本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理，特別是一種基于多模態(tài)的元宇宙警務(wù)處理系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在近年來，隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，警務(wù)領(lǐng)域逐漸邁向智能化和數(shù)字化。尤其是多模態(tài)數(shù)據(jù)處理技術(shù)的引入，使得警務(wù)處理系統(tǒng)在數(shù)據(jù)采集、分析和決策支持方面取得了顯著進展。傳統(tǒng)的警務(wù)管理通常依賴于單一的數(shù)據(jù)源，如視頻監(jiān)控系統(tǒng)或人工巡邏報告，而現(xiàn)代的多模態(tài)數(shù)據(jù)采集技術(shù)能夠通過視頻、音頻和環(huán)境數(shù)據(jù)的綜合分析，更全面地反映現(xiàn)場情況。

2、然而，盡管當前的警務(wù)處理系統(tǒng)在數(shù)據(jù)采集和分析方面已經(jīng)取得了一定的進展，但仍然存在著數(shù)據(jù)整合難度大、實時性差和決策支持不夠精準等問題。傳統(tǒng)系統(tǒng)大多依賴于單一的數(shù)據(jù)源，無法實時處理多維度的數(shù)據(jù)，導致警務(wù)人員無法全面把握現(xiàn)場情況。此外，現(xiàn)有的風險預測系統(tǒng)多基于歷史數(shù)據(jù)進行推演，但往往忽視了現(xiàn)場的實時多模態(tài)數(shù)據(jù)，導致預測準確性和應(yīng)對策略的及時性不足。針對這些問題，現(xiàn)有技術(shù)在應(yīng)對突發(fā)事件時常顯得反應(yīng)遲緩，難以快速進行資源調(diào)度和任務(wù)分配。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、鑒于上述背景技術(shù)存在的問題，本發(fā)明提出了一種基于多模態(tài)的元宇宙警務(wù)處理系統(tǒng)。

2、因此，本發(fā)明所要解決的問題在于如何形成集成多模態(tài)數(shù)據(jù)采集、融合分析、風險預測以及資源調(diào)度的智能化系統(tǒng)。

3、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

4、第一方面，本發(fā)明實施例提供了一種基于多模態(tài)的元宇宙警務(wù)處理系統(tǒng)，其包括：數(shù)據(jù)采集模塊，用于實時采集警務(wù)現(xiàn)場的多模態(tài)數(shù)據(jù)，包括視頻數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)融合與分析模塊，用于對采集的多模態(tài)數(shù)據(jù)進行融合，提取關(guān)鍵事件信息并檢測異常行為；風險預測與決策支持模塊，用于將實時數(shù)據(jù)與歷史案件數(shù)據(jù)結(jié)合，預測潛在的風險事件，并生成應(yīng)對策略；警務(wù)資源調(diào)度模塊，用于基于風險預測和決策建議自動調(diào)度警力、設(shè)備和資源至現(xiàn)場，優(yōu)化現(xiàn)場的警務(wù)操作，并實時更新任務(wù)進度；所述數(shù)據(jù)融合與分析模塊，包括數(shù)據(jù)預處理子模塊、數(shù)據(jù)融合子模塊、模式識別子模塊以及數(shù)據(jù)沖突修正子模塊；所述數(shù)據(jù)預處理子模塊，用于對原始數(shù)據(jù)進行預處理操作；數(shù)據(jù)融合子模塊，用于根據(jù)不同模態(tài)數(shù)據(jù)的重要性和相關(guān)性，采用自適應(yīng)加權(quán)算法融合多模態(tài)數(shù)據(jù)；模式識別子模塊，用于利用深度學習算法，提取關(guān)鍵事件信息并檢測異常行為；數(shù)據(jù)沖突修正子模塊，用于在數(shù)據(jù)融合過程中，自動檢測并處理沖突或不一致的數(shù)據(jù)，確保分析結(jié)果的準確性；所述數(shù)據(jù)沖突修正子模塊包括以下內(nèi)容：設(shè)視頻數(shù)據(jù)中的事件為，音頻數(shù)據(jù)中的事件為，則沖突的判定條件定義為：

5、

6、即如果和表示的事件不同，則產(chǎn)生沖突。

7、作為本發(fā)明所述基于多模態(tài)的元宇宙警務(wù)處理系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案，其中：所述數(shù)據(jù)采集模塊包括：視頻數(shù)據(jù)采集子模塊，用于通過監(jiān)控攝像頭捕捉現(xiàn)場視頻流；音頻數(shù)據(jù)采集子模塊，用于通過麥克風和語音傳感器獲取音頻信號；環(huán)境數(shù)據(jù)采集子模塊，用于通過環(huán)境傳感器獲取現(xiàn)場的環(huán)境數(shù)據(jù)。

8、作為本發(fā)明所述基于多模態(tài)的元宇宙警務(wù)處理系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案，其中：所述數(shù)據(jù)沖突修正子模塊還包括：如果檢測到?jīng)_突，使用貝葉斯推理對沖突數(shù)據(jù)進行修正：最終的修正概率通過貝葉斯定理計算：

9、

10、其中，和分別表示給定數(shù)據(jù)d下事件和的后驗概率。

11、作為本發(fā)明所述基于多模態(tài)的元宇宙警務(wù)處理系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案，其中：所述風險預測與決策支持模塊包括：歷史數(shù)據(jù)分析子模塊，用于分析歷史警務(wù)數(shù)據(jù)，構(gòu)建犯罪模式模型；實時風險預測子模塊，用于結(jié)合實時數(shù)據(jù)，預測潛在的安全風險；應(yīng)對策略生成子模塊，用于根據(jù)預測的安全風險，自動生成相應(yīng)的應(yīng)對策略；所述歷史數(shù)據(jù)分析子模塊包括以下內(nèi)容；基于歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建風險情景模型：通過時間序列模型分析歷史事件的時間規(guī)律，預測某行為的發(fā)生時間：

12、

13、其中，為時間序列數(shù)據(jù)，為時間序列的參數(shù)，為誤差項；通過聚類算法，對歷史案件進行分類，發(fā)現(xiàn)不同類型案件的共性特征：

14、

15、其中，c為聚類中心，n為數(shù)據(jù)集或樣本的數(shù)量，k為聚類數(shù)目，為案件的特征向量，為第j類的中心。

16、作為本發(fā)明所述基于多模態(tài)的元宇宙警務(wù)處理系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案，其中：所述警務(wù)資源調(diào)度模塊包括：警力調(diào)度子模塊，用于根據(jù)風險評估結(jié)果，自動調(diào)度警力到最需要的地點；設(shè)備調(diào)度子模塊，用于根據(jù)現(xiàn)場需求調(diào)配相關(guān)設(shè)備；任務(wù)管理子模塊，用于實時跟蹤任務(wù)進度，更新現(xiàn)場任務(wù)的執(zhí)行情況，優(yōu)化資源利用。

17、作為本發(fā)明所述基于多模態(tài)的元宇宙警務(wù)處理系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案，其中：所述警力調(diào)度子模塊包括以下內(nèi)容：根據(jù)實時的風險預測和歷史數(shù)據(jù)分析，判斷某一地區(qū)或事件的警力需求：使用線性規(guī)劃解決警力調(diào)度問題，目標是最小化警力調(diào)度的成本或者最大化警力資源的使用效率：設(shè)有個警力資源，每個警力資源的到達時間為，通過以下線性規(guī)劃模型優(yōu)化警力調(diào)度：

18、

19、其中，表示第i個警力到達第j個任務(wù)的時間，為二進制決策變量（1?表示調(diào)度，0?表示未調(diào)度），m表示任務(wù)數(shù)量。

20、作為本發(fā)明所述基于多模態(tài)的元宇宙警務(wù)處理系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案，其中：所述設(shè)備調(diào)度子模塊包括以下內(nèi)容：根據(jù)任務(wù)類型和現(xiàn)場情況，分析所需設(shè)備的種類和數(shù)量；評估當前設(shè)備的可用性，并判斷是否滿足任務(wù)需求，根據(jù)設(shè)備需求和可用資源，計算最優(yōu)的設(shè)備調(diào)度方案：根據(jù)調(diào)度結(jié)果，執(zhí)行設(shè)備的調(diào)度，并實時監(jiān)控設(shè)備的使用狀態(tài)；所述設(shè)備調(diào)度通過優(yōu)先級調(diào)度算法進行：設(shè)有種設(shè)備，每個設(shè)備的調(diào)度優(yōu)先級為，任務(wù)的緊急程度為，則設(shè)備調(diào)度的目標函數(shù)表示為：

21、

22、其中，為設(shè)備數(shù)量。

23、第二方面，本發(fā)明實施例提供了一種計算機設(shè)備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其中：所述計算機程序指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如本發(fā)明第一方面所述的基于多模態(tài)的元宇宙警務(wù)處理系統(tǒng)的步驟。

24、第三方面，本發(fā)明實施例提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，其中：所述計算機程序指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如本發(fā)明第一方面所述的基于多模態(tài)的元宇宙警務(wù)處理系統(tǒng)的步驟。

25、本發(fā)明有益效果為：本發(fā)明通過多模態(tài)數(shù)據(jù)的實時采集和融合分析，不僅能夠全面監(jiān)控現(xiàn)場情況，還能夠結(jié)合歷史案件數(shù)據(jù)進行風險預測，自動調(diào)度警力和資源，從而優(yōu)化警務(wù)決策，提升現(xiàn)場應(yīng)急響應(yīng)能力，能夠解決現(xiàn)有技術(shù)中數(shù)據(jù)整合不全、預測不精準和資源調(diào)度不及時等問題。

技術(shù)特征：

1.一種基于多模態(tài)的元宇宙警務(wù)處理系統(tǒng)，其特征在于：包括：

2.如權(quán)利要求1所述的基于多模態(tài)的元宇宙警務(wù)處理系統(tǒng)，其特征在于：所述數(shù)據(jù)采集模塊包括：

3.如權(quán)利要求2所述的基于多模態(tài)的元宇宙警務(wù)處理系統(tǒng)，其特征在于：

4.如權(quán)利要求3所述的基于多模態(tài)的元宇宙警務(wù)處理系統(tǒng)，其特征在于：所述風險預測與決策支持模塊包括：

5.如權(quán)利要求4所述的基于多模態(tài)的元宇宙警務(wù)處理系統(tǒng)，其特征在于：所述警務(wù)資源調(diào)度模塊包括：

6.如權(quán)利要求5所述的基于多模態(tài)的元宇宙警務(wù)處理系統(tǒng)，其特征在于：所述警力調(diào)度子模塊包括以下內(nèi)容：

7.如權(quán)利要求6所述的基于多模態(tài)的元宇宙警務(wù)處理系統(tǒng)，其特征在于：所述設(shè)備調(diào)度子模塊包括以下內(nèi)容：

8.一種計算機設(shè)備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于：所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)權(quán)利要求1~7任一所述的基于多模態(tài)的元宇宙警務(wù)處理系統(tǒng)的步驟。

9.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，其特征在于：所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1~7任一所述的基于多模態(tài)的元宇宙警務(wù)處理系統(tǒng)的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)的元宇宙警務(wù)處理系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域；包括數(shù)據(jù)采集模塊，用于實時采集警務(wù)現(xiàn)場的多模態(tài)數(shù)據(jù)，包括視頻數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)融合與分析模塊，用于對采集的多模態(tài)數(shù)據(jù)進行融合，提取關(guān)鍵事件信息并檢測異常行為；風險預測與決策支持模塊，用于將實時數(shù)據(jù)與歷史案件數(shù)據(jù)結(jié)合，預測潛在的風險事件，并生成應(yīng)對策略；警務(wù)資源調(diào)度模塊，用于基于風險預測和決策建議自動調(diào)度警力、設(shè)備和資源至現(xiàn)場，優(yōu)化現(xiàn)場的警務(wù)操作，并實時更新任務(wù)進度。本發(fā)明不僅能夠全面監(jiān)控現(xiàn)場情況，還能夠結(jié)合歷史案件數(shù)據(jù)進行風險預測，自動調(diào)度警力和資源，從而優(yōu)化警務(wù)決策。

技術(shù)研發(fā)人員：安紅
受保護的技術(shù)使用者：國政通科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9