CN116596297A - 城市安全事件的事前处理方法、装置、系统及存储介质 - Google Patents

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凌君
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Abstract

本发明公开了一种城市安全事件的事前处理方法、装置、系统及存储介质，其中，所述获取无人机当前采集到的巡检数据；根据所述巡检数据确定关键巡查点在对应的安全场景中的当前缺陷参数；根据所述当前缺陷参数识别所述安全场景对应的安全隐患和对应的危险系数；根据所述安全隐患和所述危险系数确定并输出对应的预防措施。本发明旨在提高城市安全事件的事前处理效率。

Description

城市安全事件的事前处理方法、装置、系统及存储介质
技术领域
本发明涉及灾害预警领域，尤其涉及一种城市安全事件的事前处理方法、装置、系统及存储介质。
背景技术
随着城市化的推进，越来越多的人口选择在城市定居。城市的正常运行和突发状况关乎城市居民的生产作息和生命健康。城市安全事件是城市管理者不可忽视的重要问题。
在相关技术中，对于城市安全事件的事前预警、维护等处理，通常采用人工巡检的方式，例如人工排查高层建筑外侧幕墙安全问题。但是人工巡检的方式任务量大、危险性高、成本昂贵。导致城市安全事件的事前处理效率太低。
上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种城市安全事件的事前处理方法、装置、系统及存储介质，旨在达成提高城市安全事件的事前处理效率的效果。
为实现上述目的，本发明提供一种城市安全事件的事前处理方法，所述城市安全事件的事前处理方法包括以下步骤：
获取无人机当前采集到的巡检数据；
根据所述巡检数据确定关键巡查点在对应的安全场景中的当前缺陷参数；
根据所述当前缺陷参数识别所述安全场景对应的安全隐患和对应的危险系数；
根据所述安全隐患和所述危险系数确定并输出对应的预防措施。
可选地，所述根据所述当前缺陷参数识别所述安全场景对应的安全隐患和对应的危险系数的步骤包括：
获取无人机在多个历史巡检周期采集到所述关键巡查点的历史缺陷参数；
根据所述历史缺陷参数和所述当前缺陷参数确定参数变化；
根据所述参数变化评估所述安全场景中所述危险系数。
可选地，所述根据所述安全隐患和所述危险系数确定并输出对应的预防措施的步骤包括：
当所述危险系数大于或等于预设值时，确定所述安全场景对应的预防方案；
根据所述安全隐患和所述危险系数从所述预防方案中匹配对应的预防措施。
可选地，所述根据所述安全隐患和所述危险系数确定并输出对应的预防措施的步骤包括：
当所述危险系数小于预设值时，获取所述关键巡查点所在区域的未来环境数据；
根据所述未来环境数据预测在所述安全场景下，所述安全隐患造成重大事故发生概率。
可选地，获取无人机在当前巡检周期内采集到的巡检数据的步骤之前，还包括：
获取基础巡检路径规划确定基础巡检范围；
基于所述无人机倾斜摄影模型和所述巡检范围确定所述无人机的巡检航线和关键巡查点；
间隔预设巡检周期，控制所述无人机基于所述关键巡查点和所述巡检航线采集所述巡检数据。
可选地，获取无人机在当前巡检周期内采集到的巡检数据的步骤之前，还包括：
接收用户端发送的实时巡检指令；
根据所述实时巡检指令确定巡检时间、关键巡查点和巡检航线；
在所述巡检时间内，控制所述无人机基于所述关键巡查点和所述巡检航线采集所述巡检数据。
可选地，所述控制所述无人机基于所述关键巡查点和所述巡检航线采集所述巡检数据的步骤包括：
根据所述关键巡查点和所述巡检航线生成巡检任务；
从无人机管理系统中确定执行巡检任务的所述无人机的管理信息；
将所述无人机的管理信息和所述巡检任务发送给飞手端，以使无人机的飞手控制无人机完成所述巡检任务。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种城市安全事件的事前处理装置，所述城市安全事件的事前处理装置包括存储器、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城市安全事件的事前处理程序，所述城市安全事件的事前处理程序被所述处理器执行时实现如上所述的城市安全事件的事前处理方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种城市安全事件的事前处理系统，所述城市安全事件的事前处理系统包括：获取模块，用于获取无人机当前采集到的巡检数据；确定模块，用于根据所述巡检数据确定关键巡查点在对应的安全场景中的当前缺陷参数；识别模块，用于根据所述当前缺陷参数识别所述安全场景对应的安全隐患和对应的危险系数；输出模块，用于根据所述安全隐患和所述危险系数确定并输出对应的预防措施。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有城市安全事件的事前处理程序，所述城市安全事件的事前处理程序被处理器执行时实现如上所述的城市安全事件的事前处理方法的步骤。
本发明实施例提出的一种城市安全事件的事前处理方法、装置、系统及存储介质，先获取无人机当前采集到的巡检数据；根据所述巡检数据确定关键巡查点在对应的安全场景中的当前缺陷参数；根据所述当前缺陷参数识别所述安全场景对应的安全隐患和对应的危险系数；根据所述安全隐患和所述危险系数确定并输出对应的预防措施。这样无人机采集的巡检数据，确定在无人机巡检航线上的关键巡查点对应的安全场景中的安全隐患和危险系数，并对应的输出预防措施。减少人工干预，用无人机完成巡检，得到对应的预防措施，提高了城市安全事件的事前处理效率。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端结构示意图；
图2为本发明城市安全事件的事前处理方法的一实施例的流程示意图；
图3为本发明城市安全事件的事前处理方法的另一实施例的流程示意图；
图4为本发明实施例涉及的城市安全事件的事前处理系统架构简图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
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。
由于在相关技术中，对于城市安全事件的事前预警、维护等处理，通常采用人工巡检的方式，例如人工排查高层建筑外侧幕墙安全问题。但是人工巡检的方式任务量大、危险性高、成本昂贵。导致城市安全事件的事前处理效率太低。
为了提高城市安全事件的事前处理效率，本发明实施例提出一种城市安全事件的事前处理方法、装置、系统及存储介质，其中，所述方法的主要步骤包括：
获取无人机当前采集到的巡检数据；
根据所述巡检数据确定关键巡查点在对应的安全场景中的当前缺陷参数；
根据所述当前缺陷参数识别所述安全场景对应的安全隐患和对应的危险系数；
根据所述安全隐患和所述危险系数确定并输出对应的预防措施。
这样无人机采集的巡检数据，确定在无人机巡检航线上的关键巡查点对应的安全场景中的安全隐患和危险系数，并对应的输出预防措施。减少人工干预，用无人机完成巡检，得到对应的预防措施，提高了城市安全事件的事前处理效率。
以下结合附图对本发明权利要求要求保护的内容进行详细说明。
如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端结构示意图。
本发明实施例终端可以是城市安全事件的事前处理装置或系统。
如图1所示，该终端可以包括：处理器1001，例如CPU，存储器1003，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。存储器1003可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1003可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的终端结构并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1003中可以包括操作系统以及城市安全事件的事前处理程序。
在图1所示的终端中，处理器1001可以用于调用存储器1003中存储的城市安全事件的事前处理程序，并执行以下操作：
获取无人机当前采集到的巡检数据；
根据所述巡检数据确定关键巡查点在对应的安全场景中的当前缺陷参数；
根据所述当前缺陷参数识别所述安全场景对应的安全隐患和对应的危险系数；
根据所述安全隐患和所述危险系数确定并输出对应的预防措施。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1003中存储的城市安全事件的事前处理程序，还执行以下操作：
获取无人机在多个历史巡检周期采集到所述关键巡查点的历史缺陷参数；
根据所述历史缺陷参数和所述当前缺陷参数确定参数变化；
根据所述参数变化评估所述安全场景中所述危险系数。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1003中存储的城市安全事件的事前处理程序，还执行以下操作：
当所述危险系数大于或等于预设值时，确定所述安全场景对应的预防方案；
根据所述安全隐患和所述危险系数从所述预防方案中匹配对应的预防措施。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1003中存储的城市安全事件的事前处理程序，还执行以下操作：
当所述危险系数小于预设值时，获取所述关键巡查点所在区域的未来环境数据；
根据所述未来环境数据预测在所述安全场景下，所述安全隐患造成重大事故发生概率。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1003中存储的城市安全事件的事前处理程序，还执行以下操作：
获取基础巡检路径规划确定基础巡检范围；
基于所述无人机倾斜摄影模型和所述巡检范围确定所述无人机的巡检航线和关键巡查点；
间隔预设巡检周期，控制所述无人机基于所述关键巡查点和所述巡检航线采集所述巡检数据。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1003中存储的城市安全事件的事前处理程序，还执行以下操作：
接收用户端发送的实时巡检指令；
根据所述实时巡检指令确定巡检时间、关键巡查点和巡检航线；
在所述巡检时间内，控制所述无人机基于所述关键巡查点和所述巡检航线采集所述巡检数据。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1003中存储的城市安全事件的事前处理程序，还执行以下操作：
根据所述关键巡查点和所述巡检航线生成巡检任务；
从无人机管理系统中确定执行巡检任务的所述无人机的管理信息；
将所述无人机的管理信息和所述巡检任务发送给飞手端，以使无人机的飞手控制无人机完成所述巡检任务。
示例性地，参照图2，在本发明城市安全事件的事前处理方法的一实施例中，所述城市安全事件的事前处理方法包括以下步骤：
步骤S10、获取无人机当前采集到的巡检数据；
在本实施例中，无人机按照规定航线对目标区域进行智能巡检的飞行装置。无人机上搭载多源数据采集模块，例如可见光相机、红外相机、多光谱相机、高光谱相机以及激光雷达测振仪等组合，在进行巡检过程中，基于多源数据采集模块采集巡检数据，巡检数据为多源数据。无人机按照设定巡检航线飞行，在沿着设计巡检航线飞行的整个过程中，无人机可以在整个飞行过程中采集巡检数据，也可以在到达巡检航线中的关键巡查点时，在关键巡查点及其附近采集巡检数据，无人机在采集到巡检数据后，将巡检数据回传到城市安全事件的事前处理方法的执行主体。
可选地，获取基础巡检路径规划确定基础巡检范围；基于所述无人机倾斜摄影模型和所述巡检范围确定所述无人机的巡检航线和关键巡查点；间隔预设巡检周期，控制所述无人机基于所述关键巡查点和所述巡检航线采集所述巡检数据。
无人机为了高效地采集到需要的巡航数据，在执行巡检任务时，需要按照设定的巡航时间和巡检航线飞行，然后采集关键巡查点的多源数据。无人机的巡检航线可以通过算法高效精确的确定。获取基础巡检路径规划，基础巡检路径规划是对无人机巡查范围的范围划分，根据基础巡检路径规划可以确定基础巡检范围，基础巡检范围可以是基于二维地图的巡检路线或基于二维地图的巡检区域，但是无人机的飞行是在空间中的移动，基于二维的基础巡检范围难以规划处一条较优的巡检航线。获取基础巡检范围的无人机倾斜摄影模型，无人机倾斜摄影模型是三维的模型图，基于基础巡检范围和无人机倾斜摄影模型可以在二维巡检路线上，规划出三维的巡检航线。关键巡查点可以进一步基于巡检航线确定，关键巡查点也是具有三维属性的数据。
无人机的可以重复巡检，间隔预设巡检周期，控制无人机基于关键巡查点和巡检航线采集巡检数据。这样可以基于多个巡检周期中采集的巡检数据观察安全隐患的变化，基于预估安全隐患的发展趋势，提前预防安全隐患的扩大。
可选地，接收用户端发送的实时巡检指令；根据所述实时巡检指令确定巡检时间、关键巡查点和巡检航线；在所述巡检时间内，控制所述无人机基于所述关键巡查点和所述巡检航线采集所述巡检数据。
无人机的巡航时间、巡检航线、关键巡查点还可以由用户实时确定，用户可以基于用户端上的无人机倾斜摄影模型对关键巡查点和/或巡检航线进行标记，用户端根据标记结果确定实时巡检指令，并将实时巡检指令发送给事前处理方法的执行主体,执行主体根据实时巡检指令确定无人机的巡检时间、巡检航线和关键巡查点，根据巡检时间、巡检航线和关键巡查点控制无人机飞行，并采集关键巡查点的巡检数据。
进一步地，根据所述关键巡查点和所述巡检航线生成巡检任务；从无人机管理系统中确定执行巡检任务的所述无人机的管理信息；将所述无人机的管理信息和所述巡检任务发送给飞手端，以使无人机的飞手控制无人机完成所述巡检任务。
无人机的飞行可以采用自动导航或者由飞手人工控制，可以在到达无人巡检时间之前，根据关键巡查点和巡检航线生成巡检任务，根据无人机管理系统确定多个无人机的管理信息，包括无人机的标识信息、机巢信息等，选择离巡检航线最近的机巢中的无人机作为执行巡检任务的无人机。从无人机管理系统中确定执行任务的无人机的管理信息，将巡检任务、执行巡检任务的无人机的管理信息发送给执行该巡检任务的飞手端，飞手基于飞手端查看到巡检任务后，在预定的巡检时间内控制无人机沿着巡检航线执行采集巡检数据的飞行。
步骤S20、根据所述巡检数据确定关键巡查点在对应的安全场景中的当前缺陷参数；
在本实施例中，在获取到无人机采集的多源的巡检数据后，对多源数据进行多模态融合分析，可以实现多类型、多尺度、多位置的建筑与基础设施的局部损伤或缺陷的快速识别，为关键巡查点的安全评估提供可靠依据。以城市为主要的安全事件的事前处理对象。关键巡查点是城市巡检区域中需要采集巡检数据、预防安全事件发生的地点，安全场景是根据城市巡检区域中需要预防的安全事件类型设定的场景，安全场景关联了需要采集的训练数据类型、多模态融合分析模块中对应的识别算法等。常见的关键巡查点可以包括：超高层建筑幕墙、桥梁、老旧房屋、基坑、边坡等建筑与基础设施等。常见的安全场景包括：幕墙安全、房屋安全、桥梁安全、公路交通安全、地质灾害、消防安全、施工安全、化工园区安全，光伏系统安全。不同的关键巡查点对应至少一个预设的安全场景，例如，将高层建筑幕墙作为关键巡查点时，其对应的安全场景可以为幕墙安全，而将老旧房屋作为关键巡查点时，其对应的安全场景可以为房屋安全、消防安全。根据无人机采集的巡检数据，分别对关键巡查点中不同的安全场景进行识别分析。在对其中一个安全场景进行识别时，从巡检数据中选择该安全场景对应的数据类型，采取安全场景对应的数据输入安全场景对应识别算法，得到在该安全场景下对应的安全数据。例如对于幕墙安全场景中，缺陷参数可以包括墙体裂缝长度，对于房屋安全场景中，缺陷参数可以包括局部损伤面积。
步骤S30、根据所述当前缺陷参数识别所述安全场景对应的安全隐患和对应的危险系数；
在本实施例中，在确定了关键巡查点在其对应的安全场景中的缺陷参数后，获取所述安全场景中存在的安全隐患对于缺陷参数设定的阈值。安全隐患对应有至少一个缺陷参数的类型，该类型对应设置有与阈值，缺陷参数大于安全隐患对应的阈值时，确定关键巡查点在该安全场景下存在安全隐患。可以根据缺陷参数和预设权重计算出该安全隐患对应的危险系数。
可选地，获取无人机在多个历史巡检周期采集到所述关键巡查点的历史缺陷参数；根据所述历史缺陷参数和所述当前缺陷参数确定参数变化；根据所述参数变化评估所述安全场景中所述危险系数。
无人机可以固定关键巡查点和巡检航线，定期地采集巡检数据，即，间隔预设巡检周期，控制无人机基于预定的关键巡查点和预定的巡检航线采集巡检数据。这样可以得到关键巡查点在不同周期对应的巡检数据，无人机在每一个周期采集到巡检数据后，都会根据巡检数据确定在对应周期和安全场景下的缺陷参数。获取到无人机在当前周期内采集到的巡检数据后，确定当前周期对应的当前缺陷参数。除了根据当前周期的当前缺陷参数评估安全隐患外，还需要根据历史缺陷参数和当前缺陷参数确定安全隐患的参数变化，根据参数变化预测未来周期内缺陷参数变化，得到未来缺陷参数，这样可以根据历史缺陷参数、当前缺陷参数和未来缺陷参数综合评估危险系数。当危险系数大于或等于预设值时，表明根据当前安全隐患不会暂时不会造成威胁；或者放任当前安全隐患继续发展，在预设时间内也暂时不会造成威胁。预防安全隐患的当前威胁和未来威胁。
步骤S40、根据所述安全隐患和所述危险系数确定并输出对应的预防措施。
在本实施例中，在确定了关键巡查点存在安全隐患时，可以采取对应的预防措施。在此基础上，安全隐患的危险系数不同，对安全隐患采取的预防措施也不同。危险系数越大，采取的预防措施可以越紧急。例如对于幕墙掉落的安全隐患，计算出的危险系数较低，则可以采取的预防措施是，将关键巡查点、安全隐患等信息生成维修预警，发送到关联的管理员端。计算出的危险系数较高，则可以采取的预防措施是，将关键巡查点、安全隐患等信息生成避难预警，发送给关键巡查点对应的警报装置，以提醒在关键巡查点附近的人群进行避难，同时发送维修预警，以提醒管理者进行维修，排除安全隐患。
在本实施例公开的技术方案中，先获取无人机当前采集到的巡检数据；根据所述巡检数据确定关键巡查点在对应的安全场景中的当前缺陷参数；根据所述当前缺陷参数识别所述安全场景对应的安全隐患和对应的危险系数；根据所述安全隐患和所述危险系数确定并输出对应的预防措施。这样无人机采集的巡检数据，对多源数据进行多模态融合分析，可以实现多类型、多尺度、多位置的城市关键巡查点的局部损伤或缺陷的快速识别，确定在无人机巡检航线上的关键巡查点对应的安全场景中的安全隐患和危险系数，并对应的输出预防措施。减少人工干预，用无人机完成巡检，得到对应的预防措施，提高了城市安全事件的事前处理效率。
可选地，参照图3，基于上述任一实施例，在本发明城市安全事件的事前处理方法的另一实施例中，所述城市安全事件的事前处理方法还包括：
步骤S11、当所述危险系数大于或等于预设值时，确定所述安全场景对应的预防方案；
步骤S12、根据所述安全隐患和所述危险系数从所述预防方案中匹配对应的预防措施。
在本实施例中，安全隐患的危险系数不同，对安全隐患采取的预防措施也不同。当危险系数过小时，对安全的威胁较小，暂时可以不用对其采取预防措施，以节省资源。当危险系数大于或等于预设值时，需要对其采取预防措施。同一安全场景需要的预防手段基本上是相同的，为了便于管理，可以针对不同的事前安全场景，设置对应的预防方案，预防方案中，针对不同危险系数，关联了对应不同预防程度、紧急程度的预防措施。确定并获取安全场景对应的预防方案，根据安全隐患和危险系数从预防方案中匹配对应的预存措施。
可选地，当所述危险系数小于预设值时，获取所述关键巡查点所在区域的未来环境数据；根据所述未来环境数据预测在所述安全场景下，所述安全隐患造成重大事故发生概率。
当危险系数大于或等于预设值时，表明根据当前安全隐患不会暂时不会造成威胁；或者放任当前安全隐患继续发展，在预设时间内也暂时不会造成威胁。但是，当一些出现一些介入因素后，可能会对安全隐患造成影响，加剧了安全隐患的威胁。为了防止这种情况的发生，因而需要考虑到介入因素。介入因素是关键巡查点附近的未来环境的变化，可以是高温、大风、暴雨等恶劣天气，也可以是地震等地质灾难。因而可以获取关键巡查点所在区域的未来环境数据，环境数据可以是气象数据、地质数据等信息，根据未来环境数据预测在关键巡查点在安全场景下，安全隐患造成重大事故发生概率。在概率大于预设值时，对应输出警报信息。
在本实施例公开的技术方案中，当所述危险系数大于或等于预设值时，确定所述安全场景对应的预防方案；根据所述安全隐患和所述危险系数从所述预防方案中匹配对应的预防措施。这样节省出采取预防措施的资源，提高对其他安全隐患的预防，可以提高城市安全事件的事前处理效率。
此外，本发明实施例还提出一种城市安全事件的事前处理装置，所述城市安全事件的事前处理装置包括存储器、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城市安全事件的事前处理程序，所述城市安全事件的事前处理程序被所述处理器执行时实现如上各个实施例所述的城市安全事件的事前处理方法的步骤。
此外，本发明实施例还提出一种城市安全事件的事前处理系统，示例性地，参照图4，所述城市安全事件的事前处理系统100包括：
获取模块101，用于获取无人机当前采集到的巡检数据；确定模块102，用于根据所述巡检数据确定关键巡查点在对应的安全场景中的当前缺陷参数；识别模块103，用于根据所述当前缺陷参数识别所述安全场景对应的安全隐患和对应的危险系数；输出模块104，用于根据所述安全隐患和所述危险系数确定并输出对应的预防措施。
此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有城市安全事件的事前处理程序，所述城市安全事件的事前处理程序被处理器执行时实现如上各个实施例所述的城市安全事件的事前处理方法的步骤。
需要说明的是，在本文中，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、物品或者系统不仅包括那些要素，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、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得城市安全事件的事前处理装置或系统执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种城市安全事件的事前处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取无人机当前采集到的巡检数据；
根据所述巡检数据确定关键巡查点在对应的安全场景中的当前缺陷参数；
根据所述当前缺陷参数识别所述安全场景对应的安全隐患和对应的危险系数；
根据所述安全隐患和所述危险系数确定并输出对应的预防措施。
2.如权利要求1所述的城市安全事件的事前处理方法，其特征在于，所述根据所述当前缺陷参数识别所述安全场景对应的安全隐患和对应的危险系数的步骤包括：
获取无人机在多个历史巡检周期采集到所述关键巡查点的历史缺陷参数；
根据所述历史缺陷参数和所述当前缺陷参数确定参数变化；
根据所述参数变化评估所述安全场景中所述危险系数。
3.如权利要求1所述的城市安全事件的事前处理方法，其特征在于，所述根据所述安全隐患和所述危险系数确定并输出对应的预防措施的步骤包括：
当所述危险系数大于或等于预设值时，确定所述安全场景对应的预防方案；
根据所述安全隐患和所述危险系数从所述预防方案中匹配对应的预防措施。
4.如权利要求3所述的城市安全事件的事前处理方法，其特征在于，所述根据所述安全隐患和所述危险系数确定并输出对应的预防措施的步骤包括：
当所述危险系数小于预设值时，获取所述关键巡查点所在区域的未来环境数据；
根据所述未来环境数据预测在所述安全场景下，所述安全隐患造成重大事故发生概率。
5.如权利要求1所述的城市安全事件的事前处理方法，其特征在于，获取无人机在当前巡检周期内采集到的巡检数据的步骤之前，还包括：
获取基础巡检路径规划确定基础巡检范围；
基于所述无人机倾斜摄影模型和所述巡检范围确定所述无人机的巡检航线和关键巡查点；
间隔预设巡检周期，控制所述无人机基于所述关键巡查点和所述巡检航线采集所述巡检数据。
6.如权利要求1所述的城市安全事件的事前处理方法，其特征在于，获取无人机在当前巡检周期内采集到的巡检数据的步骤之前，还包括：
接收用户端发送的实时巡检指令；
根据所述实时巡检指令确定巡检时间、关键巡查点和巡检航线；
在所述巡检时间内，控制所述无人机基于所述关键巡查点和所述巡检航线采集所述巡检数据。
7.如权利要求5或6任意一项所述的城市安全事件的事前处理方法，其特征在于，所述控制所述无人机基于所述关键巡查点和所述巡检航线采集所述巡检数据的步骤包括：
根据所述关键巡查点和所述巡检航线生成巡检任务；
从无人机管理系统中确定执行巡检任务的所述无人机的管理信息；
将所述无人机的管理信息和所述巡检任务发送给飞手端，以使无人机的飞手控制无人机完成所述巡检任务。
8.一种城市安全事件的事前处理装置，其特征在于，所述城市安全事件的事前处理装置包括：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城市安全事件的事前处理程序，所述城市安全事件的事前处理程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的城市安全事件的事前处理方法的步骤。
9.一种城市安全事件的事前处理系统，其特征在于，所述城市安全事件的事前处理系统包括：
获取模块，用于获取无人机当前采集到的巡检数据；
确定模块，用于根据所述巡检数据确定关键巡查点在对应的安全场景中的当前缺陷参数；
识别模块，用于根据所述当前缺陷参数识别所述安全场景对应的安全隐患和对应的危险系数；
输出模块，用于根据所述安全隐患和所述危险系数确定并输出对应的预防措施。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有城市安全事件的事前处理程序，所述城市安全事件的事前处理程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的城市安全事件的事前处理方法的步骤。
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