本發(fā)明涉及人工智能和應急救援資源調配，尤其涉及一種基于人工智能的救援資源調配方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、應急救援資源調度是應急管理領域的一個重要研究內(nèi)容。高效精準的應急救援資源調度能夠降低災區(qū)的受災程度，并且能夠有效減緩/防止災區(qū)的進一步災害的復發(fā)風險。因此如何提升應急救援資源的調度效率是當前的研究重點。

2、現(xiàn)有的應急救援資源需求預測方法主要有案例推理法和神經(jīng)網(wǎng)絡方法，這些方法都需要大量的歷史數(shù)據(jù)進行訓練后，規(guī)劃當前災區(qū)的各受災點的應急救援資源調配策略，而不同災區(qū)的受災情況和受災方式存在單一性和獨特性，且每個災區(qū)的受災情況往往包含不僅包含單個災情，而在復雜災情的情況下，每個受災點的資源需求類型、和資源需求量往往無法單一分析，從而導致對復雜災情受災點的應急資源調度的精準度較低。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的主要目的在于提供了一種基于人工智能的救援資源調配方法及系統(tǒng)，旨在解決現(xiàn)有技術，由于不同災區(qū)的受災情況和受災方式存在單一性和獨特性，且每個災區(qū)的受災情況往往包含不僅包含單個災情，而在復雜災情的情況下，每個受災點的資源需求類型、和資源需求量往往無法單一分析，從而導致對復雜災情受災點的應急資源調度的精準度較低的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種基于人工智能的救援資源調配方法，所述方法包括：

3、獲取目標災區(qū)的當前災情信息、以及多個救援資源的資源信息，并基于所述目標災區(qū)的當前災情信息，識別每個災情點的受災信息、以及每個災情點的各災情狀態(tài)；

4、基于每個災情點的受災信息、以及每個災情點的各災情狀態(tài)，通過災情分析網(wǎng)絡，識別每個災情點的各資源需求信息，并基于每個救援資源的資源信息，識別每個救援資源的資源類型、以及每個救援資源的資源分布信息；

5、基于每個災情點的各資源需求信息，通過資源配置模型，識別每個災情點的資源配置信息，并基于每個救援資源的資源類型、每個救援資源的資源分布信息、以及每個災情點的資源配置信息，生成每個災情點的救援資源調配策略。

6、可選的，所述基于所述目標災區(qū)的當前災情信息，識別每個災情點的受災信息、以及每個災情點的各災情狀態(tài)，包括：

7、將所述目標災區(qū)的災情信息進行災情分布處理，得到所述目標災區(qū)的各災情點的子災情信息，并針對每個災情點，基于所述災情點的子災情信息，識別所述災情點的各災情類別、每個災情類別的災情程度、每個災情類別的災情范圍、以及每個災情類別的災情現(xiàn)狀；

8、基于所述災情點的各災情類別、以及每個災情類別的災情程度，識別每個災情類別的災情等級，并將所有災情類別的災情等級，作為所述災情點的災情狀態(tài)；

9、基于每個災情類別的災情范圍、以及每個災情類別的災情現(xiàn)狀，識別每個災情類別的子受災信息，并將所有災情類別的子受災信息，作為所述災情點的受災信息。

10、可選的，所述基于每個災情點的受災信息、以及每個災情點的各災情狀態(tài)，通過災情分析網(wǎng)絡，識別每個災情點的各資源需求信息，包括：

11、針對每個災情點，基于所述災情點的每個災情類別的災情范圍、以及每個災情類別的災情等級，通過災情分析網(wǎng)絡，識別每個災情類別對應的第一資源需求信息；

12、基于每個災情類別的災情現(xiàn)狀，通過災情數(shù)據(jù)庫中，查詢每個災情類別的第二資源需求信息，并基于各所述第一資源需求信息、以及各所述第二資源需求信息，通過資源保障策略，篩選所述災情點的各資源需求信息。

13、可選的，所述基于每個救援資源的資源信息，識別每個救援資源的資源類型、以及每個救援資源的資源分布信息，包括：

14、基于每個救援資源的資源信息，識別每個救援資源的資源定位信息、每個救援資源的資源標識信息、以及每個資源定位信息的資源持有量，并基于每個救援資源的資源標識信息，在資源數(shù)據(jù)庫中，查詢每個救援資源所屬的資源類型；

15、基于每個救援資源的資源定位信息，以及每個資源定位信息的資源持有量，在所述目標災區(qū)進行資源分布排序處理，得到每個救援資源的資源分布信息。

16、可選的，所述基于每個災情點的各資源需求信息，通過資源配置模型，識別每個災情點的資源配置信息，包括：

17、基于每個災情點的資源需求信息，識別每個災情點需求的各資源類型、以及每個災情點的各資源類型的需求量；

18、基于每個災情點需求的各資源類型、每個災情點的各資源類型的需求量、以及每個救援資源對應的資源持有量，通過資源配置模型，配置每個災情點的各資源類型的實際資源配置量；

19、將每個災情點的所有資源類型的實際資源配置量，作為每個災情點的資源配置信息。

20、可選的，所述基于每個救援資源的資源類型、每個救援資源的資源分布信息、以及每個災情點的資源配置信息，生成每個災情點的救援資源調配策略，包括：

21、基于每個救援資源的資源分布信息，識別每個救援資源的各資源囤積位置點、以及每個救援資源在各資源囤積位置點的資源囤積量；

22、基于每個災情點的災情位置信息、以及每個資源囤積位置點的囤積位置信息，計算每個災情點與每個資源囤積位置點之間的距離信息；

23、基于每個災情點與每個資源囤積位置點之間的距離信息、每個救援資源在各資源囤積位置點的資源囤積量、以及每個災情點的資源配置信息，通過資源調配網(wǎng)絡，生成每個災情點的救援資源調配策略。

24、此外，為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提供一種基于人工智能的救援資源調配系統(tǒng)，所述基于人工智能的救援資源調配系統(tǒng)包括：

25、獲取模塊，用于獲取目標災區(qū)的當前災情信息、以及多個救援資源的資源信息，并基于所述目標災區(qū)的當前災情信息，識別每個災情點的受災信息、以及每個災情點的各災情狀態(tài)；

26、識別模塊，用于基于每個災情點的受災信息、以及每個災情點的各災情狀態(tài)，通過災情分析網(wǎng)絡，識別每個災情點的各資源需求信息，并基于每個救援資源的資源信息，識別每個救援資源的資源類型、以及每個救援資源的資源分布信息；

27、生成模塊，用于基于每個災情點的各資源需求信息，通過資源配置模型，識別每個災情點的資源配置信息，并基于每個救援資源的資源類型、每個救援資源的資源分布信息、以及每個災情點的資源配置信息，生成每個災情點的救援資源調配策略。

28、可選的，所述獲取模塊，具體用于：

29、將所述目標災區(qū)的災情信息進行災情分布處理，得到所述目標災區(qū)的各災情點的子災情信息，并針對每個災情點，基于所述災情點的子災情信息，識別所述災情點的各災情類別、每個災情類別的災情程度、每個災情類別的災情范圍、以及每個災情類別的災情現(xiàn)狀；

30、基于所述災情點的各災情類別、以及每個災情類別的災情程度，識別每個災情類別的災情等級，并將所有災情類別的災情等級，作為所述災情點的災情狀態(tài)；

31、基于每個災情類別的災情范圍、以及每個災情類別的災情現(xiàn)狀，識別每個災情類別的子受災信息，并將所有災情類別的子受災信息，作為所述災情點的受災信息。

32、可選的，所述識別模塊，具體用于：

33、針對每個災情點，基于所述災情點的每個災情類別的災情范圍、以及每個災情類別的災情等級，通過災情分析網(wǎng)絡，識別每個災情類別對應的第一資源需求信息；

34、基于每個災情類別的災情現(xiàn)狀，通過災情數(shù)據(jù)庫中，查詢每個災情類別的第二資源需求信息，并基于各所述第一資源需求信息、以及各所述第二資源需求信息，通過資源保障策略，篩選所述災情點的各資源需求信息。

35、可選的，所述識別模塊，具體用于：

36、基于每個救援資源的資源信息，識別每個救援資源的資源定位信息、每個救援資源的資源標識信息、以及每個資源定位信息的資源持有量，并基于每個救援資源的資源標識信息，在資源數(shù)據(jù)庫中，查詢每個救援資源所屬的資源類型；

37、基于每個救援資源的資源定位信息，以及每個資源定位信息的資源持有量，在所述目標災區(qū)進行資源分布排序處理，得到每個救援資源的資源分布信息。

38、可選的，所述生成模塊，具體用于：

39、基于每個災情點的資源需求信息，識別每個災情點需求的各資源類型、以及每個災情點的各資源類型的需求量；

40、基于每個災情點需求的各資源類型、每個災情點的各資源類型的需求量、以及每個救援資源對應的資源持有量，通過資源配置模型，配置每個災情點的各資源類型的實際資源配置量；

41、將每個災情點的所有資源類型的實際資源配置量，作為每個災情點的資源配置信息。

42、可選的，所述生成模塊，具體用于：

43、基于每個救援資源的資源分布信息，識別每個救援資源的各資源囤積位置點、以及每個救援資源在各資源囤積位置點的資源囤積量；

44、基于每個災情點的災情位置信息、以及每個資源囤積位置點的囤積位置信息，計算每個災情點與每個資源囤積位置點之間的距離信息；

45、基于每個災情點與每個資源囤積位置點之間的距離信息、每個救援資源在各資源囤積位置點的資源囤積量、以及每個災情點的資源配置信息，通過資源調配網(wǎng)絡，生成每個災情點的救援資源調配策略。

46、第三方面，本技術提供了一種計算機設備。所述計算機設備包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)第一方面中任一項所述的方法的步驟。

47、第四方面，本技術提供了一種計算機可讀存儲介質。其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)第一方面中任一項所述的方法的步驟。

48、第五方面，本技術提供了一種計算機程序產(chǎn)品。所述計算機程序產(chǎn)品包括計算機程序，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)第一方面中任一項所述的方法的步驟。

49、本發(fā)明提供了一種基于人工智能的救援資源調配方法及系統(tǒng)，上述方法所述方法包括：獲取目標災區(qū)的當前災情信息、以及多個救援資源的資源信息，并基于所述目標災區(qū)的當前災情信息，識別每個災情點的受災信息、以及每個災情點的各災情狀態(tài)；基于每個災情點的受災信息、以及每個災情點的各災情狀態(tài)，通過災情分析網(wǎng)絡，識別每個災情點的各資源需求信息，并基于每個救援資源的資源信息，識別每個救援資源的資源類型、以及每個救援資源的資源分布信息；基于每個災情點的各資源需求信息，通過資源配置模型，識別每個災情點的資源配置信息，并基于每個救援資源的資源類型、每個救援資源的資源分布信息、以及每個災情點的資源配置信息，生成每個災情點的救援資源調配策略。本方案通過對目標災區(qū)進行分災情點分析，從而識別每個災情點的受災信息和每個災情點的各災情狀態(tài)，從而將每個災情點的復雜災情進行拆分分析，提升了識別每個災情點的各災情類別的受災信息和災情狀態(tài)的識別精準度。然后，再基于各災情類別的受災信息和災情狀態(tài)，對每個災情點進行資源配置，得到每個資源點的資源配置信息，從而提升了對各災情點的資源配置精準度和資源配置全面性。最后，本方案基于各救援資源的資源分布信息，以及各災情點的資源配置信息，生成每個災情點的救援資源調配策略，從而在滿足各災情點的資源配置量的情況下，提升了對各災情點的資源配置效率，和對目標災區(qū)的資源調度效率，從而綜合提升了對復雜災情受災點的應急資源調度的精準度。