CN113112074A - 一种基于物联网的智慧应急资源调动系统及其方法 - Google Patents

一种基于物联网的智慧应急资源调动系统及其方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于物联网的智慧应急资源调动系统及其方法,包括:应急物资储备库统计模块、受灾地区灾情分析模块、配送难度确认模块和资源分配模块,所述受灾地区灾情分析模块,通过获取本受灾区域房屋损毁比例及平均损毁系数、当天上网聊天的人数占受灾前平均每天上网聊天人数的比值、当前本受灾区域已获救人口的伤残比例及平均伤残系数这几个因素参数,对本受灾区域的灾情程度进行区分。本发明不仅能够综合多方面因素对应急物资的需求总数进行确认,还能够对受灾区域对应的应急物资进行管理,合理分配应急物资调动路线,实现对受灾区域应急物资的快速支援。

Description

一种基于物联网的智慧应急资源调动系统及其方法
技术领域
本发明涉及灾备技术领域,具体为一种基于物联网的智慧应急资源调动系统及其方法。
背景技术
近年来,地震、洪水、泥石流、台风等自然灾害不断,对人类社会造成的损失越来越严重。在自然天灾面前,我们虽然无力阻止,但是却可以加强对自然天灾的预防及应急措施。因此,灾害应急管理作为一门新兴的研究领域正引起各国政府和学者的高度关注,并已在灾情评估、应急资源储备和分配、应急疏散路径选择、应急能力评价和应急方案评估等方面展开了研究。其中,应急资源分配(Emergency resourceallocation,ERA)是灾害应急管理的核心环节,是应对灾害突发事件和开展灾害救援的基础,因此,如何在灾害发生时对应急物资需求总数进行确认并及时将应急物资分配到位是当前需要解决技术问题。
针对上述情况,我们提供了一种基于物联网的智慧应急资源调动系统及其方法,不仅能够综合多方面因素对应急物资的需求总数进行确认,还能够对受灾区域对应的应急物资进行管理,合理分配应急物资调动路线,实现对受灾区域应急物资的快速支援。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于物联网的智慧应急资源调动系统及其方法,以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题,本发明提供如下技术方案:一种基于物联网的智慧应急资源调动系统,包括:应急物资储备库统计模块、受灾地区灾情分析模块、配送难度确认模块和资源分配模块,
所述应急物资储备库统计模块,用于对应急物资储备库进行管理,同时统计应急物资储备库中物资种类及对应的数量、有效日期;
所述受灾地区灾情分析模块,通过获取本受灾区域房屋损毁比例及平均损毁系数、当天上网聊天的人数占受灾前平均每天上网聊天人数的比值、当前本受灾区域已获救人口的伤残比例及平均伤残系数这几个因素参数,对本受灾区域的灾情程度进行区分,求取本受灾区域灾情程度系数;
所述配送难度确认模块,从同一受灾区域到各个应急物资储备库的最短有效距离及相应的路径可靠度这个几个因素综合考虑,按照预制的调动规则实现对物资调动路线的分配;
所述资源分配模块,通过本受灾区域房屋损毁比例及平均损毁系数、当天上网聊天的人数占受灾前平均每天上网聊天人数的比值、当前本受灾区域已获救人口的伤残比例、平均伤残系数及本受灾区域当前总人数,计算本受灾区域各物资类型需求系数,进一步得到本受灾区域需求的物资总数。
本发明中各个模块协同合作,共同实现了对受灾区域的需求总物资的计算以及应急物资调动路线的分配,应急物资储备库统计模块主要是对应急物资储备库的物资进行管理,受灾地区灾情分析模块从多角度多因素综合分析,对受灾区域的灾情程度进行区分,并通过计算公式求取受灾区域的灾情程度系数,灾情程度系数越大,则说明该区域灾情越严重,在应急物资的分配过程中需要更多的应急物资,资源分配模块先计算受灾区域物资类型的需求系数,某类型的应急物资需求系数越大,相对分配的该类型应急物资越多,该方式可以更加合理的对应急物资进行分配,在对受灾区域需求的物资总数进行求取时,从受灾区域灾情程度系数、受灾区域当前总人数及受灾区域各物资类型需求系数三方面综合考虑,求取的应急物资数目更加精准,配送难度确认模块从同一受灾区域到各个应急物资储备库的最短有效距离及相应的路径可靠度这个几个因素综合考虑,确认应急物资的支援路径及难度问题,可以综合排布应急物资的快速支援时间,避免较远距离的受灾区域长时间得不到应急物资的情况发生。
进一步的,所述应急物资储备库统计模块会按有效日期的先后对储备库中各种类的物资进行排序,在进行应急物资调动时,会优先调动有效日期最近的同类型物资。
本发明中应急物资储备库统计模块优先调动有效物资最近的同类型物资能够避免出现储存的应急物资过期的情况,实现了对应急物资的有效管理,避免造成物资浪费。
进一步的,所述本受灾区域房屋损毁比例及平均损毁系数是通过拍摄单位面积内房屋不同程度的损毁个数的视频图像作为样本,将不同的损毁程度划分不同的损毁系数,求取样本中房屋的平均损毁系数即为本受灾区域房屋平均损毁系数,用本受灾区域的总面积除以单位面积的商乘上本受灾区域视频图像样本中房屋的损毁个数,然后用乘得的积除以本受灾区域的房屋总个数,即得到本受灾区域房屋损毁比例;
所述当前本受灾区域已获救人口的伤残比例及平均伤残系数、当天上网聊天的人数占受灾前平均每天上网聊天人数的比值通过官方网站的数据获取。
本发明中在对本受灾区域房屋损毁比例及平均损毁系数是通过采集受灾区域的视频图像样本,然后对视频图像样本进行计算分析从而得出的,因此,视频图像样本的获取很重要,该样本对应位置是通过对受灾区域进行划分,进行随机筛选出来的,这样可以避免因人为主观因素对实际结果造成影响。视频图像样本的获取中,也可以进行多个采样,通过对多个样本进行计算分析,然后计算获得结果的平均值,这样求取的本受灾区域房屋损毁比例及平均损毁系数会更加精确。
进一步的,所述配送难度确认模块中最短有效距离及相应的路径可靠度的求取方式如下:
最短有效距离是通过地图查找受灾区域与应急物资储备库之间能够确保汽车通行的所有路径,将相邻两个路口之间的路段进行标号,然后对所有标号的路段进行排列组合,并对排列组合后的路径进行检测,查看道路是否通畅,接着将所有能够从受灾区域到应急物资储备库的组合路径进行比较,计算组合路径中各标号对应路段的距离之和,距离之和最小值即为最短有效距离;
路径可靠度是根据路径中堵塞的总长度除以该路径最短有效距离,将获得的商与预制的区间进行匹配进而获取的,不同的区间对应不同的预制的路径可靠度。
本发明配送难度确认模块中通过地图获取受灾区域与应急物资储备库之间的路径信息,并对路径进行标号及排列组合,将排列组合中对应的有效路径计算总距离,从而得到最短有效距离,该方式对最短有效距离的求取比较精准。而路径可靠度则是通过将单位距离内路径的堵塞距离来得出的,单位距离内路径的堵塞距离越大,则说明该路径通行越不顺畅,通行的可靠度越低,即路径可靠度越低。
一种基于物联网的智慧应急资源调动方法,具体步骤如下:
S1、通过应急物资储备库统计模块对应急物资储备库进行管理,同时统计应急物资储备库中物资种类及对应的数量、有效日期;
S2、通过受灾地区灾情分析模块获取本受灾区域房屋损毁比例及平均损毁系数、当天上网聊天的人数占受灾前平均每天上网聊天人数的比值、当前本受灾区域已获救人口的伤残比例及平均伤残系数这几个因素参数,对本受灾区域的灾情程度进行区分,求取本受灾区域灾情程度系数f;
S3、所述资源分配模块,通过本受灾区域房屋损毁比例及平均损毁系数、当天上网聊天的人数占受灾前平均每天上网聊天人数的比值、当前本受灾区域已获救人口的伤残比例、平均伤残系数及本受灾区域当前总人数,计算本受灾区域各物资类型需求系数,进一步得到本受灾区域需求的物资总数;
S4、在配送难度确认模块中,从同一受灾区域到各个应急物资储备库的最短有效距离及相应的路径可靠度这个几个因素综合考虑,按照预制的调动规则实现对物资调动路线的分配。
进一步的,所述本受灾区域灾情程度系数的计算方式如下:
获取本受灾区域房屋损毁比例a及平均损毁系数b、当天上网聊天的人数占受灾前平均每天上网聊天人数的比值c、当前本受灾区域已获救人口的伤残比例d及平均伤残系数e这几个因素参数,带入本受灾区域灾情程度系数的计算公式,得到
本受灾区域灾情程度系数
Figure BDA0003020299700000041
所述m为灾情初始常数,计算同一地区不同受灾区域的灾情程度系数时,灾情初始常数m的值相同。
本发明中将本受灾区域房屋损毁比例a和平均损毁系数b进行乘积,是为了更好的评判受灾区域中房屋的损毁情况,对两者的乘积进行开放,是为了对乘积结果进行降权,更好的反馈受灾区域对受灾区域灾情程度系数的影响情况;当前本受灾区域已获救人口的伤残比例d及平均伤残系数e与本受灾区域房屋损毁比例a及平均损毁系数b的情况相同,当天上网聊天的人数占受灾前平均每天上网聊天人数的比值c与本受灾区域灾情程度系数成反比,c值越小,则说明本受灾区域灾情越严重,即本受灾区域灾情程度系数越大。
进一步的,所述本受灾区域各物资类型需求系数包括生活类物资需求系数、通信类物资需求系数及药品类物资需求系数,求取方式如下:
Figure BDA0003020299700000042
Figure BDA0003020299700000043
Figure BDA0003020299700000044
本发明中求取生活类物资需求系数、通信类物资需求系数及药品类物资需求系数,是为了对本受灾区域需求的应急物资进行区分,不同的生活类物资需求系数、通信类物资需求系数及药品类物资需求系数,将直接影响到该受灾区域相应类型的应急物资需求数,该方式能够对应急物资进行有效分配,避免支援的应急物资在受灾区域中存在剩余或者不够用的情况发生。
进一步的,所述本受灾区域需求的物资总数Q的求取,需要获取本受灾区域灾情程度系数f、本受灾区域生活类物资需求系数r1、本受灾区域通信类物资需求系数r2、本受灾区域药品类物资需求系数r3及本受灾区域当前总人数p,带入本受灾区域需求的物资计算公式,得到:
本受灾区域生活类物资需求数=f×p×r1,
本受灾区域通信类物资需求数=f×p×r2,
本受灾区域药品类物资需求数=f×p×r3,
本受灾区域需求的物资总数Q=f×p×(r1+r2+r3)。
本发明中通过本受灾区域灾情程度系数f、本受灾区域当前总人数p及本受灾区域各物资类型需求系数计算出本受灾区域中各个类型应急物资的需求数,进行对应急物资进行合理分配。
进一步的,所述对物资调动路线的分配方式如下:
首先为同一地区的不同受灾区域进行编号,然后计算第n个受灾区域到各个应急物资储备库的最短有效距离及相应的路径可靠度的乘积k,将乘积k的值按从大到小的顺序进行排序,则乘积k排序序号为s的乘积记作kns
当应急物资储备库的物资充足,均能满足各个受灾区域的需求时,则第j个受灾区域的物资调动路线为kj1对应的路线;
当应急物资储备库的物资有限时,采用多轮分配方式,
若不存在多个受灾区域的最大乘积k对应的应急物资储备库相同的情况,则各受灾区域的最大乘积k对应的路线即为分配的物资调动路线,
若存在多个受灾区域的最大乘积k对应的应急物资储备库相同,则确认此多个受灾区域各个最大乘积k中数值最小对应的受灾区域编号h,将kh2分别与对比区域的最大乘积k比较,所述对比区域为除编号h的受灾区域外最大乘积k与该应急物资储备库对应的受灾区域,
当kh2均大于等于对比区域的最大乘积k时,则编号h的受灾区域的应急物资调动路线为kh1对应的路线,
如果该应急物资储备库的物资大于编号h的受灾区域需求的物资总数,则编号h的受灾区域接下来将退出分配,该应急物资储备库对应的受灾区域可继续对该应急物资储备库进行分配,
如果该应急物资储备库的物资等于编号h的受灾区域需求的物资总数,则编号h的受灾区域接下来将退出分配,各受灾区域到该应急物资储备库的相应路线将消失,该路线对应k将退出排序,所述该路线对应k下面的所有k值相应的序号将加1,
如果该应急物资储备库的物资小于编号h的受灾区域需求的物资总数,则编号h的受灾区域将退出本轮分配,可继续参加下轮的分配,各受灾区域到该应急物资储备库的相应路线将消失,该路线对应k将退出排序,所述该路线对应k下面的所有k值相应的序号将加1,
当kh2存在小于对比区域的最大乘积k时,则比较对比区域中大于kh2的所有最大乘积k,选取所有最大乘积k中数值最大的k对应的受灾区域,该受灾区域的应急物资调动路线为该数值最大的k对应的路线,
如果该应急物资储备库的物资大于该数值最大的k对应的受灾区域需求的物资总数,则该受灾区域接下来将退出分配,该应急物资储备库对应的受灾区域可继续对该应急物资储备库进行分配,
如果该应急物资储备库的物资等于该数值最大的k对应的受灾区域需求的物资总数,则该受灾区域接下来将退出分配,各受灾区域到该应急物资储备库的相应路线将消失,该路线对应k将退出排序,所述该路线对应k下面的所有k值相应的序号将加1,
如果该应急物资储备库的物资小于该数值最大的k对应的受灾区域需求的物资总数,则该受灾区域将退出本轮分配,可继续参加下轮的分配,各受灾区域到该应急物资储备库的相应路线将消失,该路线对应k将退出排序,所述该路线对应k下面的所有k值相应的序号将加1,
在一轮分配结束后,未达到需求的物资总数的受灾区域可继续参与应急物资路线分配,直至各受灾区域达到需求的物资总数或者所有应急物资储备库的物资均被分配完。
本发明通过指定规则对应急物资调动路线进行分配,在应急物资储备库的物资充足或者应急物资储备库的物资有限且不存在多个受灾区域的最大乘积k对应的应急物资储备库相同时,则各受灾区域的最大乘积k对应的路线即为分配的物资调动路线;当应急物资储备库的物资有限且存在多个受灾区域的最大乘积k对应的应急物资储备库相同时,则需对调动路线进行综合考虑,中和各受灾区域应急物资的调动路径距离,避免出现所有受灾区域收到物资的时间差距过大,进而耽误有的受灾区域应急物资的正常使用。
进一步的,所述在物资调动过程中,若一个应急物资储备库现有的物资无法满足本受灾区域的物资需求时,在完成对此应急物资储备库现有的物资调动的基础上,会重新为该受灾区域规划新的物资调动路线,但再次调动的物资数量的最大值为本受灾地区需求的物资总数与已完成应急物资调动数量的差值,所述已完成应急物资调动数量上述已调动的应急物资储备库现有的物资。
本发明中在出现多个应急物资储备库支援一个受灾区域时,会用本受灾地区需求的物资总数减去已完成应急物资调动数量,避免出现支援的应急物资总数超出本受灾地区需求物资总数的情况。
与现有技术相比,本发明所达到的有益效果是:本发明不仅能够综合多方面因素对应急物资的需求总数进行确认,还能够对受灾区域对应的应急物资进行管理,合理分配应急物资调动路线,实现对受灾区域应急物资的快速支援,同时对调动路线进行综合考虑,中和各受灾区域应急物资的调动路径距离,避免出现所有受灾区域收到物资的时间差距过大。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1是本发明一种基于物联网的智慧应急资源调动系统的组成示意图;
图2是本发明一种基于物联网的智慧应急资源调动系统受灾地区灾情分析模块的流程示意图;
图3是本发明一种基于物联网的智慧应急资源调动系统及其方法求取最短有效距离的流程示意图;
图4是本发明一种基于物联网的智慧应急资源调动系统及其方法配送难度确认模块中分配应急物资调动路线的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-4,本发明提供技术方案:一种基于物联网的智慧应急资源调动系统,包括:应急物资储备库统计模块、受灾地区灾情分析模块、配送难度确认模块和资源分配模块,
所述应急物资储备库统计模块,用于对应急物资储备库进行管理,同时统计应急物资储备库中物资种类及对应的数量、有效日期;
所述受灾地区灾情分析模块,通过获取本受灾区域房屋损毁比例及平均损毁系数、当天上网聊天的人数占受灾前平均每天上网聊天人数的比值、当前本受灾区域已获救人口的伤残比例及平均伤残系数这几个因素参数,对本受灾区域的灾情程度进行区分,求取本受灾区域灾情程度系数;
所述配送难度确认模块,从同一受灾区域到各个应急物资储备库的最短有效距离及相应的路径可靠度这个几个因素综合考虑,按照预制的调动规则实现对物资调动路线的分配;
所述资源分配模块,通过本受灾区域房屋损毁比例及平均损毁系数、当天上网聊天的人数占受灾前平均每天上网聊天人数的比值、当前本受灾区域已获救人口的伤残比例、平均伤残系数及本受灾区域当前总人数,计算本受灾区域各物资类型需求系数,进一步得到本受灾区域需求的物资总数。
本发明中各个模块协同合作,共同实现了对受灾区域的需求总物资的计算以及应急物资调动路线的分配,应急物资储备库统计模块主要是对应急物资储备库的物资进行管理,受灾地区灾情分析模块从多角度多因素综合分析,对受灾区域的灾情程度进行区分,并通过计算公式求取受灾区域的灾情程度系数,灾情程度系数越大,则说明该区域灾情越严重,在应急物资的分配过程中需要更多的应急物资,资源分配模块先计算受灾区域物资类型的需求系数,某类型的应急物资需求系数越大,相对分配的该类型应急物资越多,该方式可以更加合理的对应急物资进行分配,在对受灾区域需求的物资总数进行求取时,从受灾区域灾情程度系数、受灾区域当前总人数及受灾区域各物资类型需求系数三方面综合考虑,求取的应急物资数目更加精准,配送难度确认模块从同一受灾区域到各个应急物资储备库的最短有效距离及相应的路径可靠度这个几个因素综合考虑,确认应急物资的支援路径及难度问题,可以综合排布应急物资的快速支援时间,避免较远距离的受灾区域长时间得不到应急物资的情况发生。
所述应急物资储备库统计模块会按有效日期的先后对储备库中各种类的物资进行排序,在进行应急物资调动时,会优先调动有效日期最近的同类型物资。
本发明中应急物资储备库统计模块优先调动有效物资最近的同类型物资能够避免出现储存的应急物资过期的情况,实现了对应急物资的有效管理,避免造成物资浪费。
所述本受灾区域房屋损毁比例及平均损毁系数是通过拍摄单位面积内房屋不同程度的损毁个数的视频图像作为样本,将不同的损毁程度划分不同的损毁系数,求取样本中房屋的平均损毁系数即为本受灾区域房屋平均损毁系数,用本受灾区域的总面积除以单位面积的商乘上本受灾区域视频图像样本中房屋的损毁个数,然后用乘得的积除以本受灾区域的房屋总个数,即得到本受灾区域房屋损毁比例;
所述当前本受灾区域已获救人口的伤残比例及平均伤残系数、当天上网聊天的人数占受灾前平均每天上网聊天人数的比值通过官方网站的数据获取。
本发明中在对本受灾区域房屋损毁比例及平均损毁系数是通过采集受灾区域的视频图像样本,然后对视频图像样本进行计算分析从而得出的,因此,视频图像样本的获取很重要,该样本对应位置是通过对受灾区域进行划分,进行随机筛选出来的,这样可以避免因人为主观因素对实际结果造成影响。视频图像样本的获取中,也可以进行多个采样,通过对多个样本进行计算分析,然后计算获得结果的平均值,这样求取的本受灾区域房屋损毁比例及平均损毁系数会更加精确。
本实施例中若单位面积为w1对应的视频图像样本中,视频图像样本中损毁的房屋个数为u2,样本中房屋的平均损毁系数为u3,该受灾区域的总面积为w2,该受灾区域的房屋总数为u1,则本受灾区域房屋平均损毁系数为u3,本受灾区域房屋损毁比例为
Figure BDA0003020299700000091
所述配送难度确认模块中最短有效距离及相应的路径可靠度的求取方式如下:
最短有效距离是通过地图查找受灾区域与应急物资储备库之间能够确保汽车通行的所有路径,将相邻两个路口之间的路段进行标号,然后对所有标号的路段进行排列组合,并对排列组合后的路径进行检测,查看道路是否通畅,接着将所有能够从受灾区域到应急物资储备库的组合路径进行比较,计算组合路径中各标号对应路段的距离之和,距离之和最小值即为最短有效距离;
本实施例中若受灾区域与应急物资储备库之间有两个路口A、B,A路口四条道路交汇,其中一条道路与B路口相连,标号1,两条道路与同一受灾区域相连,分别标号2、3,最后一条道路是堵死的路,标号为4;B路口三条道路交汇,其中一条道路与A路口相连,标号1,两条道路与同一应急物资储备库相连,分别标号5、6,将标号的道路进行排列组合,总共有20种分配情况,分别为123、124、125、126、134、135、136、145、146、156、234、235、236、245、246、256、345、346、356、456,其中能够从受灾区域到应急物资储备库的组合路径只有四种,分别为125、126、135、136,进而比较这四种组合路径中各标号对应路段的距离之和,距离之和最小值即为最短有效距离。
路径可靠度是根据路径中堵塞的总长度除以该路径最短有效距离,将获得的商与预制的区间进行匹配进而获取的,不同的区间对应不同的预制的路径可靠度。
本发明配送难度确认模块中通过地图获取受灾区域与应急物资储备库之间的路径信息,并对路径进行标号及排列组合,将排列组合中对应的有效路径计算总距离,从而得到最短有效距离,该方式对最短有效距离的求取比较精准。而路径可靠度则是通过将单位距离内路径的堵塞距离来得出的,单位距离内路径的堵塞距离越大,则说明该路径通行越不顺畅,通行的可靠度越低,即路径可靠度越低。
一种基于物联网的智慧应急资源调动方法,具体步骤如下:
S1、通过应急物资储备库统计模块对应急物资储备库进行管理,同时统计应急物资储备库中物资种类及对应的数量、有效日期;
S2、通过受灾地区灾情分析模块获取本受灾区域房屋损毁比例及平均损毁系数、当天上网聊天的人数占受灾前平均每天上网聊天人数的比值、当前本受灾区域已获救人口的伤残比例及平均伤残系数这几个因素参数,对本受灾区域的灾情程度进行区分,求取本受灾区域灾情程度系数f;
S3、所述资源分配模块,通过本受灾区域房屋损毁比例及平均损毁系数、当天上网聊天的人数占受灾前平均每天上网聊天人数的比值、当前本受灾区域已获救人口的伤残比例、平均伤残系数及本受灾区域当前总人数,计算本受灾区域各物资类型需求系数,进一步得到本受灾区域需求的物资总数;
S4、在配送难度确认模块中,从同一受灾区域到各个应急物资储备库的最短有效距离及相应的路径可靠度这个几个因素综合考虑,按照预制的调动规则实现对物资调动路线的分配。
所述本受灾区域灾情程度系数的计算方式如下:
获取本受灾区域房屋损毁比例a及平均损毁系数b、当天上网聊天的人数占受灾前平均每天上网聊天人数的比值c、当前本受灾区域已获救人口的伤残比例d及平均伤残系数e这几个因素参数,带入本受灾区域灾情程度系数的计算公式,得到
本受灾区域灾情程度系数
Figure BDA0003020299700000111
所述m为灾情初始常数,计算同一地区不同受灾区域的灾情程度系数时,灾情初始常数m的值相同。
本发明中将本受灾区域房屋损毁比例a和平均损毁系数b进行乘积,是为了更好的评判受灾区域中房屋的损毁情况,对两者的乘积进行开放,是为了对乘积结果进行降权,更好的反馈受灾区域对受灾区域灾情程度系数的影响情况;当前本受灾区域已获救人口的伤残比例d及平均伤残系数e与本受灾区域房屋损毁比例a及平均损毁系数b的情况相同,当天上网聊天的人数占受灾前平均每天上网聊天人数的比值c与本受灾区域灾情程度系数成反比,c值越小,则说明本受灾区域灾情越严重,即本受灾区域灾情程度系数越大。
所述本受灾区域各物资类型需求系数包括生活类物资需求系数、通信类物资需求系数及药品类物资需求系数,求取方式如下:
Figure BDA0003020299700000112
Figure BDA0003020299700000113
Figure BDA0003020299700000114
本发明中求取生活类物资需求系数、通信类物资需求系数及药品类物资需求系数,是为了对本受灾区域需求的应急物资进行区分,不同的生活类物资需求系数、通信类物资需求系数及药品类物资需求系数,将直接影响到该受灾区域相应类型的应急物资需求数,该方式能够对应急物资进行有效分配,避免支援的应急物资在受灾区域中存在剩余或者不够用的情况发生。
所述本受灾区域需求的物资总数Q的求取,需要获取本受灾区域灾情程度系数f、本受灾区域生活类物资需求系数r1、本受灾区域通信类物资需求系数r2、本受灾区域药品类物资需求系数r3及本受灾区域当前总人数p,带入本受灾区域需求的物资计算公式,得到:
本受灾区域生活类物资需求数=f×p×r1,
本受灾区域通信类物资需求数=f×p×r2,
本受灾区域药品类物资需求数=f×p×r3,
本受灾区域需求的物资总数Q=f×p×(r1+r2+r3)。
本发明中通过本受灾区域灾情程度系数f、本受灾区域当前总人数p及本受灾区域各物资类型需求系数计算出本受灾区域中各个类型应急物资的需求数,进行对应急物资进行合理分配。
所述对物资调动路线的分配方式如下:
首先为同一地区的不同受灾区域进行编号,然后计算第n个受灾区域到各个应急物资储备库的最短有效距离及相应的路径可靠度的乘积k,将乘积k的值按从大到小的顺序进行排序,则乘积k排序序号为s的乘积记作kns
当应急物资储备库的物资充足,均能满足各个受灾区域的需求时,则第j个受灾区域的物资调动路线为kj1对应的路线;
当应急物资储备库的物资有限时,采用多轮分配方式,
若不存在多个受灾区域的最大乘积k对应的应急物资储备库相同的情况,则各受灾区域的最大乘积k对应的路线即为分配的物资调动路线,
若存在多个受灾区域的最大乘积k对应的应急物资储备库相同,则确认此多个受灾区域各个最大乘积k中数值最小对应的受灾区域编号h,将kh2分别与对比区域的最大乘积k比较,所述对比区域为除编号h的受灾区域外最大乘积k与该应急物资储备库对应的受灾区域,
当kh2均大于等于对比区域的最大乘积k时,则编号h的受灾区域的应急物资调动路线为kh1对应的路线,
如果该应急物资储备库的物资大于编号h的受灾区域需求的物资总数,则编号h的受灾区域接下来将退出分配,该应急物资储备库对应的受灾区域可继续对该应急物资储备库进行分配,
如果该应急物资储备库的物资等于编号h的受灾区域需求的物资总数,则编号h的受灾区域接下来将退出分配,各受灾区域到该应急物资储备库的相应路线将消失,该路线对应k将退出排序,所述该路线对应k下面的所有k值相应的序号将加1,
如果该应急物资储备库的物资小于编号h的受灾区域需求的物资总数,则编号h的受灾区域将退出本轮分配,可继续参加下轮的分配,各受灾区域到该应急物资储备库的相应路线将消失,该路线对应k将退出排序,所述该路线对应k下面的所有k值相应的序号将加1,
当kh2存在小于对比区域的最大乘积k时,则比较对比区域中大于kh2的所有最大乘积k,选取所有最大乘积k中数值最大的k对应的受灾区域,该受灾区域的应急物资调动路线为该数值最大的k对应的路线,
如果该应急物资储备库的物资大于该数值最大的k对应的受灾区域需求的物资总数,则该受灾区域接下来将退出分配,该应急物资储备库对应的受灾区域可继续对该应急物资储备库进行分配,
如果该应急物资储备库的物资等于该数值最大的k对应的受灾区域需求的物资总数,则该受灾区域接下来将退出分配,各受灾区域到该应急物资储备库的相应路线将消失,该路线对应k将退出排序,所述该路线对应k下面的所有k值相应的序号将加1,
如果该应急物资储备库的物资小于该数值最大的k对应的受灾区域需求的物资总数,则该受灾区域将退出本轮分配,可继续参加下轮的分配,各受灾区域到该应急物资储备库的相应路线将消失,该路线对应k将退出排序,所述该路线对应k下面的所有k值相应的序号将加1,
在一轮分配结束后,未达到需求的物资总数的受灾区域可继续参与应急物资路线分配,直至各受灾区域达到需求的物资总数或者所有应急物资储备库的物资均被分配完。
本发明通过指定规则对应急物资调动路线进行分配,在应急物资储备库的物资充足或者应急物资储备库的物资有限且不存在多个受灾区域的最大乘积k对应的应急物资储备库相同时,则各受灾区域的最大乘积k对应的路线即为分配的物资调动路线;当应急物资储备库的物资有限且存在多个受灾区域的最大乘积k对应的应急物资储备库相同时,则需对调动路线进行综合考虑,中和各受灾区域应急物资的调动路径距离,避免出现所有受灾区域收到物资的时间差距过大,进而耽误有的受灾区域应急物资的正常使用。
本实施例中有C、D两个受灾区域,
若C受灾区域kC1为300,kC2为380,D受灾区域kD1为350,kD2为420,kC1与kD1对应的为同一应急物资储备库,因为kC1<kD1<kC2,所以C受灾区域的应急物资调动路线为kC1对应的路线;
当该应急物资储备库的物资数为1000时,
如果C受灾区域需求的物资总数为800,则C受灾区域接下来将退出分配,D受灾区域可继续对该应急物资储备库剩余的200应急物资进行分配,
如果C受灾区域需求的物资总数为1000,则C受灾区域接下来将退出分配,D区域到该应急物资储备库的相应路线将消失,kD1将退出排序,所述kD1下面的所有k值相应的序号将加1,即原来的kD2将变成kD1
如果C受灾区域需求的物资总数为1300,则C受灾区域将退出本轮分配,可继续参加下轮的分配,C、D受灾区域到该应急物资储备库的相应路线将消失,kC1、kD1将退出排序,所述kC1、kD1下面的所有k值相应的序号将加1,即原来的kC2将变成kC1,原来的kD2将变成kD1
若C受灾区域kC1为300,kC2为380,D受灾区域kD1为390,kD2为420,kC1与kD1对应的为同一应急物资储备库,因为kC1<kC2<kD1,所以D受灾区域的应急物资调动路线为kD1对应的路线;
当该应急物资储备库的物资数为1000时,
如果D受灾区域需求的物资总数为800,则D受灾区域接下来将退出分配,C受灾区域可继续对该应急物资储备库剩余的200应急物资进行分配,
如果D受灾区域需求的物资总数为1000,则D受灾区域接下来将退出分配,C区域到该应急物资储备库的相应路线将消失,kC1将退出排序,所述kC1下面的所有k值相应的序号将加1,即原来的kC2将变成kC1
如果D受灾区域需求的物资总数为1300,则D受灾区域将退出本轮分配,可继续参加下轮的分配,C、D受灾区域到该应急物资储备库的相应路线将消失,kC1、kD1将退出排序,所述kC1、kD1下面的所有k值相应的序号将加1,即原来的kC2将变成kC1,原来的kD2将变成kD1
所述在物资调动过程中,若一个应急物资储备库现有的物资无法满足本受灾区域的物资需求时,在完成对此应急物资储备库现有的物资调动的基础上,会重新为该受灾区域规划新的物资调动路线,但再次调动的物资数量的最大值为本受灾地区需求的物资总数与已完成应急物资调动数量的差值,所述已完成应急物资调动数量上述已调动的应急物资储备库现有的物资。
本发明中在出现多个应急物资储备库支援一个受灾区域时,会用本受灾地区需求的物资总数减去已完成应急物资调动数量,避免出现支援的应急物资总数超出本受灾地区需求物资总数的情况。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
最后应说明的是:以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,对于本领域的技术人员来说,其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于物联网的智慧应急资源调动系统,其特征在于,包括:应急物资储备库统计模块、受灾地区灾情分析模块、配送难度确认模块和资源分配模块,
所述应急物资储备库统计模块,用于对应急物资储备库进行管理,同时统计应急物资储备库中物资种类及对应的数量、有效日期;
所述受灾地区灾情分析模块,通过获取本受灾区域房屋损毁比例及平均损毁系数、当天上网聊天的人数占受灾前平均每天上网聊天人数的比值、当前本受灾区域已获救人口的伤残比例及平均伤残系数这几个因素参数,对本受灾区域的灾情程度进行区分,求取本受灾区域灾情程度系数;
所述配送难度确认模块,从同一受灾区域到各个应急物资储备库的最短有效距离及相应的路径可靠度这个几个因素综合考虑,按照预制的调动规则实现对物资调动路线的分配;
所述资源分配模块,通过本受灾区域房屋损毁比例及平均损毁系数、当天上网聊天的人数占受灾前平均每天上网聊天人数的比值、当前本受灾区域已获救人口的伤残比例、平均伤残系数及本受灾区域当前总人数,计算本受灾区域各物资类型需求系数,进一步得到本受灾区域需求的物资总数。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智慧应急资源调动系统,其特征在于:所述应急物资储备库统计模块会按有效日期的先后对储备库中各种类的物资进行排序,在进行应急物资调动时,会优先调动有效日期最近的同类型物资。
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智慧应急资源调动系统,其特征在于:所述本受灾区域房屋损毁比例及平均损毁系数是通过拍摄单位面积内房屋不同程度的损毁个数的视频图像作为样本,将不同的损毁程度划分不同的损毁系数,求取样本中房屋的平均损毁系数即为本受灾区域房屋平均损毁系数,用本受灾区域的总面积除以单位面积的商乘上本受灾区域视频图像样本中房屋的损毁个数,然后用乘得的积除以本受灾区域的房屋总个数,即得到本受灾区域房屋损毁比例;
所述当前本受灾区域已获救人口的伤残比例及平均伤残系数、当天上网聊天的人数占受灾前平均每天上网聊天人数的比值通过官方网站的数据获取。
4.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智慧应急资源调动系统,其特征在于:所述配送难度确认模块中最短有效距离及相应的路径可靠度的求取方式如下:
最短有效距离是通过地图查找受灾区域与应急物资储备库之间能够确保汽车通行的所有路径,将相邻两个路口之间的路段进行标号,然后对所有标号的路段进行排列组合,并对排列组合后的路径进行检测,查看道路是否通畅,接着将所有能够从受灾区域到应急物资储备库的组合路径进行比较,计算组合路径中各标号对应路段的距离之和,距离之和最小值即为最短有效距离;
路径可靠度是根据路径中堵塞的总长度除以该路径最短有效距离,将获得的商与预制的区间进行匹配进而获取的,不同的区间对应不同的预制的路径可靠度。
5.一种基于物联网的智慧应急资源调动方法,其特征在于,具体步骤如下:
S1、通过应急物资储备库统计模块对应急物资储备库进行管理,同时统计应急物资储备库中物资种类及对应的数量、有效日期;
S2、通过受灾地区灾情分析模块获取本受灾区域房屋损毁比例及平均损毁系数、当天上网聊天的人数占受灾前平均每天上网聊天人数的比值、当前本受灾区域已获救人口的伤残比例及平均伤残系数这几个因素参数,对本受灾区域的灾情程度进行区分,求取本受灾区域灾情程度系数f;
S3、所述资源分配模块,通过本受灾区域房屋损毁比例及平均损毁系数、当天上网聊天的人数占受灾前平均每天上网聊天人数的比值、当前本受灾区域已获救人口的伤残比例、平均伤残系数及本受灾区域当前总人数,计算本受灾区域各物资类型需求系数,进一步得到本受灾区域需求的物资总数;
S4、在配送难度确认模块中,从同一受灾区域到各个应急物资储备库的最短有效距离及相应的路径可靠度这个几个因素综合考虑,按照预制的调动规则实现对物资调动路线的分配。
6.根据权利要求5所述的一种基于物联网的智慧应急资源调动方法,其特征在于,所述本受灾区域灾情程度系数的计算方式如下:
获取本受灾区域房屋损毁比例a及平均损毁系数b、当天上网聊天的人数占受灾前平均每天上网聊天人数的比值c、当前本受灾区域已获救人口的伤残比例d及平均伤残系数e这几个因素参数,带入本受灾区域灾情程度系数的计算公式,得到
本受灾区域灾情程度系数
Figure FDA0003020299690000031
所述m为灾情初始常数,计算同一地区不同受灾区域的灾情程度系数时,灾情初始常数m的值相同。
7.根据权利要求5所述的一种基于物联网的智慧应急资源调动方法,其特征在于:所述本受灾区域各物资类型需求系数包括生活类物资需求系数、通信类物资需求系数及药品类物资需求系数,求取方式如下:
Figure FDA0003020299690000032
Figure FDA0003020299690000033
Figure FDA0003020299690000034
8.根据权利要求7所述的一种基于物联网的智慧应急资源调动方法,其特征在于:所述本受灾区域需求的物资总数Q的求取,需要获取本受灾区域灾情程度系数f、本受灾区域生活类物资需求系数r1、本受灾区域通信类物资需求系数r2、本受灾区域药品类物资需求系数r3及本受灾区域当前总人数p,带入本受灾区域需求的物资计算公式,得到:
本受灾区域生活类物资需求数=f×p×r1,
本受灾区域通信类物资需求数=f×p×r2,
本受灾区域药品类物资需求数=f×p×r3,
本受灾区域需求的物资总数Q=f×p×(r1+r2+r3)。
9.根据权利要求5所述的一种基于物联网的智慧应急资源调动方法,其特征在于,所述对物资调动路线的分配方式如下:
首先为同一地区的不同受灾区域进行编号,然后计算第n个受灾区域到各个应急物资储备库的最短有效距离及相应的路径可靠度的乘积k,将乘积k的值按从大到小的顺序进行排序,则乘积k排序序号为s的乘积记作kns
当应急物资储备库的物资充足,均能满足各个受灾区域的需求时,则第j个受灾区域的物资调动路线为kj1对应的路线;
当应急物资储备库的物资有限时,采用多轮分配方式,
若不存在多个受灾区域的最大乘积k对应的应急物资储备库相同的情况,则各受灾区域的最大乘积k对应的路线即为分配的物资调动路线,
若存在多个受灾区域的最大乘积k对应的应急物资储备库相同,则确认此多个受灾区域各个最大乘积k中数值最小对应的受灾区域编号h,将kh2分别与对比区域的最大乘积k比较,所述对比区域为除编号h的受灾区域外最大乘积k与该应急物资储备库对应的受灾区域,
当kh2均大于等于对比区域的最大乘积k时,则编号h的受灾区域的应急物资调动路线为kh1对应的路线,
如果该应急物资储备库的物资大于编号h的受灾区域需求的物资总数,则编号h的受灾区域接下来将退出分配,该应急物资储备库对应的受灾区域可继续对该应急物资储备库进行分配,
如果该应急物资储备库的物资等于编号h的受灾区域需求的物资总数,则编号h的受灾区域接下来将退出分配,各受灾区域到该应急物资储备库的相应路线将消失,该路线对应k将退出排序,所述该路线对应k下面的所有k值相应的序号将加1,
如果该应急物资储备库的物资小于编号h的受灾区域需求的物资总数,则编号h的受灾区域将退出本轮分配,可继续参加下轮的分配,各受灾区域到该应急物资储备库的相应路线将消失,该路线对应k将退出排序,所述该路线对应k下面的所有k值相应的序号将加1,
当kh2存在小于对比区域的最大乘积k时,则比较对比区域中大于kh2的所有最大乘积k,选取所有最大乘积k中数值最大的k对应的受灾区域,该受灾区域的应急物资调动路线为该数值最大的k对应的路线,
如果该应急物资储备库的物资大于该数值最大的k对应的受灾区域需求的物资总数,则该受灾区域接下来将退出分配,该应急物资储备库对应的受灾区域可继续对该应急物资储备库进行分配,
如果该应急物资储备库的物资等于该数值最大的k对应的受灾区域需求的物资总数,则该受灾区域接下来将退出分配,各受灾区域到该应急物资储备库的相应路线将消失,该路线对应k将退出排序,所述该路线对应k下面的所有k值相应的序号将加1,
如果该应急物资储备库的物资小于该数值最大的k对应的受灾区域需求的物资总数,则该受灾区域将退出本轮分配,可继续参加下轮的分配,各受灾区域到该应急物资储备库的相应路线将消失,该路线对应k将退出排序,所述该路线对应k下面的所有k值相应的序号将加1,
在一轮分配结束后,未达到需求的物资总数的受灾区域可继续参与应急物资路线分配,直至各受灾区域达到需求的物资总数或者所有应急物资储备库的物资均被分配完。
10.根据权利要求9所述的一种基于物联网的智慧应急资源调动方法,其特征在于:所述在物资调动过程中,若一个应急物资储备库现有的物资无法满足本受灾区域的物资需求时,在完成对此应急物资储备库现有的物资调动的基础上,会重新为该受灾区域规划新的物资调动路线,但再次调动的物资数量的最大值为本受灾地区需求的物资总数与已完成应急物资调动数量的差值,所述已完成应急物资调动数量上述已调动的应急物资储备库现有的物资。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113837525A (zh) * 2021-07-28 2021-12-24 广东电网有限责任公司佛山供电局 物资智慧分配方法、系统、设备和介质
CN113869628A (zh) * 2021-08-10 2021-12-31 浙江诺首科技有限公司 一种用于应急物资的综合分配方法

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110087514A1 (en) * 2009-10-09 2011-04-14 International Business Machines Corporation Modeling distribution of emergency relief supplies for disaster response operations
CN102169558A (zh) * 2011-03-16 2011-08-31 东南大学 高速公路网的应急资源调度方案自动生成方法
CN103020744A (zh) * 2012-12-31 2013-04-03 中国科学技术大学 一种灾害环境下最优交通路径的查找方法
CN106997509A (zh) * 2017-03-28 2017-08-01 南京航空航天大学 一种不确定信息融合的应急物资分布需求预测方法
US20180053401A1 (en) * 2016-08-22 2018-02-22 Rapidsos, Inc. Predictive analytics for emergency detection and response management
CN108280575A (zh) * 2018-01-22 2018-07-13 哈尔滨工业大学 一种应急疏散车辆多批次调度决策方法
CN109059871A (zh) * 2018-09-03 2018-12-21 湖南城市学院 一种突发性灾害应急遥感控制系统及方法
CN109977066A (zh) * 2019-03-08 2019-07-05 北京交通大学 属地智慧应急投送一体机
CN110428136A (zh) * 2019-07-03 2019-11-08 武汉理工大学 一种灾后城镇应急物资协同配送方案生成方法
CN111582540A (zh) * 2020-03-27 2020-08-25 北京师范大学 一种应急物资调度方案的确定方法及装置

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110087514A1 (en) * 2009-10-09 2011-04-14 International Business Machines Corporation Modeling distribution of emergency relief supplies for disaster response operations
CN102169558A (zh) * 2011-03-16 2011-08-31 东南大学 高速公路网的应急资源调度方案自动生成方法
CN103020744A (zh) * 2012-12-31 2013-04-03 中国科学技术大学 一种灾害环境下最优交通路径的查找方法
US20180053401A1 (en) * 2016-08-22 2018-02-22 Rapidsos, Inc. Predictive analytics for emergency detection and response management
CN106997509A (zh) * 2017-03-28 2017-08-01 南京航空航天大学 一种不确定信息融合的应急物资分布需求预测方法
CN108280575A (zh) * 2018-01-22 2018-07-13 哈尔滨工业大学 一种应急疏散车辆多批次调度决策方法
CN109059871A (zh) * 2018-09-03 2018-12-21 湖南城市学院 一种突发性灾害应急遥感控制系统及方法
CN109977066A (zh) * 2019-03-08 2019-07-05 北京交通大学 属地智慧应急投送一体机
CN110428136A (zh) * 2019-07-03 2019-11-08 武汉理工大学 一种灾后城镇应急物资协同配送方案生成方法
CN111582540A (zh) * 2020-03-27 2020-08-25 北京师范大学 一种应急物资调度方案的确定方法及装置

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113837525A (zh) * 2021-07-28 2021-12-24 广东电网有限责任公司佛山供电局 物资智慧分配方法、系统、设备和介质
CN113869628A (zh) * 2021-08-10 2021-12-31 浙江诺首科技有限公司 一种用于应急物资的综合分配方法

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