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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117391542A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311650203.0
申请日：2023-12-05
Applicant: 应急管理部国家减灾中心(应急管理部卫星减灾应用中心) , 中国地震应急搜救中心
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/26
Abstract: 本申请提出了一种基于综合灾情指数的地震间接经济损失评估方法，涉及地震灾害损失评估技术领域，其中，该方法包括：获取地震区域的公开经济数据，其中，公开经济数据包括投入产出表和GDP数据；获取地震区域的经济损失数据，其中，经济损失数据包括企业停减产时间、综合灾情指数；基于投入产出表使用投入产出法计算产业关联损失，并基于GDP数据、企业停减产时间、综合灾情指数计算企业停减产损失；基于产业关联损失和企业停减产损失计算得到地震间接经济损失。采用上述方案的本申请能够实现地震间接经济损失的准确评估，为灾害防御、灾后恢复重建等工作提供科学依据。
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公开(公告)号：CN118898386A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411400200.6
申请日：2024-10-09
Applicant: 中国地震应急搜救中心
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06Q10/067 , G06Q50/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/10
Abstract: 本发明涉及地震灾情评估与应急救援管理技术领域，尤其是指一种基于强化学习的智能救援力量调配方法。本发明将待评估影像输入受损分类模型，输出受损类别并计算实际受损面积，并结合多元因素，通过动态调整系数和权重来预测伤亡人数；建立基于强化学习的多救援队伍与多受灾点救援规划模型，结合受灾点不同海拔高度等因素权重计算不同受灾点的救援需求,根据救援需求和队伍容量构建数据训练救援规划模型,通过预训练救援规划模型求解不同算例下救援力量调配结果；本发明的受损分类模型采用EAFE‑YOLOv5‑Seg网络模型，大大提高了震后建筑物受损评估结果的准确性,进一步提高了人员伤亡评估的准确性和救援力量调配的准确性。
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公开(公告)号：CN116433991B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310700174.8
申请日：2023-06-14
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 中国地震应急搜救中心
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06V20/10
Abstract: 本公开涉及地震灾情评估领域，具体涉及一种用于应急救援的震后建筑物受损评估方法，该方法包括：对获取的多张带建筑物受损类别标签的历史震后正摄影像进行预处理得到训练数据集；基于建筑物加强特征提取神经网络构建建筑物受损分类模型，加强特征提取网络中，设计了特征加强模块和两个辅助监测模块，语义分割网络模块的编码器单元经特征加强模块与第一辅助监测模块连接，第二辅助监测模块与语义分割网络模块的解码器单元内的倒数第二层连接，利用训练数据集训练模型以获得训练好的建筑物受损分类模型；将待评估影像输入训练好的建筑物受损分类模型，输出震后建筑物受损类别用于应急救援。利用本公开的方法提高了震后建筑物受损评估结果的准确性。
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公开(公告)号：CN116433991A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310700174.8
申请日：2023-06-14
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 中国地震应急搜救中心
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06V20/10
Abstract: 本公开涉及地震灾情评估领域，具体涉及一种用于应急救援的震后建筑物受损评估方法，该方法包括：对获取的多张带建筑物受损类别标签的历史震后正摄影像进行预处理得到训练数据集；基于建筑物加强特征提取神经网络构建建筑物受损分类模型，加强特征提取网络中，设计了特征加强模块和两个辅助监测模块，语义分割网络模块的编码器单元经特征加强模块与第一辅助监测模块连接，第二辅助监测模块与语义分割网络模块的解码器单元内的倒数第二层连接，利用训练数据集训练模型以获得训练好的建筑物受损分类模型；将待评估影像输入训练好的建筑物受损分类模型，输出震后建筑物受损类别用于应急救援。利用本公开的方法提高了震后建筑物受损评估结果的准确性。
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公开(公告)号：CN118898386B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411400200.6
申请日：2024-10-09
Applicant: 中国地震应急搜救中心
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06Q10/067 , G06Q50/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/10
Abstract: 本发明涉及地震灾情评估与应急救援管理技术领域，尤其是指一种基于强化学习的智能救援力量调配方法。本发明将待评估影像输入受损分类模型，输出受损类别并计算实际受损面积，并结合多元因素，通过动态调整系数和权重来预测伤亡人数；建立基于强化学习的多救援队伍与多受灾点救援规划模型，结合受灾点不同海拔高度等因素权重计算不同受灾点的救援需求,根据救援需求和队伍容量构建数据训练救援规划模型,通过预训练救援规划模型求解不同算例下救援力量调配结果；本发明的受损分类模型采用EAFE‑YOLOv5‑Seg网络模型，大大提高了震后建筑物受损评估结果的准确性,进一步提高了人员伤亡评估的准确性和救援力量调配的准确性。
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