系数，根据物资数量、距离、物资消耗速率和物资剩余量对调度决策的影响程度设置。
19、优选的，所述根据现场数据和人力数据计算获取匹配队伍的队伍系数，包括：
20、提取现场数据和人力数据；
21、将人力数据中的历史救援数据输入经验评估模型，得到救援队伍中人员的经验评分；将灾害地点与队伍位置之间的距离标记为dwl，将经验评分的平均数标记为jyf；其中，经验评估模型基于神经网络模型构建；
22、通过公式计算得到编号为h匹配队伍的队伍系数dwsh；其中，h＝1，2，3，…m，m为正整数，β1和β2为权重系数，根据距离和经验对于选择队伍的重要程度设置。
23、优选的，所述经验评估模型基于神经网络模型构建，包括：
24、从数据库中提取若干历史救援队伍救援数据，并人工对其进行评估得到历史经验评分；将救援队伍的救援数据和对应的历史经验评分作为训练数据和检验数据，使用训练数据对初始化的神经网络模型进行训练，并通过检验数据对训练后的神经网络模型进行检验，根据检验结果对神经网络模型的参数进行调整，得到输入数据为救援数据，输出数据为对应的经验评分的经验评估模型。
25、优选的，所述基于物资系数和队伍系数生成救援组合，包括；
26、s1：提取物资系数和队伍系数；将物资点和救援队伍按照物资系数和队伍系数的大小从大到小进行排序，将物资系数最大值对应的物资点标记为最佳物资点，将队伍系数最大值对应的救援队伍标记为最佳队伍；
27、s2：判断最佳物资点的物资点位置与最佳救援队伍的队伍位置是否相同；是，则将最佳物资点和最佳队伍组合生成救援组合；否，则跳转至s3；
28、s3；判断最佳物资点所在救援队伍人数是否大于受灾人数的y倍，是，则将最佳物资点与其所在救援队伍组合生成救援组合；否，则将受灾人数的y倍减去最佳物资点所在救援队伍人数得到二次匹配人数，选取其他救援队伍中经验评分最高的二次匹配人数作为二次匹配队伍，并取平均值用于计算二次队伍系数；将二次队伍系数最大值对应的二次匹配队伍、最佳物资点和最佳物资点所在救援队伍组合生成救援组合。
29、优选的，所述取平均值用于计算二次队伍系数，包括：
30、提取二次匹配人数x；选取各救援队伍中经验评分最高的x人作为二次匹配队伍；将二次匹配队伍经验评分的平均值标记为ecf；通过公式计算得到编号为j二次匹配队伍的二次系数wej，其中，j＝1，2，3，…r，r为正整数。
31、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
32、1.本专利技术通过收集灾害地点的现场数据和各物资点的资源数据，为应急决策提供了坚实的数据基础；匹配与灾害地点相匹配的物资点与救援队伍，能够减少需要计算的计算量，分别计算各匹配物资点和匹配队伍的物资系数和队伍系数，确保了资源的最优配置，不仅能提本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于可视化数智融合技术的实时指挥调度系统，其特征在于，包括：数据收集模块、分配调度模块和可视化模块；
2.根据权利要求1所述的基于可视化数智融合技术的实时指挥调度系统，其特征在于，所述将现场数据中的灾害类型和所需物资的所需种类与物资数据中的物资种类和物资数量进行匹配得到匹配物资点，包括：
3.根据权利要求1所述的基于可视化数智融合技术的实时指挥调度系统，其特征在于，所述将现场数据中的受灾人数和灾害类型与人力数据中的救援人数和救援能力进行匹配得到匹配队伍，包括：
4.根据权利要求1所述的基于可视化数智融合技术的实时指挥调度系统，其特征在于，所述根据现场数据和物资数据计算获取匹配物资点的物资系数，包括：
5.根据权利要求1所述的基于可视化数智融合技术的实时指挥调度系统，其特征在于，所述根据现场数据和人力数据计算获取匹配队伍的队伍系数，包括：
6.根据权利要求5所述的基于可视化数智融合技术的实时指挥调度系统，其特征在于，所述经验评估模型基于神经网络模型构建，包括：
7.根据权利要求1所述的基于可视化数智融合技术
8.根据权利要求7所述的基于可视化数智融合技术的实时指挥调度系统，其特征在于，所述取平均值用于计算二次队伍系数，包括：
...【技术特征摘要】
1.基于可视化数智融合技术的实时指挥调度系统，其特征在于，包括：数据收集模块、分配调度模块和可视化模块；
2.根据权利要求1所述的基于可视化数智融合技术的实时指挥调度系统，其特征在于，所述将现场数据中的灾害类型和所需物资的所需种类与物资数据中的物资种类和物资数量进行匹配得到匹配物资点，包括：
3.根据权利要求1所述的基于可视化数智融合技术的实时指挥调度系统，其特征在于，所述将现场数据中的受灾人数和灾害类型与人力数据中的救援人数和救援能力进行匹配得到匹配队伍，包括：
4.根据权利要求1所述的基于可视化数智融合技术的实时指挥调度系统，其特征在于，所述根据现场数据和...
【专利技术属性】
技术研发人员：夏同飞，汤才宝，邵善阳，张文可，王大勇，
申请(专利权)人：安徽睿极智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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