人工智能微课堂丨AI赋能应急管理筑牢安全新防线_虚拟现实

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人工智能技术在应急领域的应用主要面向疾病防控管理人员、防灾减灾管理人员、应急决策指挥人员、安全生产管理人员等，实现疾病防控、防灾减灾、应急指挥、安全生产管理等方面的智能化。

一、应用领域

面向疾病防控管理人员，人工智能技术可助力医学影像智能识别、轨迹预警、风险评估、无接触测温、无人作业等。例如：利用图像识别算法，对CT（电子计算机断层扫描）X光等医学影像特征进行大规模快速识别，用于流行性疾病早期预警。

面向防灾减灾管理人员，人工智能技术可助力地质灾害预警、防汛防涝预警等。例如：基于气象数据与高精度遥感数据结合，评估降雨过程对城市水域分洪泄洪能力的影响，动态预测积水情况，及时发布灾害预警信息，减小损害。

面向应急决策指挥人员，人工智能技术可助力应急疏散方案优化、应急动员方案优化、应急物资保障优化等。例如：基于城市安置点、应急避难场所、交通情况等多种要素综合分析，动态生成、优化疏散路线和安置方案，提升应急指挥决策能力。

面向安全生产管理人员，人工智能技术可助力异常行为识别、重点设备监测、危险品特性管理等。例如：对燃气、油料、蒸汽等管线、阀门、泵站布设具备识别功能的视频监控装置，识别人员闯入、违反安全操作流程、人为破坏、车辆闯入、车辆违规行驶等异常行为，并生成管理预警。

二、场景案例

（一）人工智能强化城市防灾减灾

洪涝灾害，一直是人类面临的重大挑战，给社会带来难以估量的损失。为了有效应对这一挑战，通过在防汛防涝的重要点位安装具备算法能力的视频感知源，配合视频监控汇聚和大数据分析技术，对汇聚的视频数据进行处理，分析降雨量、水流速度、水位等信息，一旦监测到潜在洪涝灾害的迹象，它能够迅速启动预警机制，将预警信息迅速传达给相关人员，使人们能够迅速采取适当的措施，有效减少灾害带来的伤害和损失，提升城市的洪涝防灾减灾能力。

（二）人工智能助力安全生产

传统生产作业安全管理全过程中存在信息获取不及时、人员巡查效率低下以及预警机制不到位等难题，通过边缘计算、深度学习、图像识别等技术，可以全方面多层次地对生产过程中可能遇到的安全问题进行及时准确的预警。可自定义设置危险区域、重要区域、禁区等，当检测到有人员闯入时立即发出预警并及时处理，还可实现对作业过程中可能存在的危险行为和现象进行及时的识别和预警，进而提升企业的生产风险防范水平，规范生产流程，实现安全生产的智能化运行。