CN113222221A - 公共安全风险预警系统和方法 - Google Patents

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张琦
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Abstract

本申请提供了一种公共安全风险预警系统，包括：数据采集模块，数据采集模块用于采集待监测区域内的数据信息；与数据采集模块通信连接的数据处理模块，数据处理模块用于根据数据信息判断待监测区域内是否存在公共安全风险；以及与数据处理模块通信连接的报警模块，报警模块用于当待监测区域内存在公共安全风险时发布风险预警；其中数据采集模块包括双目摄像机，双目摄像机用于采集待监测区域内的图像数据；数据处理模块包括图像处理模块，图像处理模块用于利用图像识别算法对图像数据进行分析并由此判断待监测区域内是否存在公共安全风险。本申请提供的公共安全风险预警系统能够精确地识别监测区域内是否存在公共安全风险。

Description

公共安全风险预警系统和方法
技术领域
本申请涉及安全预警技术领域，更具体地，本申请涉及一种公共安全风险预警系统。本申请还涉及一种公共安全风险预警方法。
背景技术
公共安全是指社会和公民个人从事和进行正常的生活、工作、学习、娱乐和交往所需要的稳定的外部环境和秩序。公共安全包含信息安全、食品安全、公共卫生安全、公众出行规律安全、避难者行为安全、人员疏散的场地安全、建筑安全、城市生命线安全，恶意和非恶意的人身安全和人员疏散等。对公共安全进行预警是各个国家和地区必不可少的措施。
当前用于对公共安全进行预警的方式通常是在具有公共安全风险隐患的区域安排巡查人员进行人工现场监测或者通过摄像机进行视频监控，出现险情后再安排警务人员出警或告知公共安全风险区域的群众及时躲避风险。然而，传统的单目摄像机的识别精度较差，人工巡查的人力资源通常又不够充足，因此对于公共安全风险区域进行预警的准确性可能不足。
因此，如何提供一种识别精度高而无需大范围人工巡查的公共安全风险预警系统是本领域技术人员亟待解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本申请提供了一种公共安全风险预警系统，该系统能够精确地识别监测区域内是否存在公共安全风险。本申请还提供了一种应用于上述系统的公共安全风险预警方法。
为达上述目的，本申请提供了一种公共安全风险预警系统，包括：数据采集模块，数据采集模块用于采集待监测区域内的数据信息；与数据采集模块通信连接的数据处理模块，数据处理模块用于根据数据信息判断待监测区域内是否存在公共安全风险；以及与数据处理模块通信连接的报警模块，报警模块用于当待监测区域内存在公共安全风险时发布风险预警；其中数据采集模块包括双目摄像机，双目摄像机用于采集待监测区域内的图像数据；数据处理模块包括图像处理模块，图像处理模块用于利用图像识别算法对图像数据进行分析并由此判断待监测区域内是否存在公共安全风险。
可选地，数据采集模块还包括麦克风，麦克风用于采集待监测区域内的语音数据；数据处理模块还包括语音处理模块，语音处理模块用于利用语音识别算法对语音数据进行分析并由此判断待监测区域内是否存在公共安全风险。
可选地，数据采集模块还包括热成像摄像机，热成像摄像机用于采集待监测区域内的人群的体温；数据处理模块还包括体温处理模块，体温处理模块用于对人群的体温进行分析并由此判断待监测区域内是否存在公共安全风险。
可选地，本申请所提供的公共安全风险预警系统还包括风险定位模块；风险定位模块预存有公共安全知识图谱，风险定位模块被配置为收集网络舆情信息并根据公共安全知识图谱确定待监测区域的位置以及待监测区域内的公共安全风险类型。
可选地，报警模块包括设置在待监测区域内的声光报警器。
可选地，报警模块包括可下载至手机的应用程序。
本申请还提供了一种应用于上述系统的公共安全风险预警方法，包括以下步骤：S1，通过数据采集模块采集待监测区域内的数据信息；S2，通过数据处理模块根据数据信息判断待监测区域内是否存在公共安全风险；以及S3，如果待监测区域内存在公共安全风险，则通过报警模块发布风险预警。
可选地，步骤S1具体包括：S11，通过双目摄像机采集待监测区域内的图像数据；S12，通过麦克风采集待监测区域内的语音数据；以及S13，通过热成像摄像机采集待监测区域内的人群的体温；步骤 S2具体包括：S21，利用图像识别算法对图像数据进行分析并生成图像风险值，将图像风险值与预存在图像处理模块中的图像风险阈值进行比较，如果图像风险值≥图像风险阈值，则判定待监测区域内存在公共安全风险；S22，利用语音识别算法对语音数据进行分析并生成语音风险值，将语音风险值与预存在语音处理模块中的语音风险阈值进行比较，如果语音风险值≥语音风险阈值，则判定待监测区域内存在公共安全风险；以及S23，将待监测区域内的人群中每个人员的体温与预存在体温处理模块中的体温阈值进行比较，如果待监测区域内的人群中存在至少一个人员的体温高于体温阈值，则判定待监测区域内存在公共安全风险；步骤S3具体包括：如果步骤 S21、S22和S23中至少一项判定待监测区域内存在公共安全风险，则通过报警模块发布风险预警。
可选地，在步骤S1之前还包括步骤：S0，利用公共安全风险样本库建立公共安全知识图谱，收集网络舆情信息并根据公共安全知识图谱确定待监测区域的位置以及待监测区域内的公共安全风险类型。
可选地，报警模块包括设置在待监测区域内的声光报警器；步骤S3具体包括：如果步骤S21、S22中至少一项判定待监测区域内存在公共安全风险，则通过声光报警器发布风险预警。
可选地，在步骤S2之后还包括步骤：S4，如果步骤S21、S22 和S23中至少两项判定待监测区域内存在公共安全风险，则向待监测区域派遣安全巡检员。
可选地，在步骤S2之后还包括步骤：S5，如果步骤S23中判定待监测区域内存在公共安全风险，则向待监测区域内的人群中的体温高于体温阈值的人员发送消息，提示该人员尽快就医。
我国幅员辽阔、人口众多，许多公共区域可能存在安全风险。在公共安全风险隐患区域较大的情况下，难以实现通过人工巡查的方式进行风险预警，而通过单目摄像机进行视频监测的精度较低。本申请提供的公共安全风险预警系统利用双目摄像机对公共安全隐患区域进行风险监测，其可遍及的范围广且监测精度高。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案，将根据以下附图进一步说明和描述本申请的实施例，这些附图仅用于更方便和具体地描述本申请的实施例而不是对本申请的限制。
图1是本申请所提供的公共安全风险预警系统的一个具体实施例的示意图；
图2是本申请所提供的数据采集模块的一个具体实施例的示意图；
图3是本申请所提供的公共安全风险预警方法的一个具体实施例的流程图。
上图中：1是数据采集模块，2是数据处理模块，3是报警模块； 11是双目摄像机，12是麦克风，13是热成像摄像机。
具体实施方式
本申请提供了一种公共安全风险预警系统，其能够精确地识别监测区域内是否存在公共安全风险。本申请还提供了一种应用于上述系统的公共安全风险预警方法。
下面将结合附图对本申请的具体实施例进行清楚、完整的描述。这些实施例仅以示例的方式提供，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的条件下所获得的所有其他实施例也处于本申请所要求保护的范围内。
参考图1，图1是本申请所提供的公共安全风险预警系统的一个具体实施例的示意图。该系统包括：数据采集模块1，数据采集模块 1用于采集待监测区域内的数据信息；与数据采集模块1通信连接的数据处理模块2，数据处理模块2用于根据数据信息判断待监测区域内是否存在公共安全风险；以及与数据处理模块2通信连接的报警模块3，报警模块3用于当待监测区域内存在公共安全风险时发布风险预警。参考图2，图2是本申请所提供的数据采集模块1的一个具体实施例的示意图。其中，数据采集模块1包括双目摄像机11，双目摄像机11用于采集待监测区域内的图像数据；数据处理模块2包括图像处理模块，图像处理模块用于利用图像识别算法对图像数据进行分析并由此判断待监测区域内是否存在公共安全风险。与传统的单目摄像机不同的是，双目摄像机11能够识别待测物体的深度信息。当所识别的对象不确定并且种类繁多的情况下，单目摄像机所对应的图像识别算法需要预先识别对象的种类，然后才能够识别对象的动作等深度信息。而双目摄像机11能够像人类的双眼一样通过视差计算对象的深度信息，从而更加精确和快速地识别对象的动作信息，进而实现更精准的预警。双目摄像机11所采集的对象可以是人、动作、物体、建筑物、环境等等。例如，在道路交通监测环境下，双目摄像机11所采集的对象可以是车辆信息(诸如车辆类型、车辆牌号、车辆是否闯红灯、车辆行驶方向、车辆行驶速度等)、驾驶人信息(诸如驾驶人面部特征、驾驶人是否瞌睡、驾驶人是否正在打电话等)、行人信息(行人数量、行人是否奔跑等)等。又例如，在室内公共场所监测环境下，双目摄像机11所采集的对象可以是人物信息(诸如人物动作、人物神态等)、人群信息(诸如人群密度、人群流向等)、建筑信息(诸如是否存在较少的逃生出口等)、物体信息(诸如是否存在危险物品，如刀、枪、炸弹等)等。相对应地，当确定主要识别对象后，图像处理模块所利用的图像识别算法也可以根据待监测区域内的对象信息而有所变化。
在本申请一具体实施例中，数据采集模块1还包括麦克风12，如图2所示。麦克风12用于采集待监测区域内的语音数据；数据处理模块2还包括语音处理模块，语音处理模块用于利用语音识别算法对语音数据进行分析并由此判断待监测区域内是否存在公共安全风险。与上述实施例类似地，语音识别模块中的模型算法根据待监测区域内可能发生的公共安全风险类型可以有所不同。例如，在道路交通监测环境下，语音识别模块中的模型算法可以着重于识别汽车警笛声、车辆碰撞声、爆炸声、喊叫声等。在室内公共场所监测环境下，语音识别模块中的模型算法可以着重于识别枪声、爆炸声、喊叫声、呼救声等。此外，麦克风12还可用于采集监测区域内人群的声纹信息。声纹是用电声学仪器显示的携带言语信息的声波频谱。现代科学研究表明，声纹不仅具有特定性，而且有相对稳定性的特点。成年以后，人的声音可保持长期相对稳定不变。可以通过将监测区域内的声纹信息与罪犯数据库中各个犯人的声纹进行比较，如果对比发现风险区域内有人存在犯罪史，则可以着重调用警力对该区域进行人工巡查。
在本申请一具体实施例中，数据采集模块1还包括热成像摄像机13，如图2所示。热成像摄像机13用于采集待监测区域内的人群的体温；数据处理模块2还包括体温处理模块，体温处理模块用于对人群的体温进行分析并由此判断待监测区域内是否存在公共安全风险。出于公共安全考虑，进出许多公共场所需要测量体温。然而，仅在公共场所的入口设置测温装置可能难以测得所有人员的真实体温。例如，在天气寒冷的情况下，通过测温枪测得的人体表面体温可能较低，使得体温稍高的人员也有可能进出公共场所，从而造成大面积感染的风险。本申请所提供的热成像摄像机13可用于在公共场所实时地测量人群的体温，在任何时间发现有成员的体温较高均能够及时地发布报警信息并进行进一步处理。
在本申请一具体实施例中，公共安全风险预警系统还包括风险定位模块；风险定位模块预存有公共安全知识图谱，风险定位模块被配置为收集网络舆情信息并根据公共安全知识图谱确定待监测区域的位置以及待监测区域内的公共安全风险类型。知识图谱(Knowledge Graph)由语义网络(Semantic Web)演变而来，是知识的一种存储结构，将实体和关系存储为三元组格式。一个完整的知识图谱的构建需要经历知识建模、知识存储、知识抽取、知识融合、知识计算和知识应用等阶段。本申请利用公共安全风险样本库建立公共安全风险知识图谱，并收集网络上的舆情信息对可能发生公共安全风险的区域以及该区域内可能发生的公共安全风险类型进行预测。通过更加具体地确定待监测区域的位置，可以更加合理地布置数据采集模块1中各个采集设备的位置。通过预测可能发生的公共安全风险类型，可以进一步选择和优化图像处理模块中所利用的图像识别算法。
在本申请一具体实施例中，报警模块3包括设置在待监测区域内的声光报警器。当发生较大规模且风险较高的公共安全事件时，例如当发生恐怖袭击事件时，可以通过设置在待监测区域内的声光报警器发布警报以便通知该区域内的人群及时有序撤离。声光报警器可以单独地设置在待监测区域内，也可以集成在上述双目摄像机 11和/或麦克风12中，依照经报警模块3反馈的信号而通过该双目摄像机11和/或麦克风12向风险区域内的人群发布预警信号。
在本申请一具体实施例中，报警模块3包括可下载至手机的应用程序。在发生较小规模且风险较低的公共安全事件时，例如当发生小规模安全事故时，可以通过可下载至手机的应用程序向发生事故附近区域内的人员发送报警消息以便提示其注意交通安全和疏散。备选地或附加地，在一些情况下，发布声光预警信号可能导致人群的恐慌进而引发踩踏等事故，因此可通过应用程序向人群发布预警以便人群镇定有序地撤离。
本申请还提供了一种应用于上述系统的公共安全风险预警方法。参考图3，图3是本申请所提供的公共安全风险预警方法的一个具体实施例的流程图。该方法包括以下步骤：S1，通过数据采集模块1采集待监测区域内的数据信息；S2，通过数据处理模块2根据数据信息判断待监测区域内是否存在公共安全风险；以及S3，如果待监测区域内存在公共安全风险，则通过报警模块3发布风险预警。其中，数据采集模块1可以包括设置在待监测区域内的各种监测器，数据处理模块2配置有对应于各种监测器的算法，并通过这些算法来确定待监测区域内是否存在公共安全风险。在本申请一具体实施例中，步骤S1具体包括：S11，通过双目摄像机11采集待监测区域内的图像数据；S12，通过麦克风12采集待监测区域内的语音数据；以及S13，通过热成像摄像机13采集待监测区域内的人群的体温；步骤S2具体包括：S21，利用图像识别算法对图像数据进行分析并生成图像风险值，将图像风险值与预存在图像处理模块中的图像风险阈值进行比较，如果图像风险值≥图像风险阈值，则判定待监测区域内存在公共安全风险；S22，利用语音识别算法对语音数据进行分析并生成语音风险值，将语音风险值与预存在语音处理模块中的语音风险阈值进行比较，如果语音风险值≥语音风险阈值，则判定待监测区域内存在公共安全风险；以及S23，将待监测区域内的人群中每个人员的体温与预存在体温处理模块中的体温阈值进行比较，如果待监测区域内的人群中存在至少一个人员的体温高于体温阈值，则判定待监测区域内存在公共安全风险；步骤S3具体包括：如果步骤S21、S22和S23中至少一项判定待监测区域内存在公共安全风险，则通过报警模块3发布风险预警。应当注意的是，上述步骤 S11、S12和S13为并联关系，步骤S11、S12和S13可按照任意顺序执行；同样地，步骤S21、S22和S23也为并联关系，可按照任意顺序执行。然而，步骤S1、S2和S3为串联关系，应按S1、S2、S3 的顺序执行。如图2所示，在本实施例中，数据采集模块1包括双目摄像机11、麦克风12和热成像摄像机13。通过这三种模态的数据对待监测区域内的公共安全风险进行分析，能够更加敏感和精准地预测该区域内是否存在风险。应当注意的是，上述中利用的图像识别算法和语音识别算法可以根据所识别的对象而具体设定和优化。相应地，图像风险阈值和语音风险阈值也应根据采用的算法而有所变化。同样地，体温阈值也可以根据实际情况而变化。例如，对于新型冠状病毒疫情下的体温测量，可以将体温阈值设定为 37.3℃。
在本申请一具体实施例中，在步骤S1之前还包括步骤：S0，利用公共安全风险样本库建立公共安全知识图谱，收集网络舆情信息并根据公共安全知识图谱确定待监测区域的位置以及待监测区域内的公共安全风险类型。目前，随着人工智能的快速发展，成为核心竞争力的除日新月异的技术外，多年积累的行业数据才是壁垒。在公共安全行业领域，知识图谱需要面向特定领域，用户目标对象需要考虑行业中各类别的人员，因而需要一定的深度和完备性，对专业知识以及准确度的要求非常高，需要丰富现场实践经验以及理论指导。在本申请中，需要构建公共安全知识图谱，垂直领域知识图谱中实体的属性通常比较多且具有行业意义，通过构建有关于公共安全、公共安全风险、公共安全风险类型、公共安全风险区域、事故后果等各个实体与关系，能够利用公共安全风险样本库建立公共安全风险知识图谱。利用建立好的公共安全风险知识图谱，结合实时的新闻信息、舆论信息、环境信息等则可以判断可能具有公共安全风险的区域和风险类型，从而进一步地在风险区域内优化监测和预警。例如，对于公共安全风险的分类可以参照突发公共事件的分类方法分为四类：自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件。应当理解，由于公共安全风险样本库的不同，本领域技术人员也可以采取其他分类方法。
在本申请一具体实施例中，报警模块3包括设置在待监测区域内的声光报警器；步骤S3具体包括：如果步骤S21和S22中至少一项判定待监测区域内存在公共安全风险，则通过声光报警器发布风险预警。也就是说，如果利用图像识别算法生成的图像风险值≥图像风险阈值以及利用语音识别算法生成的语音风险值≥语音风险阈值中任一项成立，则判定待监测区域内存在公共安全风险并通过声光报警器发布报警信号。如上述事实例中所述的，当发生较大规模且风险较高的公共安全事件时，图像和语音数据通常可作为判定此类公共安全事件的依据，因此采用容易引起人群注意的声光报警器发布警报。而在其他情况下，为了避免引起人群恐慌或者保护个人隐私则可能采用比较私密的报警方式。
在本申请一具体实施例中，本文所述的公共安全风险预警方法在步骤S2之后还包括步骤：S4，如果步骤S21、S22和S23中至少两项判定待监测区域内存在公共安全风险，则向待监测区域派遣安全巡检员。当上述判定结果中至少两项判定待监测区域内存在公共安全风险时，该区域内存在公共安全风险的概率非常大，因此可以派遣安全巡检员对现场进行人工巡查以便实地确定是否发生公共安全事件。当安全巡检员判定监测区域内的风险后，可以根据实际情况进一步呼叫警力或者撤销风险预警信号。
在本申请一具体实施例中，本文所述的公共安全风险预警方法在步骤S2之后还包括步骤：S5，如果步骤S23中判定待监测区域内存在公共安全风险，则向待监测区域内的人群中的体温高于体温阈值的人员发送消息，提示人员尽快就医。如上述实施例中所述的，在新型冠状病毒疫情前后检查公共场合内人群的体温是及其有必要的。在监测到某些人员的体温较高时，为了避免恐慌，可以不通过声光报警器进行报警以免引起周围人群的恐慌，而是通过向这些发热人员发送消息(例如，广播、手机的短信或应用程序内的消息等)，提示其主动就医。在发热人员不配合或未收到消息的情况下，也可以通知巡查人员将其强制带离公共场合并送往医院。
备选地或附加地，在判定待监测区域内是否存在公共安全风险时，可以结合公共安全知识图谱确定的公共安全风险类型、图像识别算法生成的图像风险值、语音识别算法生成的语音风险值以及人群中每个人员的体温对该公共安全风险类型进行进一步分级。例如，可以参照《国家突发公共事件总体应急预案》分为四级，即：Ⅰ级 (特别重大)、Ⅱ级(重大)、Ⅲ级(较大)和IV级(一般)。根据上述因素计算综合风险值并构建综合风险值与这四个风险等级的映射。进一步地，对于不同风险等级的公共安全风险可以采用不同的报警方式。例如，对于Ⅰ级和Ⅱ级的公共安全风险，通过电视台、广播频道、移动设备等及时地向风险区域的人群发布预警信息并派遣警力协助人群避险；对于Ⅲ级的公共安全风险，可以仅通过固定设备(例如安装在风险区域的告示栏、播音器等)发布预警信息并派遣警力协助避险；对于IV级的公共安全风险，仅通过固定设备发布预警信息等。此外，也可以依据需要执行预警的紧急程度对不同的公共安全风险类型额外设置权重，例如对于自然灾害设置权重2、社会安全事件权重1.2、事故灾难设置权重0.8、公共卫生事件设置权重0.5等。或者，也可以依据行业知识对风险等级进行不同方法的分类或者采用其他方法计算综合风险值，但这些分类方法和计算方法应当与所确定的公共安全风险类型和所使用的相应算法模型有关。
应当理解，可以将本申请中所提供的各个实施例中的系统和/或方法进行组合、修改和/或变更以形成新的技术方案。在没有创造性劳动的情况下，这些技术方案也应当包含在本申请所要求保护的范围之内。
在本文所提供的实施例中提供了大量具体示例，应当理解这些示例仅是为了对本申请的实施例进行详细的阐述而并非对本申请的限制。本申请中的实施例可以在没有这些具体示例的情况下实践。在一些实施例中并未详细示出本领域技术人员所公知的方法、结构和/或技术，以便不模糊对本申请的理解。
尽管本文中已经示出并描述了本申请的优选实施方案，但对于本领域技术人员显而易见的是，这些实施方案仅以示例的方式提供。本领域技术人员在不脱离本申请的情况下现将会想到多种变化、改变和替代。应当理解，本文中描述的本申请实施方案的各种替代方案任选地用于实施本申请。旨在通过权利要求限定本申请的范围，并由此涵盖这些权利要求范围内的方法和结构及其等同物。

Claims (12)

1.一种公共安全风险预警系统，其特征在于，包括：
数据采集模块(1)，所述数据采集模块(1)用于采集待监测区域内的数据信息；
与所述数据采集模块(1)通信连接的数据处理模块(2)，所述数据处理模块(2)用于根据所述数据信息判断所述待监测区域内是否存在公共安全风险；以及
与所述数据处理模块(2)通信连接的报警模块(3)，所述报警模块(3)用于当所述待监测区域内存在公共安全风险时发布风险预警；
其中所述数据采集模块(1)包括双目摄像机(11)，所述双目摄像机(11)用于采集所述待监测区域内的图像数据；
所述数据处理模块(2)包括图像处理模块，所述图像处理模块用于利用图像识别算法对所述图像数据进行分析并由此判断所述待监测区域内是否存在公共安全风险。
2.根据权利要求1所述的公共安全风险预警系统，其特征在于，
所述数据采集模块(1)还包括麦克风(12)，所述麦克风(12)用于采集所述待监测区域内的语音数据；
所述数据处理模块(2)还包括语音处理模块，所述语音处理模块用于利用语音识别算法对所述语音数据进行分析并由此判断所述待监测区域内是否存在公共安全风险。
3.根据权利要求2所述的公共安全风险预警系统，其特征在于，
所述数据采集模块(1)还包括热成像摄像机(13)，所述热成像摄像机(13)用于采集所述待监测区域内的人群的体温；
所述数据处理模块(2)还包括体温处理模块，所述体温处理模块用于对所述人群的所述体温进行分析并由此判断所述待监测区域内是否存在公共安全风险。
4.根据权利要求1所述的公共安全风险预警系统，其特征在于，还包括：
风险定位模块；
所述风险定位模块预存有公共安全知识图谱，所述风险定位模块被配置为收集网络舆情信息并根据所述公共安全知识图谱确定所述待监测区域的位置以及所述待监测区域内的公共安全风险类型。
5.根据权利要求1所述的公共安全风险预警系统，其特征在于，
所述报警模块(3)包括设置在所述待监测区域内的声光报警器。
6.根据权利要求1所述的公共安全风险预警系统，其特征在于，
所述报警模块(3)包括可下载至手机的应用程序。
7.应用于根据权利要求1-6中任一项所述的公共安全风险预警系统的公共安全风险预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，通过所述数据采集模块(1)采集所述待监测区域内的所述数据信息；
S2，通过所述数据处理模块(2)根据所述数据信息判断所述待监测区域内是否存在公共安全风险；以及
S3，如果所述待监测区域内存在公共安全风险，则通过所述报警模块(3)发布风险预警。
8.根据权利要求7所述的公共安全风险预警方法，其特征在于，
所述步骤S1具体包括：
S11，通过所述双目摄像机(11)采集所述待监测区域内的所述图像数据；
S12，通过所述麦克风(12)采集所述待监测区域内的所述语音数据；以及
S13，通过所述热成像摄像机(13)采集所述待监测区域内的所述人群的所述体温；
所述步骤S2具体包括：
S21，利用图像识别算法对所述图像数据进行分析并生成图像风险值，将所述图像风险值与预存在所述图像处理模块中的图像风险阈值进行比较，如果所述图像风险值≥所述图像风险阈值，则判定所述待监测区域内存在公共安全风险；
S22，利用语音识别算法对所述语音数据进行分析并生成语音风险值，将所述语音风险值与预存在所述语音处理模块中的语音风险阈值进行比较，如果所述语音风险值≥所述语音风险阈值，则判定所述待监测区域内存在公共安全风险；以及
S23，将所述待监测区域内的所述人群中每个人员的所述体温与预存在所述体温处理模块中的体温阈值进行比较，如果所述待监测区域内的所述人群中存在至少一个人员的所述体温高于所述体温阈值，则判定所述待监测区域内存在公共安全风险；
所述步骤S3具体包括：
如果所述步骤S21、S22和S23中至少一项判定所述待监测区域内存在公共安全风险，则通过所述报警模块(3)发布风险预警。
9.根据权利要求8所述的公共安全风险预警方法，其特征在于，
在所述步骤S1之前还包括步骤：
S0，利用公共安全风险样本库建立所述公共安全知识图谱，收集所述网络舆情信息并根据所述公共安全知识图谱确定所述待监测区域的位置以及所述待监测区域内的公共安全风险类型。
10.根据权利要求8所述的公共安全风险预警方法，其特征在于，
所述报警模块(3)包括设置在所述待监测区域内的所述声光报警器；
所述步骤S3具体包括：
如果所述步骤S21和S22中至少一项判定所述待监测区域内存在公共安全风险，则通过所述声光报警器发布风险预警。
11.根据权利要求8所述的公共安全风险预警方法，其特征在于，
在所述步骤S2之后还包括步骤：
S4，如果所述步骤S21、S22和S23中至少两项判定所述待监测区域内存在公共安全风险，则向所述待监测区域派遣安全巡检员。
12.根据权利要求8所述的公共安全风险预警方法，其特征在于，
在所述步骤S2之后还包括步骤：
S5，如果所述步骤S23中判定所述待监测区域内存在公共安全风险，则向所述待监测区域内的所述人群中的所述体温高于所述体温阈值的所述人员发送消息，提示所述人员尽快就医。
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