发明内容
(一)要解决的技术问题
为了可视化预案,本发明提供一种预案可视化方法、计算机存储介质及电子设备。
(二)技术方案
为了达到上述目的,本发明采用的主要技术方案包括:
一种预案可视化方法,所述方法包括:
101,确定应急预案场景;
102,确定应急预案场景对应的初始的可视化预案脚本;
103,根据三维动画引擎,预设的风险知识库以及风险预测算法进行初始的可视化预案脚本的预案桌面推演;
104,根据预案桌面推演结果确定最终的可视化预案脚本。
可选地,步骤101具体包括:
根据预设的可视化预案库,场景资料库和模型库确定应急预案场景;
所述可视化预案库以主从表的方式存储预案;
其中,主表存储预案的基础信息,从表存储预案的过程信息;
主表的结构为:{预案名,建立事件,建立人,事件类型,培训视频文件,预案指令文件};
从表的结构为:{指令序号,场景描述,模型描述,指令类型,指令内容描述};
场景描述为:{<场景资料号、层次编号、定位坐标>};
模型描述为:{<模型资料号、层次编号、定位坐标、运动类型,运动函数>};
指令内容描述为:{<指令号、资源描述、动作描述>};
资源描述为:{<模型号、数量、限制条件>};
动作描述为:{<模型号、行为描述、运动函数、限制条件、风险触发条件>}。
可选地,步骤102具体包括:
根据从表确定应急预案场景对应的初始的可视化预案脚本。
可选地,步骤103中,三维动画引擎用于基于应急预案场景,根据三维动画函数形成初始的可视化预案脚本的三维可视化动态场景:
[E′,O,S,A]=f(E,L)
其中,E为当前场景,L为当前脚本指令,f为三维动画函数,E′为生成后的场景,O为生成后的对象,S为生成后的对象的状态,A为生成后的对象的动作。
可选地,步骤103中,风险知识库中对象的抽象描述为{O′,E″,S′,C};
其中,O′为风险知识库中的对象、E″是风险知识库中的对象所处环境、S为风险知识库中的对象的状态,C为风险知识库中的对象在所处环境或状态作用下的后果。
可选地,步骤103还基于所述风险知识库评估决策风险范例和计算资源调度风险。
可选地,评估决策风险范例包括:通过如下方程评估决策风险范例:
[S″,I]=c(E,t,v,C,w)
其中,c是范例演算方程,S″为计算得到的风险状态,I为风险响应值,E为当前场景集,t为时间,v为空间,C为决策指令参数集,w为演练类别;
所述计算资源调度风险包括:通过如下方程计算资源调度风险:
[G′,IG]=x(G,t,v,PG,w)
其中,x是计算方程,G为当前资源状态集,G′为计算后生成的资源状态集,IG为计算得到的资源风险集合,PG为资源调度计划。
可选地,步骤103中,风险预测算法包括:
通过E′=f′(E,t,v,F,w)计算所述应急预案场景在有/无外力作用下演化的过程;其中,f′为计算方程,E为当前场景,E′为生成后的场景,t为时间,v为空间,F为外力集,w为演练类别;
通过[E′,Sm,I]=f″(E,t,v,Fm,w)计算人员交互动作对所述应急预案场景的影响和对人员的影响;其中,f″为计算方程,Sm为人员的风险状态,I为风险响应值,Fm为人员的作用参数集;
通过[E′,{Sm}]=f″′(E,t,v,{Fm},w)计算协同作用下所述应急预案场景的演化情况;其中,f″′为计算方程,{Sm}为协同人员在协同动作后的状态集合,I为风险响应值,{Fm}为协同人员的作用参数集。
为了达到上述目的,本发明采用的主要技术方案还包括:一种计算机存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上述方面所述的方法。
为了达到上述目的,本发明采用的主要技术方案还包括:一种电子设备,其特征在于,包括存储器、以及一个或多个处理器,所述存储器用于存储一个或多个程序;所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,实现上述方面所述的方法。
(三)有益效果
本发明的有益效果是:确定应急预案场景;确定应急预案场景对应的初始的可视化预案脚本;根据三维动画引擎,预设的风险知识库以及风险预测算法进行初始的可视化预案脚本的预案桌面推演;根据预案桌面推演结果确定最终的可视化预案脚本。本申请提供的方法以三维动画引擎,预设的风险知识库以及风险预测算法构建可视化的预案,该预案可以以仿真方式模拟应急处置过程,给应急指挥、应急决策、应急推演等提供可视化环境。
具体实施方式
为了更好的解释本发明,以便于理解,下面结合附图,通过具体实施方式,对本发明作详细描述。
目前主要预案以书面和文字为主,可视化、可推演预案较少。随着应急管理的发展,对预案的可认知、可执行的要求越来越高,可视化预案具有大量需求。
基于此,本申请提供一种预案可视化方法,以3D模型、兵棋推演、决策树为基础,构建可视化的预案,该预案可以以仿真方式模拟应急处置过程,并通过决策树展示处置环境变化下的应对策略,给应急指挥、应急决策、应急推演等提供可视化环境。
参见图1,本实施例提供的预案可视化方法实现流程如下:
101,确定应急预案场景。
根据预设的可视化预案库,场景资料库和模型库确定应急预案场景。
可视化预案库主要用于存储预案,预案存储结构采用主从表的方式进行存储。主表存储预案的基础信息,从表存储预案的过程信息。
主表的结构为:{预案名,建立事件,建立人,事件类型,培训视频文件,预案指令文件}。
从表的结构为:{指令序号,场景描述,模型描述,指令类型,指令内容描述}。
场景描述为:{<场景资料号、层次编号、定位坐标>}。
模型描述为:{<模型资料号、层次编号、定位坐标、运动类型,运动函数>}。
指令内容描述为:{<指令号、资源描述、动作描述>}。
资源描述为:{<模型号、数量、限制条件>}。
动作描述为:{<模型号、行为描述、运动函数、限制条件、风险触发条件>}。
从表的内容构成预案脚本。
102,确定应急预案场景对应的初始的可视化预案脚本。
具体的,根据从表确定应急预案场景对应的初始的可视化预案脚本。
103,根据三维动画引擎,预设的风险知识库以及风险预测算法进行初始的可视化预案脚本的预案桌面推演。
其中,
1)三维动画引擎用于基于应急预案场景,根据三维动画函数形成初始的可视化预案脚本的三维可视化动态场景:
[E′,O,S,A]=f(E,L)
其中,E为当前场景,L为当前脚本指令,f为三维动画函数,E′为生成后的场景,O为生成后的对象(对应模型),S为生成后的对象的状态(位置等),A为生成后的对象的动作(爆炸、死亡、液体流出等)。
2)风险知识库主要预设了一组动作,用于记载不同环境状况下对象的状态或动作变化。风险知识库中对象的抽象描述为{O′,E″,S′,C}。
其中,O′为风险知识库中的对象、E″是风险知识库中的对象所处环境(如场景)、S为风险知识库中的对象的状态,C为风险知识库中的对象在所处环境或状态作用下的后果。
另外,还基于风险知识库评估决策风险范例和计算资源调度风险。
其中,评估决策风险范例主要计算协同情况下,所有参与方给出的行为,形成的决策带来的风险情况。评估决策风险范例包括:通过如下方程评估决策风险范例:
[S″,I]=c(E,t,v,C,w)
其中,c是范例演算方程,S″为计算得到的风险状态,I为风险响应值(用于预警方式选择),E为当前场景集,t为时间,v为空间,C为决策指令参数集(可以为空,空表示没有决策),w为演练类别(即灾害类别)。
计算资源调度风险主要计算在演练处置过程中资源的状态。计算资源调度风险包括:通过如下方程计算资源调度风险:
[G′,IG]=x(G,t,v,PG,w)
其中,x是计算方程,G为当前资源状态集(含种类、时、空、数量),G′为计算后生成的资源状态集,IG为计算得到的资源风险集合,PG为资源调度计划。
3)风险预测算法主要根据对象与场景的作用,推算风险变化。风险预测算法包括:灾害场景演化动力学计算,人员动作风险动力学计算和协同作用的动力学计算。
灾害场景演化动力学计算通过E′=f′(E,t,v,F,w)计算应急预案场景在有/无外力作用下演化的过程。其中,f′为计算方程,E为当前场景,E′为生成后的场景,t为时间,v为空间,F为外力集(可以为空),w为演练类别。
人员动作风险动力学计算通过[E′,Sm,I]=f″(E,t,v,Fm,w)计算人员交互动作对应急预案场景的影响和对人员的影响。其中,f″为计算方程,Sm为人员的风险状态,I为风险响应值,Fm为人员的作用参数集(可以为空,空表示人员没有动作)。
协同作用的动力学计算通过[E′,{Sm}]=f″′(E,t,v,{Fm},w)计算协同作用下应急预案场景的演化情况。其中,f″′为计算方程,{Sm}为协同人员在协同动作后的状态集合,I为风险响应值,{Fm}为协同人员的作用参数集。
104,根据预案桌面推演结果确定最终的可视化预案脚本。
本实施例提供的方法以3D(三维)模型、兵棋推演、决策树为技术基础,构建预案设计、推演,并记录过程,形成可视化预案。参见图2,再次对本实施例提供的方法进行说明。
[1]可视化预案库:一种结构化存放可视化预案的数据库,保存可视化预案,并为预案编辑提供样本支持;
[2]场景资料库:提供各种3D场景,为应急预案场景设计提供支持;
[3]模型库:提供各种对象3D模型,如人、车、设备、建筑等,为应急预案设计中涉及的对象编辑提供支持;
[4]可视化场景编辑:用户借助[1]\[2]\[3]编辑应急预案的场景,提供预案所在的环境;
[5]可视化预案脚本编辑:用户借助[1]\[2]编写预案的脚本,由一组预案指令构成;
[6]3D动画引擎:由于3D动画的生成,根据预案的场景、脚本生成3D动画;
[7]风险知识库:存储风险范例,用于辨识预案中的风险,对预案中指令风险进行评估;
[8]风险预测算法:一种算法,主要对预案指令产生的结果进行预测,判断在预案指令下,风险的变化;
[9]预案桌面推演:一种交互推演方法,系统根据脚本或人工对对象/指令的调整,推演预案事件的变化情况,并借助[7]/[8]评估风险,通过[6]生成3D动画;
[10]可视化预案修改:用户根据[9]的推演进行预案脚本的修改,以优化预案中的指令,降低风险;
[11]可视化预案归档:用户根据推演,确定认为可行的预案,将其保存;
[12]生成预案培训课件:系统对归档的预案生成视频,用于预案培训。
本实施例提供的方法,解决了预案可视化和可推演问题,提供了场景库、模型库可以可视化编辑预案场景和脚本,提供了3D引擎可以动态生成预案3D场景,用于可视化推演,对可视化预案可以直接生成培训用视频,将预案推演和应用培训结合,提升应急能力。适用于各种应急预案编制和推演。
本发明提供的方法确定应急预案场景;确定应急预案场景对应的初始的可视化预案脚本;根据三维动画引擎,预设的风险知识库以及风险预测算法进行初始的可视化预案脚本的预案桌面推演;根据预案桌面推演结果确定最终的可视化预案脚本。本申请提供的方法以三维动画引擎,预设的风险知识库以及风险预测算法构建可视化的预案,该预案可以以仿真方式模拟应急处置过程,给应急指挥、应急决策、应急推演等提供可视化环境。
基于同一发明构思,本实施例提供了一种计算机存储介质,其上存储有计算机程序所述程序被处理器执行时实现如下步骤。
101,确定应急预案场景;
102,确定应急预案场景对应的初始的可视化预案脚本;
103,根据三维动画引擎,预设的风险知识库以及风险预测算法进行初始的可视化预案脚本的预案桌面推演;
104,根据预案桌面推演结果确定最终的可视化预案脚本。
可选地,步骤101具体包括:
根据预设的可视化预案库,场景资料库和模型库确定应急预案场景;
可视化预案库以主从表的方式存储预案;
其中,主表存储预案的基础信息,从表存储预案的过程信息;
主表的结构为:{预案名,建立事件,建立人,事件类型,培训视频文件,预案指令文件};
从表的结构为:{指令序号,场景描述,模型描述,指令类型,指令内容描述};
场景描述为:{<场景资料号、层次编号、定位坐标>};
模型描述为:{<模型资料号、层次编号、定位坐标、运动类型,运动函数>};
指令内容描述为:{<指令号、资源描述、动作描述>};
资源描述为:{<模型号、数量、限制条件>};
动作描述为:{<模型号、行为描述、运动函数、限制条件、风险触发条件>}。
可选地,步骤102具体包括:
根据从表确定应急预案场景对应的初始的可视化预案脚本。
可选地,步骤103中,三维动画引擎用于基于应急预案场景,根据三维动画函数形成初始的可视化预案脚本的三维可视化动态场景:
[E′,O,S,A]=f(E,L)
其中,E为当前场景,L为当前脚本指令,f为三维动画函数,E′为生成后的场景,O为生成后的对象,S为生成后的对象的状态,A为生成后的对象的动作。
可选地,步骤103中,风险知识库中对象的抽象描述为{O′,E″,S′,C};
其中,O′为风险知识库中的对象、E″是风险知识库中的对象所处环境、S为风险知识库中的对象的状态,C为风险知识库中的对象在所处环境或状态作用下的后果。
可选地,步骤103还基于风险知识库评估决策风险范例和计算资源调度风险。
可选地,评估决策风险范例包括:通过如下方程评估决策风险范例:
[S″,I]=c(E,t,v,C,w)
其中,c是范例演算方程,S″为计算得到的风险状态,I为风险响应值,E为当前场景集,t为时间,v为空间,C为决策指令参数集,w为演练类别;
计算资源调度风险包括:通过如下方程计算资源调度风险:
[G′,IG]=x(G,t,v,PG,w)
其中,x是计算方程,G为当前资源状态集,G′为计算后生成的资源状态集,IG为计算得到的资源风险集合,PG为资源调度计划。
可选地,步骤103中,风险预测算法包括:
通过E′=f′(E,t,v,F,w)计算应急预案场景在有/无外力作用下演化的过程;其中,f′为计算方程,E为当前场景,E′为生成后的场景,t为时间,v为空间,F为外力集,w为演练类别;
通过[E′,Sm,I]=f″(E,t,v,Fm,w)计算人员交互动作对应急预案场景的影响和对人员的影响;其中,f″为计算方程,Sm为人员的风险状态,I为风险响应值,Fm为人员的作用参数集;
通过[E′,{Sm}]=f″′(E,t,v,{Fm},w)计算协同作用下应急预案场景的演化情况;其中,f″′为计算方程,{Sm}为协同人员在协同动作后的状态集合,I为风险响应值,{Fm}为协同人员的作用参数集。
本实施例提供的计算机存储介质上存储的计算机程序,确定应急预案场景;确定应急预案场景对应的初始的可视化预案脚本;根据三维动画引擎,预设的风险知识库以及风险预测算法进行初始的可视化预案脚本的预案桌面推演;根据预案桌面推演结果确定最终的可视化预案脚本。以三维动画引擎,预设的风险知识库以及风险预测算法构建可视化的预案,该预案可以以仿真方式模拟应急处置过程,给应急指挥、应急决策、应急推演等提供可视化环境。
基于同一发明构思,本实施例提供了一种电子设备,参见图3,包括存储器301、处理器302、总线303以及存储在存储器301上并可在处理器302上运行的计算机程序,所述处理器302执行所述程序时实现如下步骤。
101,确定应急预案场景;
102,确定应急预案场景对应的初始的可视化预案脚本;
103,根据三维动画引擎,预设的风险知识库以及风险预测算法进行初始的可视化预案脚本的预案桌面推演;
104,根据预案桌面推演结果确定最终的可视化预案脚本。
可选地,步骤101具体包括:
根据预设的可视化预案库,场景资料库和模型库确定应急预案场景;
可视化预案库以主从表的方式存储预案;
其中,主表存储预案的基础信息,从表存储预案的过程信息;
主表的结构为:{预案名,建立事件,建立人,事件类型,培训视频文件,预案指令文件};
从表的结构为:{指令序号,场景描述,模型描述,指令类型,指令内容描述};
场景描述为:{<场景资料号、层次编号、定位坐标>};
模型描述为:{<模型资料号、层次编号、定位坐标、运动类型,运动函数>};
指令内容描述为:{<指令号、资源描述、动作描述>};
资源描述为:{<模型号、数量、限制条件>};
动作描述为:{<模型号、行为描述、运动函数、限制条件、风险触发条件>}。
可选地,步骤102具体包括:
根据从表确定应急预案场景对应的初始的可视化预案脚本。
可选地,步骤103中,三维动画引擎用于基于应急预案场景,根据三维动画函数形成初始的可视化预案脚本的三维可视化动态场景:
[E′,O,S,A]=f(E,L)
其中,E为当前场景,L为当前脚本指令,f为三维动画函数,E′为生成后的场景,O为生成后的对象,S为生成后的对象的状态,A为生成后的对象的动作。
可选地,步骤103中,风险知识库中对象的抽象描述为{O′,E″,S′,C};
其中,O′为风险知识库中的对象、E″是风险知识库中的对象所处环境、S为风险知识库中的对象的状态,C为风险知识库中的对象在所处环境或状态作用下的后果。
可选地,步骤103还基于风险知识库评估决策风险范例和计算资源调度风险。
可选地,评估决策风险范例包括:通过如下方程评估决策风险范例:
[S″,I]=c(E,t,v,C,w)
其中,c是范例演算方程,S″为计算得到的风险状态,I为风险响应值,E为当前场景集,t为时间,v为空间,C为决策指令参数集,w为演练类别;
计算资源调度风险包括:通过如下方程计算资源调度风险:
[G′,IG]=x(G,t,v,PG,w)
其中,x是计算方程,G为当前资源状态集,G′为计算后生成的资源状态集,IG为计算得到的资源风险集合,PG为资源调度计划。
可选地,步骤103中,风险预测算法包括:
通过E′=f′(E,t,v,F,w)计算应急预案场景在有/无外力作用下演化的过程;其中,f′为计算方程,E为当前场景,E′为生成后的场景,t为时间,v为空间,F为外力集,w为演练类别;
通过[E′,Sm,I]=f″(E,t,v,Fm,w)计算人员交互动作对应急预案场景的影响和对人员的影响;其中,f″为计算方程,Sm为人员的风险状态,I为风险响应值,Fm为人员的作用参数集;
通过[E′,{Sm}]=f″′(E,t,v,{Fm},w)计算协同作用下应急预案场景的演化情况;其中,f″′为计算方程,{Sm}为协同人员在协同动作后的状态集合,I为风险响应值,{Fm}为协同人员的作用参数集。
本实施例提供的电子设备,确定应急预案场景;确定应急预案场景对应的初始的可视化预案脚本;根据三维动画引擎,预设的风险知识库以及风险预测算法进行初始的可视化预案脚本的预案桌面推演;根据预案桌面推演结果确定最终的可视化预案脚本。以三维动画引擎,预设的风险知识库以及风险预测算法构建可视化的预案,该预案可以以仿真方式模拟应急处置过程,给应急指挥、应急决策、应急推演等提供可视化环境。
需要明确的是,本发明并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见,这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中,描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是,本发明的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤,本领域的技术人员可以在领会本发明的精神后,作出各种改变、修改和添加,或者改变步骤之间的顺序。
还需要说明的是,本发明中提及的示例性实施例,基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是,本发明不局限于上述步骤的顺序,也就是说,可以按照实施例中提及的顺序执行步骤,也可以不同于实施例中的顺序,或者若干步骤同时执行。
最后应说明的是:以上所述的各实施例仅用于说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或全部技术特征进行等同替换;而这些修改或替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。