本發(fā)明涉及應急管理和無線通信，尤其涉及一種基于人工智能的無線應急指揮廣播系統(tǒng)及方法。

背景技術：

1、在現代社會中，隨著自然災害、突發(fā)事故和公共安全事件的頻發(fā)，應急管理和指揮系統(tǒng)在保障公眾安全、減少損失和提高應急響應效率方面變得越來越重要。傳統(tǒng)的應急指揮系統(tǒng)主要依賴于人工指揮和廣播通信技術，這些系統(tǒng)通常使用單一的通信渠道，如無線電廣播或有線電話網絡，向公眾和救援人員傳遞緊急信息。然而，這種單一模式的應急指揮系統(tǒng)在實際應用中暴露出許多局限性，特別是在面對復雜多變的應急場景時，這些局限性導致了信息傳遞不及時、不精準，影響了應急響應的整體效率和效果。

2、首先，傳統(tǒng)應急指揮系統(tǒng)中的信息傳遞方式通常是“一刀切”的廣播模式，無論是指揮人員、救援人員還是普通公眾，接收到的信息內容基本一致。這種方式在緊急情況下難以滿足不同角色、不同場景下的個性化信息需求。例如，指揮人員需要獲取全局性的信息以制定應對策略，救援人員需要具體的操作指令和路徑引導，而普通公眾則更需要清晰的避險指引和安全提醒。然而，傳統(tǒng)系統(tǒng)的廣播信息無法根據接收者的具體身份和角色進行區(qū)分和定制，導致信息的冗余或不足，影響了指揮決策和救援行動的有效性。

3、其次，傳統(tǒng)應急系統(tǒng)在定位和環(huán)境感知能力方面存在顯著不足。通常情況下，這些系統(tǒng)主要依賴gps等單一的定位技術。然而，在復雜的應急場景中，如城市建筑物密集的區(qū)域、地下空間或信號遮蔽嚴重的環(huán)境中，gps的定位精度往往無法滿足要求。而且，傳統(tǒng)系統(tǒng)缺乏對用戶周圍環(huán)境的實時感知能力，難以動態(tài)獲取和處理與應急相關的環(huán)境信息，如溫度、氣體濃度、火災煙霧等。這些信息對于制定和調整應急指令至關重要，但傳統(tǒng)系統(tǒng)難以做到實時更新和精確感知，導致應急指揮的響應速度和決策準確性受到嚴重限制。

4、另外，傳統(tǒng)系統(tǒng)在應急指令的生成和推送方面也存在較大的局限性。一般情況下，指令的生成多依賴于預先設定的固定模板，缺乏動態(tài)生成和實時調整的能力。隨著應急事件的進展和環(huán)境變化，指令的內容和優(yōu)先級往往需要進行頻繁調整，但傳統(tǒng)系統(tǒng)缺乏基于實時數據和反饋信息的智能化處理能力，難以動態(tài)調整應急指令的內容和優(yōu)先級。這種靜態(tài)的應急指令生成方式在面對復雜多變的應急場景時，顯然無法提供足夠的靈活性和應變能力。

5、更為重要的是，傳統(tǒng)應急指揮系統(tǒng)缺乏有效的反饋機制和自適應能力。雖然部分系統(tǒng)能夠接收用戶的反饋信息，但大多數情況下，這些反饋信息并未被有效利用，無法形成閉環(huán)的應急指揮流程。此外，傳統(tǒng)系統(tǒng)在應急指令的推送過程中，往往無法根據用戶的接收能力、設備特點以及實時的網絡狀況進行自適應調整，導致信息傳遞的時效性和準確性大打折扣。在網絡條件不佳或用戶設備能力有限的情況下，傳統(tǒng)系統(tǒng)的推送效果更是無法保證，影響了應急信息的有效傳達。

6、因此，如何提供一種基于人工智能的無線應急指揮廣播系統(tǒng)及方法是本領域技術人員亟需解決的問題。

技術實現思路

1、本發(fā)明的一個目的在于提出一種基于人工智能的無線應急指揮廣播系統(tǒng)及方法，本發(fā)明充分利用了人工智能技術與無線通信技術的結合，動態(tài)生成并推送個性化的應急指令，基于用戶身份、位置及實時環(huán)境信息進行智能決策。同時，通過分層強化學習算法和多模態(tài)通信技術，系統(tǒng)能夠實時調整廣播內容的優(yōu)先級和推送模式，確保信息傳遞的精準性和時效性，適應復雜多變的應急場景。該系統(tǒng)顯著提升了應急指揮的響應速度和決策支持能力，具備精準高效、實時適應、靈活可靠的優(yōu)點。

2、根據本發(fā)明實施例的一種基于人工智能的無線應急指揮廣播方法，包括如下步驟：

3、s1、通過終端設備的無線身份認證，自動識別用戶身份，并確定用戶在應急場景中的角色，包括救援人員、指揮人員和普通公眾；

4、s2、結合全球定位系統(tǒng)、wi-fi信號定位和物聯(lián)網傳感器，實時通過無線網絡獲取每個終端用戶的具體位置，并感知用戶周圍環(huán)境信息；

5、s3、基于用戶的身份、角色、位置和實時情境，利用基于圖注意力網絡和生成對抗網絡結合的模型生成個性化的應急指令，指揮人員通過無線通信網絡接收總體指揮策略和決策支持信息，救援人員接收詳細操作指令和路徑指引，普通公眾接收避險路線和安全提醒；

6、s4、采用基于分層強化學習的優(yōu)先級優(yōu)化算法，根據應急事件的進展和用戶的實時反饋，系統(tǒng)動態(tài)調整廣播內容的優(yōu)先級，所述優(yōu)先級優(yōu)化算法包括高層策略和低層策略；

7、所述高層策略通過決策樹模型分析事件的全局信息；

8、所述低層策略采用基于時序差分學習的策略，具體優(yōu)化應急指令在特定場景中的優(yōu)先級；

9、s5、建立實時反饋機制，系統(tǒng)通過無線通信技術根據用戶的反饋信息，動態(tài)調整應急指令和廣播策略；

10、s6、通過多模態(tài)無線通信技術，基于用戶身份、角色、實時位置和環(huán)境感知數據，將應急指令推送至用戶終端，并針對不同用戶的特點進行優(yōu)化推送。

11、可選的，所述s2具體包括：

12、s21、使用全球定位系統(tǒng)模塊，通過無線網絡與衛(wèi)星進行雙向通信，獲取每個終端用戶的經緯度坐標，并通過全球定位系統(tǒng)接收器對用戶的當前位置進行定位，定位精度可達5米以內；

13、s22、通過wi-fi信號定位技術，掃描用戶周圍的無線接入點的信號強度，將多個wi-fi接入點信號的接收信號強度指示值輸入到不同的核函數中，生成特征向量；

14、s23、過改進的多重核函數支持向量回歸模型對生成的特征向量進行回歸分析，生成位置估計值；

15、s24、對位置估計值進行自適應加權，生成最終的位置估計結果：

16、

17、其中，pos表示最終計算出的用戶相對位置，svrk表示第k個核函數的支持回歸模型，λk表示第k個模型對最終位置估計的貢獻權重，rssi表示接收信號強度指示值，m表示所使用核函數的數量；

18、s25、結合物聯(lián)網傳感器數據，通過傳感器網絡實時獲取用戶周圍的環(huán)境參數，并將環(huán)境參數通過低功耗無線通信協(xié)議傳輸至系統(tǒng)，環(huán)境參數的采樣頻率為每秒10次；

19、s26、系統(tǒng)接收并解析獲取到的用戶周圍的環(huán)境參數，生成用戶的多維地理信息模型；

20、s27、當用戶位置在全球定位系統(tǒng)和wi-fi信號定位結果之間存在偏差時，系統(tǒng)自動觸發(fā)基于貝葉斯推理的多源信息融合算法進行位置校正：

21、

22、其中，corrected_pos表示校正后的用戶位置，gps_pos表示通過全球定位系統(tǒng)定位得到的位置，wifi_pos表示通過wi-fi信號定位得到的位置，σgps表示全球定位系統(tǒng)定位的不確定性，σwifi表示wi-fi定位的不確定性。

23、可選的，所述s3具體包括：

24、s31、通過用戶身份和角色信息，將用戶劃分為指揮人員、救援人員和普通公眾三類，并為每類用戶用戶構建不同的個性化應急指令生成模型，指揮人員模型側重于全局決策信息，救援人員模型側重于操作指令和路徑指引，普通公眾模型側重于避險路線和安全提醒；

25、s32、利用圖注意力網絡對用戶的身份、角色、位置和環(huán)境信息進行建模，將用戶和周圍環(huán)境視為圖中的節(jié)點，并通過節(jié)點間的邊來描述用戶與環(huán)境信息之間的關聯(lián)度，計算每個節(jié)點的重要性權重αij：

26、

27、其中，relu表示修正線性單元激活函數，表示注意力權重向量，wh表示特征映射權重矩陣，hi表示節(jié)點i的特征向量，hk表示節(jié)點k的特征向量，hj表示節(jié)點j的特征向量，||表示特征向量的連接操作，表示節(jié)點i的鄰居節(jié)點集合；

28、s33、將圖注意力網絡輸出的節(jié)點表示hi與用戶的位置信息pi和環(huán)境信息ei結合，形成一個擴展特征向量xi＝[hi||pi||ei]，輸入到生成器模型中；

29、s34、生成器模型基于條件生成對抗網絡生成個性化應急指令集cgen：

30、cgen＝wg·tanh(xi·wcond+bcond)；

31、其中，xi表示擴展特征向量，wcond表示條件生成對抗網絡的權重矩陣，bcond表示偏置向量，tanh表示雙曲正切激活函數，wg表示生成器的輸出權重矩陣；

32、s35、判別器接收生成的個性化應急指令集cgen和實際場景反饋數據creal，并計算指令的有效性評分scmd：

33、scmd＝σ(wd·[cgen||creal])；

34、其中，wd表示判別器的權重矩陣，creal表示實際應急場景中收到的指令反饋數據，σ表示激活函數；

35、s36、系統(tǒng)在每輪生成和評估過程中，實時更新圖模型中的節(jié)點表示hi和每個節(jié)點的重要性權重αij，確保生成的個性化應急指令集cgen能夠基于最新的環(huán)境和用戶信息，提升指令的精準性和實時性。

36、可選的，所述s4具體包括：

37、s41、在應急事件發(fā)生時，系統(tǒng)通過高層策略確定應急事件的全局優(yōu)先級，并通過多維決策樹模型進行決策，全局優(yōu)先級priorityglobal的計算公式為：

38、

39、其中，wi表示第i個因素的權重系數，scorei表示第i個因素的評分，riski表示第i個因素的風險指數，λp表示風險調節(jié)系數，latencyi表示第i個因素的網絡延遲，bandwidthi表示第i個因素的網絡帶寬，σ表示激活函數，n表示評估因素的總數；

40、s42、基于計算出的全局優(yōu)先級priorityglobal，系統(tǒng)選擇合適的低層策略進行應急指令的動態(tài)優(yōu)先級優(yōu)化，低層策略采用基于時序差分學習的策略，針對指令優(yōu)先級的動態(tài)調整進行細化；

41、s43、低層策略中的指令優(yōu)先級更新公式為：

42、

43、其中，priorityt+1表示在時間步t+1的更新優(yōu)先級，priorityt表示在時間步t的當前優(yōu)先級，α表示學習率，rt表示當前時間步的即時獎勵，γ表示折扣因子，contextt表示當前時間步t的上下文信息，φ表示上下文調節(jié)系數；

44、s44、系統(tǒng)根據用戶的實時反饋信息fuser，動態(tài)調整低層策略中的即時獎勵rt，計算更新后的即時獎勵rt+1：

45、

46、其中，β表示反饋修正率，scorefeedback表示用戶反饋評分，ζ表示響應時間調節(jié)系數，responsetimeuser表示用戶響應時間，errorratenetwork表示網絡錯誤率；

47、s45、在每次優(yōu)先級更新后，系統(tǒng)實時計算不同應急指令的當前優(yōu)先級priorityt+1，并根據優(yōu)先級的大小將指令按順序推送給對應用戶，優(yōu)先級越高的指令優(yōu)先推送；

48、s46、推送過程中，系統(tǒng)持續(xù)監(jiān)控網絡狀況和用戶反饋信息，必要時重新評估指令優(yōu)先級并調整推送順序，以適應動態(tài)變化的應急環(huán)境，確保信息能夠在最短時間內傳遞到達目標用戶。

49、可選的，所述s5具體包括：

50、s51、系統(tǒng)通過多模態(tài)傳感器和用戶終端設備，實時收集用戶的反饋信息fuser，包括用戶的響應時間、操作結果、指令執(zhí)行的成功率和用戶的滿意度評分；

51、s52、將收集到的用戶反饋信息fuser進行預處理，包括數據清洗、去噪和標準化操作，得到標準化后的反饋數據fnorm；

52、s53、系統(tǒng)將標準化后的反饋數據fnorm與用戶的歷史反饋數據fhist進行融合，構建融合后的反饋特征表示ffusion；

53、s54、基于融合后的反饋特征表示ffusion，系統(tǒng)通過強化學習算法動態(tài)調整應急指令的生成和推送策略，強化學習的目標函數l為：

54、

55、其中，θ表示折扣因子，qt表示時間步t的獎勵函數，senv表示當前環(huán)境狀態(tài)；

56、s55、系統(tǒng)在指令推送后，持續(xù)監(jiān)控新的用戶反饋信息fuser，并實時更新融合反饋特征表示ffusion，根據實時更新的反饋信息，優(yōu)化應急指令的生成和推送策略，t表示整個決策過程的結束時間或終止條件，e表示期望值。

57、可選的，所述s6具體包括：

58、s61、系統(tǒng)根據用戶的身份、角色、位置以及環(huán)境感知數據，為不同用戶類型選擇最合適的推送策略，推送策略選擇的決策函數為：

59、

60、其中，sstrategy表示選擇的推送策略，ρi表示第i個影響因素的權重系數，表示第i個影響因素對k個策略的影響力評估值，n表示考慮的影響因素總數；

61、s62、根據選擇的推送策略，系統(tǒng)將語音、文本、圖像和視頻進行融合，生成最適合用戶接受的應急指令推送內容，推送內容的生成公式為：

62、

63、其中，ccontent表示生成的推送內容，ηj表示第j種模態(tài)信息的加權系數，mj表示第j種模態(tài)信息的內容表示，m表示模態(tài)信息的種類數量；

64、s63、在推送過程中，系統(tǒng)根據當前的網絡狀況自適應選擇最佳的推送模式，推送模式選擇的決策函數為：

65、

66、其中，mmode表示選擇的推送模式，latencyl表示第l種推送模式的網絡延遲，errorratel表示第l種推送模式的網絡錯誤率，bandwidthl表示第l種推送模式的帶寬；

67、s64、系統(tǒng)根據用戶的接收能力和設備特點，自適應調整推送內容的格式和大小，以確保信息能夠在不同的設備和環(huán)境中有效傳遞。個性化推送內容的調整公式為：

68、cadapted＝ccontent·adevice；

69、其中，cadapted表示適應性優(yōu)化后的推送內容，ccontent表示原始推送內容，adevice表示用戶設備適應性矩陣；

70、s65、系統(tǒng)在推送過程中持續(xù)監(jiān)控并優(yōu)化推送狀態(tài)；

71、s66、根據實時監(jiān)控和用戶反饋，系統(tǒng)動態(tài)調整推送策略和模式，確保應急指令在不同的網絡條件和用戶設備上都能被高效傳遞：

72、

73、其中，snew表示新的推送策略，mnew表示新的推送模式，satisfactionk,l表示用戶在策略k和模式l下的滿意度，costk,l表示用戶在策略k和模式l下的推送成本，benefitk,l表示用戶在策略k和模式l下的推送效果。

74、根據本發(fā)明實施例的一種基于人工智能的無線應急指揮廣播系統(tǒng)，包括如下模塊：

75、身份識別模塊：用于通過無線身份認證自動識別用戶身份，并確定用戶在應急場景中的角色；

76、定位與環(huán)境感知模塊：用于結合全球定位系統(tǒng)、wi-fi信號定位和物聯(lián)網傳感器，實時獲取用戶位置并感知環(huán)境信息；

77、應急指令生成模塊：基于用戶的身份、角色、位置和實時情境，利用圖注意力網絡和生成對抗網絡生成個性化應急指令；

78、優(yōu)先級調整模塊：采用分層強化學習算法，根據應急事件的進展和用戶反饋，動態(tài)調整應急指令的優(yōu)先級；

79、反饋機制模塊：用于實時收集用戶反饋信息，并通過強化學習算法優(yōu)化應急指令的生成和推送策略；

80、多模態(tài)推送模塊：基于用戶特征和網絡狀況，通過多模態(tài)通信技術將應急指令推送至用戶終端，并根據用戶接收能力和設備特點進行優(yōu)化。

81、本發(fā)明的有益效果是：

82、首先，本發(fā)明通過無線身份認證技術，實現了對用戶身份和角色的精準識別。無論是指揮人員、救援人員還是普通公眾，系統(tǒng)都能根據其具體身份和角色生成個性化的應急指令。這種差異化的指令生成方式不僅避免了傳統(tǒng)系統(tǒng)中信息冗余和誤解的問題，還確保了每位用戶都能接收到與其應急角色最相關的指令，從而大幅提高了信息傳遞的精準性和有效性。

83、其次，本發(fā)明在定位與環(huán)境感知方面的創(chuàng)新性設計使其能夠在復雜應急場景中提供高精度的定位服務，并實時感知用戶周圍的環(huán)境變化。通過結合全球定位系統(tǒng)(gps)、wi-fi信號定位和物聯(lián)網傳感器，系統(tǒng)能夠在室內外不同環(huán)境中精確定位用戶，并獲取包括溫度、氣體濃度等在內的環(huán)境數據。這些數據不僅為應急指令的生成和調整提供了可靠的依據，還使得系統(tǒng)能夠在應急事件的進展過程中動態(tài)更新用戶的地理信息模型，從而更加準確地指導應急行動。

84、在應急指令生成方面，本發(fā)明采用了基于圖注意力網絡(gat)和生成對抗網絡(gan)結合的模型，能夠基于用戶的身份、位置和環(huán)境情境動態(tài)生成個性化的應急指令。相較于傳統(tǒng)固定模板的指令生成方式，這種方法大大提高了指令的靈活性和適應性，使得應急指令能夠更好地應對復雜多變的場景需求。

85、此外，本發(fā)明的優(yōu)先級調整機制通過分層強化學習算法，使得應急指令的推送能夠根據事件的進展和用戶的實時反饋進行動態(tài)優(yōu)化。通過高層策略和低層策略的結合，系統(tǒng)能夠確保最重要的應急信息得到優(yōu)先傳遞，并且在應急事件的不同階段，始終保持信息傳遞的及時性和有效性。系統(tǒng)的實時反饋機制則進一步增強了指揮流程的閉環(huán)管理，能夠根據用戶的反饋信息持續(xù)優(yōu)化應急指令的生成和推送策略，從而確保應急響應的靈活性和適應性。

86、最后，本發(fā)明采用的多模態(tài)通信技術使其能夠在不同網絡條件和設備環(huán)境下，自適應選擇最佳的推送模式和內容形式。這不僅確保了應急信息的高效傳遞，還提升了系統(tǒng)在復雜場景中的整體通信能力。無論是在網絡狀況良好的城市環(huán)境，還是在網絡覆蓋不足的偏遠地區(qū)，系統(tǒng)都能靈活調整推送策略，確保信息能夠及時、準確地傳達到目標用戶。