CN117455268A - 客车智能应急逃生数据分析系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及客车智能应急逃生数据分析系统及方法。首先，对客车内外参数数据进行采集，并进行实时初步检测，识别出潜在的紧急情况，验证紧急情况并设计波动性平衡算法，对客车实时参数数据进行校准处理；然后，基于校验后的紧急情况，启动应急响应程序，发送应急指令，并对校准后的数据进行分析，得到紧急情况列表，并制定紧急情况列表中对应的初步应急策略；最后，对紧急情况列表进行优先级确定，基于优先级确定的结果，对初步应急策略进行调整和优化，将调整后的初步应急策略转化为指令集合，并在客车内部发布应急指令和逃生指导。解决了现有技术对实时客车数据处理不够准确以及不够全面的技术问题。

Description

客车智能应急逃生数据分析系统及方法

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及客车智能应急逃生数据分析系统及方法。

背景技术

随着科技的进步和交通工具的普及，客车在人们的日常出行中扮演着重要角色。然而，与此同时，客车安全问题也日益凸显，特别是在紧急情况下，如交通事故、火灾、自然灾害等，乘客的及时有效逃生成为了一个重大的安全难题。传统的客车安全系统主要依赖于人工操作和简单的机械装置，这在复杂或紧急的情况下往往显得不够及时和有效。近年来，物联网技术的发展为解决这一问题提供了新的思路。物联网技术能够实现设备的互联互通，通过传感器、无线通信技术和大数据分析，实时监控和处理各种信息。因此，在客车的安全系统中引入物联网技术，有望显著提升应急逃生的效率和安全性。

对于应急逃生的研究有很多，杨玉清提出的我国发明专利申请“一种基于云计算技术的客车一键式应急逃生系统及方法”，申请号：“CN202310734669.2”，主要包括：双位控制模块、投影指示模块、开门破窗模块、云计算报警模块、漂浮模块、灭火模块和阻断模块，通过动态异常模型实时监控和统计云计算网络流量，通过节点漏洞模型扫描云计算系统的应用程序和硬件组件中的安全漏洞，通过目标检测模型确定客车内部人员的数量、位置和健康状况，通过漂浮模块处理客车溺水的紧急状况，本发明通过改善车辆动力装置的工作方式，提高了应急逃生能力。

但上述技术至少存在如下技术问题：对实时客车数据处理不够准确以及不够全面的技术问题。

发明内容

本发明实施例通过提供客车智能应急逃生数据分析系统及方法，解决了现有技术对实时客车数据处理不够准确以及不够全面的技术问题，实现了对应急逃生数据全面准确处理的技术效果。

本发明提供了客车智能应急逃生数据分析系统及方法，具体包括以下技术方案：

客车智能应急逃生数据分析系统，包括以下部分：

智能环境感知与监控模块，数据校验模块，一键式自动应急响应模块，动态环境分析与策略规划模块，优先级智能调度与信息管理模块，应急通信与协调模块；

智能环境感知与监控模块，通过传感器获取来自客车内部和外部的实时参数数据，并通过实时参数数据实时监测和识别客车的紧急情况，并将识别的紧急情况的警报信号和紧急情况下的实时参数数据，传输给数据校验模块；

数据校验模块，对从智能环境感知与监控模块接收的实时参数数据进行校验，得到经过校验的数据，将校验后的数据传输给一键式自动应急响应模块；同时当一键式自动应急响应模块中的应急响应程序启动时，将校验后的数据传输给动态环境分析与策略规划模块；

一键式自动应急响应模块，基于数据校验模块的经过校验的数据，快速启动应急响应程序，输出应急响应操作的执行指令，并将应急响应操作的执行指令传输给动态环境分析与策略规划模块；

动态环境分析与策略规划模块，当接收到一键式自动应急响应模块的应急响应指令时，对数据校验模块的校验后数据进行动态分析，并根据分析结果制定应急响应策略，将分析结果以及应急响应策略传输给优先级智能调度与信息管理模块；

优先级智能调度与信息管理模块，分析动态环境分析与策略规划模块的分析结果的优先级，并根据优先级对应急响应策略进行调整，将逃生指导和应急措施传输给应急通信与协调模块；

应急通信与协调模块，将从优先级智能调度与信息管理模块接收到的逃生指导和应急措施传达给客车工作人员及乘客。

客车智能应急逃生数据分析方法，包括以下步骤：

S1. 对客车内部和外部的参数数据进行采集，并对采集到的参数数据进行实时初步检测，识别出潜在的紧急情况，验证紧急情况并设计波动性平衡算法，通过波动性平衡算法和非线性校正算法，对客车实时参数数据进行校准处理；

S2. 基于校验后的紧急情况，启动应急响应程序，发送应急指令，并对校准后的数据进行分析，得到紧急情况列表，并制定紧急情况列表中对应的初步应急策略；

S3. 对紧急情况列表进行优先级确定，基于优先级确定的结果，对初步应急策略进行调整和优化，将调整后的初步应急策略转化为指令集合，并在客车内部发布应急指令和逃生指导。

优选的，所述S1，具体包括：

对客车内部和外部的参数数据进行采集，得到客车实时参数数据，对采集到的客车实时参数数据进行预处理，对经过预处理的实时参数数据利用时间戳和数据融合技术进行数据的同步，同时引入数据融合算法；接下来通过机器学习模型进行模式识别和异常检测，设定两种及以上异常情况的识别标准，使用规则引擎判断并响应异常情况，识别出潜在的紧急情况，并对潜在的紧急情况进行验证。

优选的，在所述S1中，还包括：

验证紧急情况的准确性，并对客车实时参数数据进行校准处理；并设计智能动态校准算法；所述智能动态校准算法，引入周期性变化，以在周期性波动的情况下对客车实时参数数据进行动态校准。

优选的，在所述S1中，还包括：

在对客车实时参数数据进行校准处理的过程中，引入波动性平衡算法，基于数据本身的波动对权重的影响，提供平滑处理。

优选的，在所述S1中，还包括：

在对客车实时参数数据进行校准处理的过程中，引入非线性校正算法；所述非线性校正算法，引入非线性校正项，校正非线性误差。

优选的，所述S2，具体包括：

引入动态环境分析法，对校准后的数据进行动态分析。

优选的，在所述S2中，还包括：

引入复变态分析法对校准后的实时参数数据进行初步处理，所述复变态分析法通过动态权重根据实时参数数据的变化调整分析的重点；构建权重矩阵，并基于所述权重矩阵进行实时状态评估。

优选的，在所述S2中，还包括：

在对校准后的数据进行动态分析时，引入模糊态定量分析法，所述模糊态定量分析法采用模糊逻辑，将数据的不确定性和模糊性进行量化处理，并将不确定性和模糊数据转化为可量化的指标；基于实时状态评估和模糊逻辑的结果进行综合评估，得出紧急情况状态参数，根据紧急情况状态参数分析结果，制定紧急情况列表中对应的初步应急策略。

优选的，所述S3，具体包括：

对紧急情况列表，根据分析结果对应的紧急情况状态参数为每项应急措施分配优先级，基于优先级确定的结果，使用决策支持技术对初步应急策略进行调整和优化，利用信息格式化工具，将调整后的初步应急策略转化为指令集合；并利用多媒体传播技术在客车内部发布应急指令和逃生指导。

有益效果：

本发明实施例中提供的多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

1、本发明通过智能动态校准算法，有效地适应周期性波动，使得校准更具有适应性和灵活性，引入的波动性平衡算法和非线性校正算法进一步提高数据校准的精确度和稳定性，特别是在复杂和变化多端的环境中，结合多种数据处理方法，确保数据的全面性和多层次性，经过精准校准的数据为紧急情况下的决策提供坚实的数据支持，有助于快速有效地制定应对策略。

2、本发明通过引入复变态分析法和权重矩阵，使得对紧急情况的分析更具有动态性和灵活性，能够根据实时参数数据的变化调整重点，提高应急响应的精准度，结合实时状态评估和模糊态定量分析法，克服环境数据中的不确定性和模糊性，提高分析结果的准确性和实用性，综合利用实时状态评估和模糊化处理，全面考虑车辆和环境的多种因素，如车辆结构完整性、乘客分布状态等，提供全面而深入的紧急情况评估。

附图说明

图1为本发明一个实施例所提供的客车智能应急逃生数据分析系统的模块图；

图2为本发明一个实施例所提供的客车智能应急逃生数据分析方法的流程图。

具体实施方式

为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，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。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。

下面结合附图具体的说明本发明所提供的客车智能应急逃生数据分析系统及方法的具体方案。

参照附图1，其示出了本发明一个实施例所提供的客车智能应急逃生数据分析系统的模块图，该系统包括以下部分：

智能环境感知与监控模块，数据校验模块，一键式自动应急响应模块，动态环境分析与策略规划模块，优先级智能调度与信息管理模块，应急通信与协调模块；

智能环境感知与监控模块，获取来自客车内部和外部的实时参数数据，并通过实时参数数据实时监测和识别客车的紧急情况，并将识别的紧急情况的警报信号和紧急情况下的实时参数数据，传输给数据校验模块；

实时参数数据包括温度、烟雾浓度、压强、车辆速度、加速度和位置信息；紧急情况如火灾、交通事故、车辆故障；

数据校验模块，对从智能环境感知与监控模块接收的实时参数数据进行校验，确保数据的准确性和可靠性，得到经过校验的数据，并将校验的数据传输给一键式自动应急响应模块；同时当一键式自动应急响应模块中的应急响应程序启动时，将校验后的数据传输给动态环境分析与策略规划模块；

一键式自动应急响应模块，基于数据校验模块的经过校验的数据，快速启动应急响应程序，输出应急响应操作的执行指令，并将应急响应操作的执行指令传输给动态环境分析与策略规划模块；

动态环境分析与策略规划模块，当接收到一键式自动应急响应模块的应急响应指令，对数据校验模块的校验后数据进行动态分析，并根据分析结果制定应急响应策略，将分析结果以及应急传输给优先级智能调度与信息管理模块；

优先级智能调度与信息管理模块，分析动态环境分析与策略规划模块的分析结果的优先级，并根据优先级对应急响应策略进行调整，确保在复杂和多变的实际环境中提供最合适的逃生指导和应急措施以及在紧急情况下最重要的信息能够最快被处理和传达，将最合适逃生指导和应急措施传输给应急通信与协调模块；

应急通信与协调模块，将从优先级智能调度与信息管理模块接收到的最合适逃生指导和应急措施，迅速、准确地传达给客车工作人员及乘客，有序进行逃生。

参照附图2，其示出了本发明一个实施例所提供的客车智能应急逃生数据分析方法的流程图，该方法包括以下步骤：

S1. 对客车内部和外部的参数数据进行采集，并对采集到的参数数据进行实时初步检测，识别出潜在的紧急情况，验证紧急情况并设计波动性平衡算法，通过波动性平衡算法和非线性校正算法，对客车实时参数数据进行校准处理；

首先，通过传感器对客车内部和外部的参数数据进行采集，得到客车实时参数数据，实时参数数据如温度、烟雾浓度、压强、车辆速度、加速度和位置信息；对客车实时参数数据进行预处理以提高数据质量，预处理如数据清洗，数据降噪，数据去冗余；对经过预处理的数据利用时间戳和数据融合技术保证数据的同步性，同时使用数据融合算法增强数据的准确性和可靠性；

接下来引入机器学习模型，用于模式识别和异常检测，设定多种异常情况的识别标准，如火灾的温度和烟雾阈值，使用规则引擎快速判断并响应异常情况，识别出潜在的紧急情况，并将紧急情况传输到下一处理阶段；

进一步，当数据校验模块接收到紧急情况时，对当时客车的实时参数数据进行校验分析，确保数据真实可靠；具体实现过程如下：

第一步，对客车传感器进行检查，确定是否设备发生损坏引起参数数据采集错误；

第二步，与历史数据对比实现对当时客车的实时参数数据的校验分析，使用时间序列分析，以识别当前数据与历史趋势的偏差，通过与历史数据的比较，识别异常和不一致的数据模式；

第三步，基于设定的标准阈值分析实现对当时客车的实时参数数据的校验分析，快速识别超出正常运作范围的数据；

第四步，最后基于规则的异常检测实现对当时客车的实时参数数据的校验分析，基于设定的标准阈值分析当前客车的实时参数数据，通过规则识别和标记潜在的数据异常。

经过上述分析结果，形成综合判断，验证紧急情况的准确性，并对客车实时参数数据进行校准处理，得到更准确的客车实时参数数据；具体校准过程如下：

为了对经过验证的客车实时参数数据进行校准，本发明设计智能动态校准算法，所述智能动态校准算法，引入周期性变化，更好地适应在周期性波动的情况下对客车实时参数数据进行动态校准，具体实现公式如下：

，

其中，为经过初步校准的数据，考虑了客车实时参数数据的时间衰减和周期性波动；/>是客车实时参数数据；/>是初始校准值，基于历史数据和当前环境计算得到，用于调整原始数据，以反映更准确的测量值；/>是衰减系数，表示校准值根据时间的变化率，反映了数据的时效性，即随时间推移数据的变化趋势；/>是时间变量，表示从观测开始的时间间隔；/>和/>是振幅和频率参数，用于模拟周期性变化；/>是相位差，用于调整周期性变化的起始点；/>表示初始校准值随时间的衰减；/>用于模拟周期性的变化。

进一步，为了避免因外部因素波动较大而引起校准不准确的问题，本发明引入波动性平衡算法，使数据更稳定；所述波动性平衡算法，考虑数据本身的波动对权重的影响，提供了更精细的平滑处理，减少数据的波动性，具体实现公式如下：

，

其中，是在考虑数据的短期波动性和噪声后的平衡结果，对初步校准后的数据进行进一步优化，描述了数据的更平稳和连续性表现，削弱了原始数据中的短期波动和噪声影响；/>，代表权重，用于平衡近期与远期数据的重要性，反映数据的时效性和相关性；/>是第i个数据点与当前时间的时间差，决定了每个数据点的时效性；/>是衰减参数，控制权重随时间的衰减速率；/>是增强波动性响应的参数，用于调整数据波动对权重的影响；/>是第i个经过初步校准的数据点；N是数据点的总数。

进一步，为了避免因传感器误差导致测量范围不同引起非线性变化，本发明引入非线性校正算法，以提高了数据的精确度；所述非线性校正算法，引入非线性校正项，可以更准确地处理传感器的非线性行为，以校正非线性误差，具体实现公式如下：

，

其中，是最终的校准数据，反映了经过非线性校正后的数据，描述了经过多层次校准、平衡波动性并且校正非线性误差后的数据；/>是基于历史数据和传感器特性确定的参数，用于精确模拟和校正传感器的非线性误差；/>是经过波动性平衡算法处理后的数据，为非线性校正算法的输入。

经过上述校准处理能够实现更为精准和细致的数据校准，更好地适应各种复杂的环境和数据条件，为紧急情况下的决策提供了坚实的数据支持。

本发明通过智能动态校准算法，有效地适应周期性波动，使得校准更具有适应性和灵活性，引入的波动性平衡算法和非线性校正算法进一步提高数据校准的精确度和稳定性，特别是在复杂和变化多端的环境中，结合多种数据处理方法，确保数据的全面性和多层次性，经过精准校准的数据为紧急情况下的决策提供坚实的数据支持，有助于快速有效地制定应对策略。

S2. 基于校验后的紧急情况，启动应急响应程序，发送应急指令，并对校准后的数据进行分析，得到紧急情况列表，并制定紧急情况列表中对应的初步应急策略；

从数据校验模块接收校验后的紧急情况，启动应急响应程序，发送应急指令，由动态环境分析与策略规划模块对校准后的数据进行分析，得到紧急情况列表，并根据紧急情况制定初步应急策略，具体实现过程如下：

对校准后的数据进行分析，确认紧急情况的类型及列表；

应用预设的规则和阈值，如，温度超过安全界限，烟雾浓度超过特定范围；对校准后的数据进行初步筛选，快速识别可能的紧急情况；再使用分类算法来识别数据中的特定模式，如机器学习模型，可以识别出火灾的特征，所述机器学习模型为本领域技术人员熟知的技术手段，在此不做限定；结合情景分析，考虑客车当前的环境参数进一步确认紧急情况，最后使用上下文感知来提高紧急情况识别的相关性和准确性；最终确定紧急情况的列表和类型，所述紧急情况类型如火灾、交通事故。

对校准后的数据进行动态分析，得到紧急情况的分析结果；

引入动态环境分析法对校准后的数据进行动态分析，所述动态环境分析法的具体实现过程如下：

首先，为了解决实时环境和车辆状态数据具有高度的复杂性和不确定性，难以准确分析的问题，本发明引入复变态分析法对校准后的数据进行初步处理，确定分析重点，所述复变态分析法通过动态权重根据实时参数数据的变化调整分析模型的重点，提高对关键因素的关注，提升应急响应的灵敏度和准确性；具体实现过程如下：

构建一个自适应的权重矩阵，根据数据的变化实时调整分析重点，确保对紧急情况的快速响应，所述权重矩阵计算如下：

，

其中，是权重矩阵，考虑时间t时刻的数据重要性，体现了对不同类型数据（如温度、烟雾浓度等）重要性的动态评估；/>为衰减系数，控制历史数据对当前分析的影响程度，表示随时间推移，历史数据对当前分析影响的减少；/>为加权因子矩阵，根据历史数据动态调整，用于改变特定类型数据的影响力；/>为在时间点τ（过去某一时刻）收集的校准后的实时客车参数数据。

针对实时校准数据，利用权重矩阵来反映实时状态评估；

所述实时状态评估具体表示如下：

，

其中，是实时状态评估，用于在时间t时刻综合评估客车的紧急情况，对当前紧急情况严重性和紧急性的整体评估；/>是时刻t的实时校准数据；/>是用于强化权重影响的幂指数，用来调节/>项的影响力度，使得权重更加显著；/>是额外的状态评估参数，用于提供关于紧急情况的额外信息，所述额外信息如天气状况、路况、车辆维护记录、历史事故、乘客数量、特殊需求乘客、车辆间的实时通信；函数/>是对/>进行对数变换以平滑其影响。

进一步，为了克服环境数据中的不确定性和模糊性导致分析结果的不准确，本发明应用模糊态定量分析法处理不确定的模糊数据，提高分析精确度，所述模糊态定量分析法采用模糊逻辑，将数据的不确定性和模糊性进行量化处理，将不确定性和模糊数据转化为可量化的指标；通过量化处理不确定性和模糊性，提高数据分析的全面性和实用性，减少因数据不确定性造成的误判；具体实现过程如下：

进行模糊逻辑处理，将不确定性和模糊性的数据通过模糊逻辑进行量化处理，提高数据处理的精度，生成能反映模糊状态的量化指标，便于后续分析和决策。

所述模糊逻辑具体过程表示如下：

，

其中，是经模糊化后的可量化指标，用于评估状态的不确定性；/>是校准后的客车实时参数数据；/>是阈值参数，根据经验法确定；/>是比例调整参数，用于控制模糊逻辑的敏感度。

对上述实现过程进行综合评估，结合和/>的结果，考虑额外的环境和车辆状态参数，如车辆结构完整性或乘客分布状态，得出紧急情况状态参数：

，

其中，是紧急情况状态参数，综合考虑不同参数对紧急情况的影响，用于评估当前环境和车辆的紧急情况；/>、/>和/>是调整参数，用于平衡各种因素的影响，/>决定了S(t) 和U(Q) 之间的权重分配，/>和/>调整额外环境和车辆状态参数的影响程度；/>是额外评估参数，如车辆结构完整性，乘客分布状态。

根据综合评估结果，输出包含更多环境和车辆状态维度的紧急情况状态参数分析结果，并根据分析结果，结合查阅应对策略来制定紧急情况列表中对应的初步应急策略。

本发明通过引入复变态分析法和权重矩阵，使得对紧急情况的分析更具有动态性和灵活性，能够根据实时参数数据的变化调整重点，提高应急响应的精准度，结合实时状态评估和模糊态定量分析法，克服环境数据中的不确定性和模糊性，提高分析结果的准确性和实用性，综合利用实时状态评估和模糊化处理，全面考虑车辆和环境的多种因素，如车辆结构完整性、乘客分布状态等，提供全面而深入的紧急情况评估。

S3. 对紧急情况列表进行优先级确定，基于优先级确定的结果，对初步应急策略进行调整和优化，将调整后的初步应急策略转化为指令集合，并在客车内部发布应急指令和逃生指导。

从动态环境分析与策略规划模块接收紧急情况列表以及初步应急策略的信息，对紧急情况列表，根据分析结果对应的紧急情况状态参数为每项应急措施分配优先级，基于优先级确定的结果，使用决策支持技术对初步应急策略进行调整和优化，确保最重要的措施首先执行，利用信息格式化工具，将调整后的策略转化为易于理解的指令集合以便快速传达。

最后利用多媒体传播技术在客车内部迅速、准确地发布应急指令和逃生指导，确保信息及时到达每位乘客和工作人员，指导他们安全疏散。信息格式化工具和多媒体传播技术为本领域技术人员熟知的技术手段，在此不做赘述。

综上所述，便完成了客车智能应急逃生数据分析系统及方法。

上述本发明实施例中的技术方案，至少具有如下的技术效果或优点：

本发明实施例通过智能动态校准算法，有效地适应周期性波动，使得校准更具有适应性和灵活性，引入的波动性平衡算法和非线性校正算法进一步提高数据校准的精确度和稳定性，特别是在复杂和变化多端的环境中，结合多种数据处理方法，确保数据的全面性和多层次性，经过精准校准的数据为紧急情况下的决策提供坚实的数据支持，有助于快速有效地制定应对策略。通过引入复变态分析法和权重矩阵，使得对紧急情况的分析更具有动态性和灵活性，能够根据实时参数数据的变化调整重点，提高应急响应的精准度，结合实时状态评估和模糊态定量分析法，克服环境数据中的不确定性和模糊性，提高分析结果的准确性和实用性，综合利用实时状态评估和模糊化处理，全面考虑车辆和环境的多种因素，如车辆结构完整性、乘客分布状态等，提供全面而深入的紧急情况评估。

发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同或相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。

上述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，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；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.客车智能应急逃生数据分析系统，其特征在于，包括以下部分：

智能环境感知与监控模块，数据校验模块，一键式自动应急响应模块，动态环境分析与策略规划模块，优先级智能调度与信息管理模块，应急通信与协调模块；

所述智能环境感知与监控模块，通过传感器获取来自客车内部和外部的实时参数数据，并通过实时参数数据实时监测和识别客车的紧急情况，并将识别的紧急情况的警报信号和紧急情况下的实时参数数据，传输给数据校验模块；

所述数据校验模块，对从智能环境感知与监控模块接收的实时参数数据进行校验，得到经过校验的数据，将校验后的数据传输给一键式自动应急响应模块；同时当一键式自动应急响应模块中的应急响应程序启动时，数据校验模块将校验后的数据传输给动态环境分析与策略规划模块；

所述一键式自动应急响应模块，基于数据校验模块的经过校验的数据，启动应急响应程序，输出应急响应操作的执行指令，并将应急响应操作的执行指令传输给动态环境分析与策略规划模块；

所述动态环境分析与策略规划模块，当接收到一键式自动应急响应模块的应急响应指令时，对数据校验模块的校验后数据进行动态分析，并根据分析结果制定应急响应策略，将分析结果以及应急响应策略传输给优先级智能调度与信息管理模块；

所述优先级智能调度与信息管理模块，分析动态环境分析与策略规划模块的分析结果的优先级，并根据优先级对应急响应策略进行调整，将逃生指导和应急措施传输给应急通信与协调模块；

所述应急通信与协调模块，将从优先级智能调度与信息管理模块接收到的逃生指导和应急措施传达给客车工作人员及乘客。

2.客车智能应急逃生数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1. 对客车内部和外部的参数数据进行采集，并对采集到的参数数据进行实时初步检测，识别出潜在的紧急情况，验证紧急情况并设计波动性平衡算法，通过波动性平衡算法和非线性校正算法，对客车实时参数数据进行校准处理；

S2. 基于校验后的紧急情况，启动应急响应程序，发送应急指令，并对校准后的数据进行分析，得到紧急情况列表，并制定紧急情况列表中对应的初步应急策略；

S3. 对紧急情况列表进行优先级确定，基于优先级确定的结果，对初步应急策略进行调整和优化，将调整后的初步应急策略转化为指令集合，并在客车内部发布应急指令和逃生指导。

3.根据权利要求2所述的客车智能应急逃生数据分析方法，其特征在于，所述S1，具体包括：

对客车内部和外部的参数数据进行采集，得到客车实时参数数据，对采集到的客车实时参数数据进行预处理，对经过预处理的实时参数数据利用时间戳和数据融合技术进行数据的同步，同时引入数据融合算法；接下来通过机器学习模型进行模式识别和异常检测，设定两种及以上异常情况的识别标准，使用规则引擎判断并响应异常情况，识别出潜在的紧急情况，并对潜在的紧急情况进行验证。

4.根据权利要求3所述的客车智能应急逃生数据分析方法，其特征在于，在所述S1中，还包括：

验证紧急情况的准确性，并对客车实时参数数据进行校准处理；并设计智能动态校准算法；所述智能动态校准算法，引入周期性变化，以在周期性波动的情况下对客车实时参数数据进行动态校准。

5.根据权利要求4所述的客车智能应急逃生数据分析方法，其特征在于，在所述S1中，还包括：

在对客车实时参数数据进行校准处理的过程中，引入波动性平衡算法；所述波动性平衡算法，基于数据本身的波动对权重的影响，提供平滑处理。

6.根据权利要求5所述的客车智能应急逃生数据分析方法，其特征在于，在所述S1中，还包括：

在对客车实时参数数据进行校准处理的过程中，引入非线性校正算法；所述非线性校正算法，引入非线性校正项，校正非线性误差。

7.根据权利要求2所述的客车智能应急逃生数据分析方法，其特征在于，所述S2，具体包括：

引入动态环境分析法，对校准后的实时参数数据进行动态分析。

8.根据权利要求7所述的客车智能应急逃生数据分析方法，其特征在于，在所述S2中，还包括：

引入复变态分析法对校准后的实时参数数据进行初步处理，所述复变态分析法通过动态权重根据实时参数数据的变化调整分析的重点；构建权重矩阵，并基于所述权重矩阵进行实时状态评估。

9.根据权利要求8所述的客车智能应急逃生数据分析方法，其特征在于，在所述S2中，还包括：

在对校准后的数据进行动态分析时，引入模糊态定量分析法，所述模糊态定量分析法采用模糊逻辑，将数据的不确定性和模糊性进行量化处理，并将不确定性和模糊数据转化为可量化的指标；基于实时状态评估和模糊逻辑的结果进行综合评估，得出紧急情况状态参数，根据紧急情况状态参数分析结果，制定紧急情况列表中对应的初步应急策略。

10.根据权利要求2所述的客车智能应急逃生数据分析方法，其特征在于，所述S3，具体包括：

对紧急情况列表，根据分析结果对应的紧急情况状态参数为每项应急措施分配优先级，基于优先级确定的结果，使用决策支持技术对初步应急策略进行调整和优化，利用信息格式化工具，将调整后的初步应急策略转化为指令集合；并利用多媒体传播技术在客车内部发布应急指令和逃生指导。