CN113057604A - 一种埋压人员救援平台 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种埋压人员救援平台，包括数据采集系统，用于对灾害场景中埋压人员数据及场景数据进行采集；数据集成系统，对于所述数据采集系统采集到的数据进行整合；云服务器，包括存储器、处理器、及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的数据处理系统；所述数据处理系统，用于根据数据集成系统整合的数据进行处理分析；多模智能终端系统，用于接收所述数据处理系统的处理分析结果，生成调度决策，进行展示。本发明针对灾害场景下的人员救援设计了一种埋压人员救援平台，以立体分层技术为手段，应用人体生命体征感知技术等技术，极大的保障了灾后埋压人员的抢救精准性和及时性。
Description
技术领域
本发明涉及救援设备领域，特别是涉及一种埋压人员救援平台。
背景技术
中国是地震等灾害多发的国家之一。当灾害发生后，房屋坍塌，抢救埋压人员成为首要任务。当前的灾后应急辅助救援平台大多是以相对封闭的任务模块封存，根据应急响应级别匹配应急预案中相关内容生成处置建议，其结果相对单一固定，缺少对灾害场景差异的考虑，无法随着灾情变化而动态调整。因此实效性、科学性相对较差，不能全方位掌握灾后从深层致表层的整体状况，主要依赖专家经验进行修正调整，无法快速高效的对废墟进行搜救，浪费了宝贵的救援时间。
发明内容
为了克服上述技术问题，本发明提供了一种埋压人员救援平台，在复杂的灾害场景中最大限度的保证灾后人员抢救的准确性和及时性。
为实现上述目的，本发明的技术方案如下：
一种埋压人员救援平台，所述平台包括：
数据采集系统，用于对灾害场景中埋压人员数据及场景数据进行采集；
数据集成系统，对于所述数据采集系统采集到的数据进行整合；
云服务器，包括存储器、处理器、及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的数据处理系统；
所述数据处理系统，用于根据数据集成系统整合的数据进行处理分析；
多模智能终端系统，用于接收所述数据处理系统的处理分析结果，生成调度决策，进行展示。
优选地，所述数据采集系统连接有卫星模块、消防基站模块、雷达模块、面包屑节点模块、Wi-Fi环境感知模块；
所述卫星模块，用于生成受灾现场卫星地图，获取受灾现场情况及人员分布情况；
所述消防基站模块，用于搜索手机信号，预测人群集中埋压区域及浅层埋压人员位置；
所述雷达模块，用于探测所述集中埋压区域中的生命迹象及深层埋压人员位置；
所述面包屑节点，由至少一个微型无线传感和通信节点组成，其设置在受灾区域，用于在灾区建立起无线网络；
所述Wi-Fi环境感知模块，用于检测受灾被埋区域是否存在存活人员。
优选地，所述面包屑节点模块采用如下方式部署：
通过随机方式部署在灾区，包括但不限于抛撒、自动掉落方式；
配备给救援人员随身携带；
通过无人机安装的弹射器，根据现场无线信号条件、地形条件全自动地弹射。
优选地，所述Wi-Fi环境感知模块的工作原理包括：
所述Wi-Fi环境感知模块的发射端发射Wi-Fi信号；
所述Wi-Fi信号在传播过程中遇到人体，发生所述Wi-Fi信号的扰动，包括但不限于Wi-Fi信号的反射、折射、衍射、散射；
所述Wi-Fi环境感知模块的接收端接收所述扰动后的Wi-Fi信号，计算信道状态信息，提取其中的幅度信息及相位信息；
根据幅度信息及相位信息判断与人体呼吸频率有关的周期性信号。
优选地，所述计算信道状态信息，提取其中的幅度信息及相位信息，采用如下公式：
Y＝HX+N
其中，Y为接收端的信号向量，X为发射端的信号向量，H表示信道状态矩阵，N代表高斯白噪声；
信道状态矩阵H是每个子载波信道信息的集合：
H＝[H1,H2,H3,...,HN]T
其中，N为子载波个数；每个HN代表一个子载波的幅度和相位，H以复数形式a+bi出现，得到对应的幅度A和相位θ，
优选地，所述判断与人体呼吸频率有关的周期性信号，包括如下步骤：
根据计算得到的信道状态信息，截取生命信号；
将所述生命信号通过滤波器，得到一组较为规则的呼吸波形，检测呼吸的瞬时速度。
优选地，所述数据采集系统、通过无线通讯基站与所述数据集成系统连接，将收集、处理产生的数据通过无线通信装置发送给所述数据集成系统；
所述数据集成系统对数据进行存储和预处理后对数据进行解码并重新编码，被重新编码后的数据通过无线通信装置上传到云服务器内；
所述数据集成系统通过无线通讯基站与云服务器通信连接，云服务器将接收到的数据进行分类后发送给数据处理系统；
所述数据处理系统将相关联的数据分类进行匹配，匹配后的数据分别组成新的数据组，用于人员分布模型构建及灾后场景建模构建；
终端系统根据所述云服务器传输的数据及建模结果进行决策调度，并实时显示灾后现场情况。
优选地，所述人员分布模型构建及灾后场景建模构建采用立体分层构建方法包括如下步骤：
通过所述卫星模块调动遥感卫星来获取灾害地区的表层的实时卫星遥感地图及人员分布情况；
通过所述消防基站模块搜索手机信号，预测浅层人群集中埋压区域；
通过所述面包屑节点在灾区建立起无线网络；所述Wi-Fi环境感知模块依据所述面包屑节点构建的无线网络，检测浅层零散存活人员生命迹象；
通过所述雷达模块探测所述深层埋压区域中的生命迹象；
结合表层、浅层、深层的探测数据生成灾后场景及人员分布模型。
优选地，所述多模智能终端系统包括决策调度模块、交互模块、余灾监控模块；
所述决策调度模块根据云服务器的建模结果，对救援员人员进行调度及对救援物资进行分配；
所述交互模块用于实时显示灾后现场状况及被埋人员分布变化；
所述余灾监控模块包括传感器单元、中央控制单元、监控中心、报警单元；
所述传感器单元通过数据线与所述中央控制单元连接，并将监控到的后续灾害数据发送给所述中央控制单元，所述中央控制单元将数据以数据库形式保存并进行自我诊断生成报表，识别报表中传感器失效信号、异常信号等信息，自动地将故障信息上传至所述多模智能终端系统，并激活报警单元。
优选地，所述传感器单元包括气体探测器组件：用于探测震后场景中的气体成分，用于分析埋压区域是否存在易燃易爆、有害气体、埋压区域是否存在缺氧情况。
本发明的有益效果为：
本申请提出一种埋压人员救援平台，可以针对地震、泥石流等灾后现场，以立体分层技术为手段，应用及精细化埋压人员分布感知等技术，实现埋压人员立体搜救，极大的提高了搜救的准确性及效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中上所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的部分实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请示例性的一种埋压人员救援平台的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及示例性实施例，对本发明进行进一步详细说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本申请可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在......时”或“当......时”或“响应于确定”。
为了克服现有技术存在的不足，本发明实施例提供了一种埋压人员救援平台，结合了卫星地图技术、手机伪基站搜索技术、生命雷达探测等技术，能对灾后埋压人员进行立体搜救及生命体征分析，实现了对灾后现场的立体建模，提高了灾后搜救的准确性及效率。下面将结合具体实施例对本发明请求保护的一种灾害场景立体构建与埋压人员分布感知系统作进一步地详细阐述。
一种埋压人员救援平台，所述平台包括：
数据采集系统，用于对灾害场景中埋压人员数据及场景数据进行采集；在本实施例中，利用Wi-Fi人体生命体征感知的路由器组件；可对浅层区域埋压人员的手机信号进行检测的热点基站组件；判断手机信号位置的面包屑导航组件；对深层区域的埋压人员进行雷达探测定位的雷达组件；气体探测器组件等，对埋压人员数据及场景数据进行采集，摄像模块、路由器、热点基站、面包屑组件、雷达等各种设备采集到的信息，分别显示在三个不同的层面，分别是表层、浅层和深层。
数据集成系统，对于所述数据采集系统采集到的数据进行整合；本发明实施例中，由于数据采集系统采集的数据是多源并且异构的，通过数据集成系统可以将数据格式进行整合。
云服务器，包括存储器、处理器、及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的数据处理系统；
所述数据处理系统，用于根据数据集成系统整合的数据进行处理分析；
多模智能终端系统，用于接收所述数据处理系统的处理分析结果，生成调度决策，进行展示。
优选地，所述数据采集系统连接有卫星模块、消防基站模块、雷达模块、面包屑节点模块、Wi-Fi环境感知模块；
所述卫星模块，用于生成受灾现场卫星地图，获取受灾现场情况及人员分布情况；
所述消防基站模块，用于搜索手机信号，预测人群集中埋压区域及浅层埋压人员位置；
所述雷达模块，用于探测所述集中埋压区域中的生命迹象及深层埋压人员位置；
所述面包屑节点，由至少一个微型无线传感和通信节点组成，其设置在受灾区域，用于在灾区建立起无线网络；
所述Wi-Fi环境感知模块，用于检测受灾被埋区域是否存在存活人员。
优选地，所述面包屑节点模块采用如下方式部署：
通过随机方式部署在灾区，包括但不限于抛撒、自动掉落方式；
配备给救援人员随身携带；
通过无人机安装的弹射器，根据现场无线信号条件、地形条件全自动地弹射。
本发明实施例中，面包屑节点由至少一个微型无线传感和通信节点，通过抛撒、自动掉落等方式随机散落在灾区，建立起无线网络；或配备给救援队员随身携带，并与无人机兼容安装的弹射器通配，用于感测环境，并根据现场无线信号条件、地形条件全自动地弹射“面包屑颗粒”传感和通信节点；机动式航空中继无人机，用于定向抛撒传感和通信节点、采集节点信息、承担空中临时通信中继任务等；终端系统汇聚定位、显示分布式网络中各节点信息，部署救援力量，绘制作战地图，用于指挥辅助决策。
优选地，所述Wi-Fi环境感知模块的工作原理包括：
所述Wi-Fi环境感知模块的发射端发射Wi-Fi信号；
所述Wi-Fi信号在传播过程中遇到人体，发生所述Wi-Fi信号的扰动，包括但不限于Wi-Fi信号的反射、折射、衍射、散射；
所述Wi-Fi环境感知模块的接收端接收所述扰动后的Wi-Fi信号，计算信道状态信息，提取其中的幅度信息及相位信息；本发明实施例中，利用的Wi-Fi基信号主要有3种：振幅、相位和相位差，为提高Wi-Fi人体生命体征感知的识别概率，采用相位差作为基信号对人的细粒度活动(如：呼吸、心跳)更为敏感。
根据幅度信息及相位信息判断与人体呼吸频率有关的周期性信号。
如本领域技术人员能够理解的，在生命探测方面，现有常规生命探测仪价格较高、体积较大，在大规模灾难发生时，不易快速部署，本发明实施例中的Wi-Fi环境感知模块能利用已有基础设施用于灾后生命体征检测，是目前无接触感知中最理想的方案，其在成本、易用性、普适性方面具有诸多优势，更易于进行大规模快速部署，能有效提高搜救效率，在未来地震救援、消防应急救援等领域有着很大的潜在应用前景。
优选地，所述计算信道状态信息，提取其中的幅度信息及相位信息，采用如下公式：
Y＝HX+N
其中，Y为接收端的信号向量，X为发射端的信号向量，H表示信道状态矩阵，N代表高斯白噪声；
信道状态矩阵H是每个子载波信道信息的集合：
H＝[H1,H2,H3,...,HN]T
其中，N为子载波个数；每个HN代表一个子载波的幅度和相位，H以复数形式a+bi出现，得到对应的幅度A和相位θ，
优选地，所述判断与人体呼吸频率有关的周期性信号，包括如下步骤：
根据计算得到的信道状态信息，截取生命信号；
将所述生命信号通过滤波器，得到一组较为规则的呼吸波形，检测呼吸的瞬时速度。如本领域技术人员可以理解的，在选择基信号后，为提高信号的可靠性，需要对生命信号进行预处理，用包括过滤异常值、去除无关信息和去除冗余信息。在过滤异常值方面，拟采用Hampel滤波器去除明显与邻近数据值不同的异常点。原始的信号包含着大量的无关信息，如：在用Wi-Fi作呼吸感知时，人呼吸的频率一般为0.15～0.55Hz，很容易受到其他频率信息的干扰，造成很难在时域信号上观察到反应呼吸的周期性变化，拟采用有限脉冲响应滤波器去除无关信息去除掉，减少背景噪声信号对Wi-Fi人体生命体征检测的影响。
优选地，所述数据采集系统、通过无线通讯基站与所述数据集成系统连接，将收集、处理产生的数据通过无线通信装置发送给所述数据集成系统；
所述数据集成系统对数据进行存储和预处理后对数据进行解码并重新编码，被重新编码后的数据通过无线通信装置上传到云服务器内；
所述数据集成系统通过无线通讯基站与云服务器通信连接，云服务器将接收到的数据进行分类后发送给数据处理系统；
所述数据处理系统将相关联的数据分类进行匹配，匹配后的数据分别组成新的数据组，用于人员分布模型构建及灾后场景建模构建；
终端系统根据所述云服务器传输的数据及建模结果进行决策调度，并实时显示灾后现场情况。
优选地，所述人员分布模型构建及灾后场景建模构建采用立体分层构建方法包括如下步骤：
通过所述卫星模块调动遥感卫星来获取灾害地区的表层的实时卫星遥感地图及人员分布情况；
通过所述消防基站模块搜索手机信号，预测浅层人群集中埋压区域；
通过所述面包屑节点在灾区建立起无线网络；所述Wi-Fi环境感知模块依据所述面包屑节点构建的无线网络，检测浅层零散存活人员生命迹象；
通过所述雷达模块探测所述深层埋压区域中的生命迹象；
结合表层、浅层、深层的探测数据生成灾后场景及人员分布模型。
本发明实施例，采用立体分层技术将模型分为三层，分别是表层、浅层、深层，探测工具分别是卫星、消防基站定位和生命探测雷达。通过卫星地图可以了解受灾现场情况及人员分布，指挥中心通过现场的情况进行准确的决策调度。消防基站可以搜索手机信号预测人群可能集中埋压的区域，为下一步生命探测雷达的进场提供依据，提高效率。对可能埋压的区域进行雷达探测定位，确认生命迹象，为搜救提供依据。
优选地，所述多模智能终端系统包括决策调度模块、交互模块、余灾监控模块；
所述决策调度模块根据云服务器的建模结果，对救援员人员进行调度及对救援物资进行分配；
所述交互模块用于实时显示灾后现场状况及被埋人员分布变化；
所述余灾监控模块包括传感器单元、中央控制单元、监控中心、报警单元；
所述传感器单元通过数据线与所述中央控制单元连接，并将监控到的后续灾害数据发送给所述中央控制单元，所述中央控制单元将数据以数据库形式保存并进行自我诊断生成报表，识别报表中传感器失效信号、异常信号等信息，自动地将故障信息上传至所述多模智能终端系统，并激活报警单元。
优选地，所述传感器单元包括气体探测器组件：用于探测震后场景中的气体成分，用于分析埋压区域是否存在易燃易爆、有害气体、埋压区域是否存在缺氧情况。
本申请提出一种埋压人员救援平台，是集生命探测、环境监测、通信指挥功能与一体，兼顾实现大面积无线覆盖与救援对象精准定位的新型救援平台。利用立体分层技术，将灾后现场分为表层、浅层、深层，通过Wi-Fi信号感知生命体征方法，检测受灾被埋区域是否存在存活人员；能实现空间、时间、通信、设备部署，提高平台实用性、克服环境复杂性等困难。实现对埋压人员的位置判断，提升了埋压人员的检测率，保障了埋压人员救援的及时性及准确性。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。
Claims (10)
1.一种埋压人员救援平台，其特征在于，所述平台包括：
数据采集系统，用于对灾害场景中埋压人员数据及场景数据进行采集；
数据集成系统，对于所述数据采集系统采集到的数据进行整合；
云服务器，包括存储器、处理器、及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的数据处理系统；
所述数据处理系统，用于根据数据集成系统整合的数据进行处理分析；
多模智能终端系统，用于接收所述数据处理系统的处理分析结果，生成调度决策，进行展示。
2.根据权利要求1所述的一种埋压人员救援平台，其特征在于，所述数据采集系统连接有卫星模块、消防基站模块、雷达模块、面包屑节点模块、Wi-Fi环境感知模块；
所述卫星模块，用于生成受灾现场卫星地图，获取受灾现场情况及人员分布情况；
所述消防基站模块，用于搜索手机信号，预测人群集中埋压区域及浅层埋压人员位置；
所述雷达模块，用于探测所述集中埋压区域中的生命迹象及深层埋压人员位置；
所述面包屑节点，由至少一个微型无线传感和通信节点组成，其设置在受灾区域，用于在灾区建立起无线网络；
所述Wi-Fi环境感知模块，用于检测受灾被埋区域是否存在存活人员。
3.根据权利要求2所述的一种埋压人员救援平台，其特征在于，所述面包屑节点模块采用如下方式部署：
通过随机方式部署在灾区，包括但不限于抛撒、自动掉落方式；
配备给救援人员随身携带；
通过无人机安装的弹射器，根据现场无线信号条件、地形条件全自动地弹射。
4.根据权利要求3所述的一种埋压人员救援平台，其特征在于，所述Wi-Fi环境感知模块的工作原理包括：
所述Wi-Fi环境感知模块的发射端发射Wi-Fi信号；
所述Wi-Fi信号在传播过程中遇到人体，发生所述Wi-Fi信号的扰动，包括但不限于Wi-Fi信号的反射、折射、衍射、散射；
所述Wi-Fi环境感知模块的接收端接收所述扰动后的Wi-Fi信号，计算信道状态信息，提取其中的幅度信息及相位信息；
根据幅度信息及相位信息判断与人体呼吸频率有关的周期性信号。
5.根据权利要求4所述的一种埋压人员救援平台，其特征在于，所述计算信道状态信息，提取其中的幅度信息及相位信息，采用如下公式：
Y＝HX+N，
其中，Y为接收端的信号向量，X为发射端的信号向量，H表示信道状态矩阵，N代表高斯白噪声；
信道状态矩阵H是每个子载波信道信息的集合：
H＝[H1,H2,H3,...,HN]T，
其中，N为子载波个数；每个HN代表一个子载波的幅度和相位，H以复数形式a+bi出现，得到对应的幅度A和相位θ，
6.根据权利要求5所述的一种埋压人员救援平台，其特征在于，所述判断与人体呼吸频率有关的周期性信号，包括如下步骤：
根据计算得到的信道状态信息，截取生命信号；
将所述生命信号通过滤波器，得到一组较为规则的呼吸波形，检测呼吸的瞬时速度。
7.根据权利要求2所述的一种埋压人员救援平台，其特征在于，
所述数据采集系统、通过无线通讯基站与所述数据集成系统连接，将收集、处理产生的数据通过无线通信装置发送给所述数据集成系统；
所述数据集成系统对数据进行存储和预处理后对数据进行解码并重新编码，被重新编码后的数据通过无线通信装置上传到云服务器内；
所述数据集成系统通过无线通讯基站与云服务器通信连接，云服务器将接收到的数据进行分类后发送给数据处理系统；
所述数据处理系统将相关联的数据分类进行匹配，匹配后的数据分别组成新的数据组，用于人员分布模型构建及灾后场景建模构建；
终端系统根据所述云服务器传输的数据及建模结果进行决策调度，并实时显示灾后现场情况。
8.根据权利要求7所述的一种埋压人员救援平台，其特征在于，所述人员分布模型构建及灾后场景建模构建采用立体分层构建方法包括如下步骤：
通过所述卫星模块调动遥感卫星来获取灾害地区的表层的实时卫星遥感地图及人员分布情况；
通过所述消防基站模块搜索手机信号，预测浅层人群集中埋压区域；
通过所述面包屑节点在灾区建立起无线网络；所述Wi-Fi环境感知模块依据所述面包屑节点构建的无线网络，检测浅层零散存活人员生命迹象；
通过所述雷达模块探测所述深层埋压区域中的生命迹象；
结合表层、浅层、深层的探测数据生成灾后场景及人员分布模型。
9.根据权利要求1所述的一种埋压人员救援平台，其特征在于，所述多模智能终端系统包括决策调度模块、交互模块、余灾监控模块；
所述决策调度模块根据云服务器的建模结果，对救援员人员进行调度及对救援物资进行分配；
所述交互模块用于实时显示灾后现场状况及被埋人员分布变化；
所述余灾监控模块包括传感器单元、中央控制单元、监控中心、报警单元；
所述传感器单元通过数据线与所述中央控制单元连接，并将监控到的后续灾害数据发送给所述中央控制单元，所述中央控制单元将数据以数据库形式保存并进行自我诊断生成报表，识别报表中传感器失效信号、异常信号等信息，自动地将故障信息上传至所述多模智能终端系统，并激活报警单元。
10.根据权利要求9所述的一种埋压人员救援平台，其特征在于，所述传感器单元包括气体探测器组件：用于探测震后场景中的气体成分，用于分析埋压区域是否存在易燃易爆、有害气体、埋压区域是否存在缺氧情况。
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