李東平++劉倩倩++龔俊

摘要：震后在海量監(jiān)控資料的支持下，利用定性分析烈度經(jīng)驗矩陣建立監(jiān)控視頻與地震烈度的相對關(guān)系，在視頻監(jiān)控中提取震害和烈度信息。為進(jìn)一步提高烈度判讀的效率，建立基于視頻圖元變化的地面強(qiáng)震動定量分析方法，計算出監(jiān)控點(diǎn)的地震動峰值加速度值，并將該方法封裝成為軟件，其分析結(jié)果可作為現(xiàn)場災(zāi)害調(diào)查和確定最終烈度分布的參考，提高地震災(zāi)情獲取和快速評估的時效性。浙江省地震局開展了基于海量視頻監(jiān)控的中小地震烈度快速判斷方法研究，并在2014年文成—泰順42級地震應(yīng)急中初步應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：視頻監(jiān)控；烈度快速評估；大數(shù)據(jù)；中小地震

中圖分類號：P3159文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1000-0666（2017）02-0324-09

[BT1-*1]0前言

地震發(fā)生后如何準(zhǔn)確了解地震災(zāi)害的程度和分布，及時有效組織抗震救災(zāi)工作，是當(dāng)前防震減災(zāi)工作中亟待解決的問題。地震科技工作者一直努力進(jìn)行相關(guān)技術(shù)研究，近年來在新技術(shù)支持下取得了一定的進(jìn)展，如利用遙感進(jìn)行震情快速獲取，采用經(jīng)驗公式的地震烈度快速模擬等，但是在實際地震應(yīng)急中效果不太理想，最直接快速獲取災(zāi)情的手段仍然欠缺（鄭向向，2012）。隨著硬件成本的降低和視頻分析技術(shù)的發(fā)展，視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)發(fā)展迅速，視頻監(jiān)控可以真實還原地震發(fā)生時的狀況，還可以直觀反應(yīng)災(zāi)害分布情況。公安部門建設(shè)了有專人維護(hù)的海量監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)密度大、分布相對均勻，在城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村都有廣泛分布。目前國內(nèi)相關(guān)地震部門也注意到監(jiān)控視頻對地震應(yīng)急救援的重要性，開展了相關(guān)研究工作。視頻監(jiān)控系統(tǒng)不但可以獲取震后的災(zāi)情分布，甚至可以通過技術(shù)挖掘完成地震預(yù)警工作，梳理震前宏觀前兆的一些異?，F(xiàn)象，實現(xiàn)對宏觀前兆捕捉的工作。綜上所述，對視頻監(jiān)控在地震應(yīng)急中的應(yīng)用研究是當(dāng)前地震應(yīng)急工作的一個突破口（帥向華等，2013）。

[BT1-*1]1公安監(jiān)控系統(tǒng)共享與地震應(yīng)急

近年來，各地公安系統(tǒng)都按照統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范建設(shè)了公安社會治安視頻監(jiān)控系統(tǒng)（張福忠，吳夫芳，2010），覆蓋城鄉(xiāng)道路、公共場所、要害部門、社區(qū)等，形成基本覆蓋全社會的全天候監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)（鄭杰，2009）。

2007年，浙江省頒布了《跨區(qū)域視頻監(jiān)控聯(lián)網(wǎng)共享技術(shù)規(guī)范》地方標(biāo)準(zhǔn)，在2008年初又下發(fā)了《關(guān)于加強(qiáng)社會治安動態(tài)視頻監(jiān)控系統(tǒng)共享平臺建設(shè)的通知》，全面啟動全省視頻共享平臺建設(shè)與聯(lián)網(wǎng)工作（宋威，2013）。浙江省地震局于2013年實現(xiàn)了震區(qū)的公安視頻共享聯(lián)網(wǎng)工作，實現(xiàn)震區(qū)視頻監(jiān)控系統(tǒng)共享。浙江省公安廳目前提供共享的攝像頭為省域內(nèi)百萬級，全部為室外攝像頭，覆蓋省內(nèi)所有行政村和大部分自然村。公安監(jiān)控攝像頭數(shù)據(jù)量龐大、分布相對均勻，安裝有相對統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，一般在VIII度及以下烈度可以正常工作。震時，公安監(jiān)控系統(tǒng)可以記錄當(dāng)時發(fā)生破壞情況和人員反應(yīng)，并可以根據(jù)攝像頭本身晃動情況，在模型算法的支持下模擬出地面強(qiáng)震動波形（胡素平，帥向華，2012）。

[BT（12+*1]2基于視頻監(jiān)控的地震烈度經(jīng)驗矩陣快速判斷及應(yīng)用

21視頻監(jiān)控資料的選取與分類[BT）]

[KG（0.15mm]浙江省地震[HJ]局在“十二五”期間開展了基于視頻分析的地震烈度快速獲取工作，并開始收集整理地震發(fā)生的相關(guān)視頻。其中地震監(jiān)控資料是在2013年與公安部門協(xié)調(diào)后才開始獲取，其他的監(jiān)控資料大多由網(wǎng)絡(luò)獲取，由于行政區(qū)域的因素，我們采用的規(guī)范的攝像頭資料都取自浙江省境內(nèi)。[KG）][JP]

分析工作中總共選取了191組監(jiān)控探頭視頻，其中取自監(jiān)控網(wǎng)共享平臺的完整視頻有121組，網(wǎng)絡(luò)收集視頻有70組（表1）。

我們主要以中小地震為研究目標(biāo)，其中也選擇了一些強(qiáng)震，但主要是研究強(qiáng)震對中低烈度區(qū)的攝像頭影響情況，如南投65級地震對浙江省內(nèi)的影響。獲取的監(jiān)控資料包括地震前后的完整時間段、監(jiān)控的精確經(jīng)緯度、監(jiān)控探頭安裝依附建筑和所處的場地條件等幾個必要條件。

22視頻監(jiān)控的經(jīng)驗矩陣判斷

在對公安監(jiān)控探頭的震后反應(yīng)進(jìn)行梳理的過程中，發(fā)現(xiàn)相近地點(diǎn)的監(jiān)控探頭震后反應(yīng)差別很大，有些畫面劇烈抖動，有些畫面基本沒有變化，在III～I(xiàn)V度烈度區(qū)有些探頭也有明顯的晃動。這些現(xiàn)象與監(jiān)控探頭安裝條件有很大的相關(guān)性，我們經(jīng)過對照分類，將監(jiān)控探頭的安裝按場地條件和安裝依附建筑總結(jié)了震害現(xiàn)象的對照矩陣（表2～7），對在不同烈度下的探頭晃動和人員反應(yīng)做了初步分類，并在幾次中小地震應(yīng)急中進(jìn)行了驗證，對輔助地震烈度判斷有較大幫助。

23在文成—泰順42級地震經(jīng)驗矩陣應(yīng)用

2014年10月25日18時42分在浙江省文成縣、泰順縣交界處（2771°N，11996°E）發(fā)生42級地震，震中區(qū)烈度評估為Ⅵ度。地震發(fā)生后指揮中心獲取了發(fā)震時刻多組有效攝像頭數(shù)據(jù)，通過對比攝像數(shù)據(jù)中人員反應(yīng)、鏡頭晃動等情況，對烈度做了初步的判斷。在震后4 h就繪制了第一張烈度分布模擬圖，第二天又通過各類渠道補(bǔ)充了多組攝像頭數(shù)據(jù)，繪制了第二張烈度模擬圖。在整個震區(qū)半徑25 km范圍內(nèi)有近千組攝像頭可以選擇，由于工作量太大，當(dāng)時沒有進(jìn)行進(jìn)一步擴(kuò)大攝像頭資料選取分析工作。

[JP3]圖1是泰順縣某村路口的一個監(jiān)控頭拍攝的畫面，近攝像頭的電線由于強(qiáng)烈地震引起的震動開始抖動，在1 s后電線抖動更加劇烈，近攝像頭的電線已經(jīng)成為一條光帶，根據(jù)視頻經(jīng)驗矩陣判斷為Ⅵ度（監(jiān)控校時有一定偏差）。[JP]

圖2是泰順縣某村委會前的一個監(jiān)控頭拍攝的畫面，地震發(fā)生時正值晚飯期間，室內(nèi)人員驚慌逃出，遠(yuǎn)處路上拿電筒的行人也開始跑動躲避，在發(fā)震后3 s，室內(nèi)人員已經(jīng)都已經(jīng)逃出，聚居在房屋門口（標(biāo)注2），遠(yuǎn)處路上的行人在跑動（標(biāo)注1）。此前已經(jīng)發(fā)生過數(shù)次3級以上地震，當(dāng)?shù)厝艘呀?jīng)習(xí)以為常，可以讓當(dāng)?shù)厝梭@慌逃出，烈度可以認(rèn)定較高，最后根據(jù)視頻經(jīng)驗矩陣判斷為Ⅵ度。

3基于視頻圖元變化的地面強(qiáng)震動定量分析及應(yīng)用

31長尺度視頻震動時刻的快速定位[BT）]

在幾次地震應(yīng)急中，應(yīng)用視頻經(jīng)驗矩陣分析對地震烈度進(jìn)行模擬，取得了一定的效果，但是仍有一些問題需要解決。首先在基層單位提供的視頻中，沒有統(tǒng)一的校時服務(wù)，在對發(fā)震時刻進(jìn)行視頻定位時，會有較大的時間誤差，在數(shù)次地震應(yīng)急中我們進(jìn)行視頻的定性分析（矩陣分析法），在查看視頻中定位發(fā)震時刻是耗時較長。針對以上問題，我們利用圖元分析方法對視頻進(jìn)行編碼分析，快速定位到圖像開始抖動的時間段，可以大大提高視頻分析效率。

在長尺度視頻震動時刻的視頻快速定位分析中，第一步要解決的是人機(jī)交互分析，這在定性分析中也需要用到。我們采用H264視頻編碼中的運(yùn)動估計技術(shù)，在視頻編碼和視頻處理中廣泛應(yīng)用。運(yùn)動估計技術(shù)的基本思想是將圖像序列的每一幀分成許多不重疊的宏塊，并認(rèn)為宏塊內(nèi)所有像素的位移量相同，然后在每個宏塊到參考幀某一給定搜索范圍內(nèi)根據(jù)一定的匹配準(zhǔn)則找出與當(dāng)前最相似的塊，即匹配塊，匹配塊與當(dāng)前塊的相對位移即為運(yùn)動矢量（譚琳，2007）。我們采用了16×16的宏塊模式，塊匹配準(zhǔn)則是判斷相似程度的依據(jù)，這里的塊匹配準(zhǔn)則是：

平均絕對誤差函數(shù)（Mean of Absolute Error，MAE）：[KH*1]

[JP2]MAD（x，y）=[SX（]1MN[SX）]∑[DD（]Mm=1[DD）][KG-*3]∑[DD（]Nn=1[DD）][KG-*2][JB<1*|] fk（m，n）-fk-1（m+x，n+y）[KG-*2][JB>1*|][JY]（1）[KH*1D][JP]

式中：M，N為16（宏塊數(shù)量）；fk為某一宏塊內(nèi)像素值和。上述準(zhǔn)則公式實現(xiàn)簡單方便，較為實用。

第二步是運(yùn)動搜索策略。菱形搜索法（Diamond search，DS）于2000年被首次提出，經(jīng)過多次的修改，目前已成為快速匹配運(yùn)動估計算法中性能最好的算法之一。該方法原理是選用大小2種形狀的搜索模板LDSP（大菱形）和SDSP（小菱形），以搜索中心為中心進(jìn)行大菱形的搜索（竇茂森，高文靜，2006），計算9個點(diǎn)，如果最小的MAD點(diǎn)不在大菱形中心的話，將大菱形中心移到相應(yīng)最小的MAD點(diǎn)上，重復(fù)大菱形搜索，共搜索5個點(diǎn)得到最終的搜索結(jié)果作為運(yùn)動估計的最優(yōu)匹配點(diǎn)（圖3）。

在地震視頻快速定位時，采用運(yùn)動估計方法對視頻進(jìn)行逐幀分析，較為精確地估算出相鄰幀之間的像素移動。分析完畢后，可以得出所有相鄰幀之間的像素位移量、位移的峰值、平均值，最終能夠快速并較為準(zhǔn)確地定位出發(fā)生地震的時間段，并截取出該時段的視頻。

32地震視頻的加速度定量分析

震后應(yīng)急中，相關(guān)監(jiān)控視頻源源不斷匯集到指揮中心，浙江地震局指揮中心人力較為緊張，導(dǎo)致視頻分析的效率較低。在地震中通過監(jiān)控錄像可以真實地記錄地震發(fā)生時地面震動的情況，也可以反應(yīng)攝像頭和地面固定物體之間的相對運(yùn)動。公安攝像頭有相對規(guī)范的安裝方式，我們可以用算法將攝像頭拍攝下來的畫面運(yùn)動換算成強(qiáng)地面運(yùn)動的數(shù)值，由于攝像頭安裝條件會有細(xì)微差距，所處的場地條件也各有差異，單個攝像頭并不能精確給出強(qiáng)震動信息，但是公安攝像頭密度很大，對同區(qū)域相鄰的多個攝像頭進(jìn)行加權(quán)平均，可以給出一個小區(qū)域相對準(zhǔn)確的加速度值。我們考慮用算法代替人工判讀，提高視頻分析效率，節(jié)約震后應(yīng)急時間。其原理是利用圖元分析的方法，通過圖像抖動量的分析，提取視頻所在地的強(qiáng)震動信息（楊宇翔等，2015）。

[JP2]首先采用地震視頻中的整幅圖像（或者圖像的絕大部分）之間的移動情況來定量描述地震動的加速度和速度。如果只根據(jù)地震視頻中的幾個參照物很難準(zhǔn)確定量描述地震的加速度和速度，我們利用視頻圖像間像素的全局移動，即整幅圖像中像素發(fā)生位移的部分來分析地震動的速度和加速度?？梢詫⒄麄€地震圖像移動區(qū)域作為分析參照物，因為在不同烈度的地震視頻中可以明顯區(qū)分圖像幀之間物體的抖動范圍和抖動速度的差別，這可以作為判斷地震烈度的依據(jù)。這樣可以由圖像全局抖動入手，分析圖像抖動區(qū)域像素的大小，再估算出圖像中該區(qū)域像素的真實大小并進(jìn)一步計算地震動速度和加速度（由于視頻的幀率是固定的，所以只需要計算位移）。[JP]

圖像的全局移動分析法是目前較為可行的一種估計方法，避免了由于幾個固定參照物丟失或損壞帶來的影響以及單一參照物的計算誤差。在視頻關(guān)鍵幀不丟失的情況下能較為準(zhǔn)確地計算出每幀圖像之間像素移動的值和移動的區(qū)域，由該移動區(qū)域作為參照物來分析得出地震動的速度和加速度，流程如圖4所示。

首先采用與地震視頻截取相同的運(yùn)動估計方法，對地震視頻逐幀分析，計算出相鄰幀之間發(fā)生位移的宏塊。然后對幀間圖像發(fā)生位移的宏塊進(jìn)行連通分析，宏塊的連通成分對應(yīng)發(fā)生地震的部分。這樣可以較為準(zhǔn)確地計算出地震視頻中每一幀圖像發(fā)生震動的像素個數(shù)，例如：導(dǎo)入的分析視頻大小為288×352，每一幀圖像共有18×22個宏塊，每一個宏塊的像素個數(shù)為16×16。我們對地震視頻某幀圖像進(jìn)行運(yùn)動估計分析和宏塊連通域計算求得該幀圖像的地震宏塊為300塊，則說明該幀圖像發(fā)生震動的像素為300×16×16個。

接下來將像素位移換算成實際場景的移動面積，我們采用了圖像深度估計的方法計算地震視頻每幀圖像的深度圖。深度圖代表著場景中各個點(diǎn)與相機(jī)間的距離關(guān)系，有了深度圖就可以計算每個像素對應(yīng)與真實場景中的大小信息。將上面步驟中求得的圖像震動宏塊投影到深度圖（即將震動圖像和深度圖重合）中，就得出了圖像震動部分對應(yīng)的深度圖，圖像震動區(qū)域的平均深度為：[KH*1]

X=[SX（]1N[SX）]∑[DD（]Nn=1[DD）][JB<1*|]f（n）[JB>1*|][JY]（2）[KH*1D]

式中：X為平均深度信息；N為圖像震動區(qū)域宏塊數(shù)；f（n）為該宏塊的深度信息。由此可以得出圖像震動區(qū)域像素的平均深度，也可以將之前求得的震動像素投影到真實世界中。地震發(fā)生后，由于地面震動，監(jiān)控視頻中的內(nèi)容也會發(fā)生較大的變化，但是利用深度信息分析并不會受到干擾。因為每幀圖像都可以獲得一個新的深度圖和它所對應(yīng)的震動宏塊區(qū)域，這樣也增加了每幀圖像計算震動的準(zhǔn)確性。

最后根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的速度和加速度計算的物理公式來分析計算。假設(shè)1個像素的位移等同于實際場景移動了25×10-5 cm，而該幀圖像發(fā)生震動的像素為104，則該時刻（相鄰幀之間的時間為025 s）地震震動速度為10 cm·s-1。

地震的加速度是由相鄰幀之間速度計算求得：[KH*1]

a=[SX（]v1-v2t[SX）][JY]（3）[KH*1D]

式中：v1為t1時刻地震震動速度；v2為t2時刻地震震動速度；t為025 s。由此可以計算出地震動加速度。

在視頻分析過程中，將每一幀計算繪制形成一個波形文件，并在分析結(jié)束之后顯示該視頻總的加速度波形圖。最后我們根據(jù)峰值加速度給出地震烈度（白仙富等，2010）。

[BT（2+1]33基于海量視頻監(jiān)控的地震烈度快速判斷方法的軟件實現(xiàn)[BT）]

系統(tǒng)基于C#平臺開發(fā)，采用了EMGUCV（計算機(jī)視覺庫）以及mysql數(shù)據(jù)庫。運(yùn)行環(huán)境為：服務(wù)器端Windows2003 Server、IIS6及以上版本，基于海量視頻監(jiān)控的地震烈度快速判斷方法軟件可以實現(xiàn)多視頻自動截取震動視頻，自動尋找全局抖動時刻和重新穩(wěn)定時刻圖像，對視頻進(jìn)行截取，視頻截取成功后會在地震視頻列表下顯示，在截取成功后對視頻文件進(jìn)行逐幀對比，得出發(fā)震時刻、地面震動的加速度和速度，并用波形文件表示，給出最大加速度和地震烈度（圖5～8）。

目前該軟件仍在完善過程中，在高烈度區(qū)圖像變化劇烈對視頻烈度的判讀效果較好，但低烈度區(qū)圖像變化微小時判讀仍有一定誤差。

34烈度模擬結(jié)果的綜合提取

在文成—泰順42級地震后，浙江省地震局應(yīng)急指揮中心依靠視頻圖像在工作時間4 h后繪制了初步烈度模擬圖，并在24 h后補(bǔ)充資料繪制了相對客觀的烈度圖，烈度分布范圍比現(xiàn)場工作隊實際調(diào)查的結(jié)果略小，長軸方向基本一致。

地震后，后方應(yīng)急指揮技術(shù)人員緊缺，第一時間無法抽出多余技術(shù)人員去判讀視頻，第一次烈度判定只是選取了震中附近典型的22個監(jiān)控的影像。震后第二天，在時間和技術(shù)力量允許的條件下，又增加到61個點(diǎn)進(jìn)行判讀。由于仰山鄉(xiāng)、珊溪鎮(zhèn)、文成縣探頭密度大，較易選擇，震區(qū)西北部是自然保護(hù)區(qū)，探頭較少，指揮中心在較遠(yuǎn)的景寧縣也選取點(diǎn)作為補(bǔ)充。震后4 h內(nèi)攝像頭投入較少，僅靠人為判斷可以得出一個初略的烈度分布。雖然烈度范圍比實際調(diào)查小，但烈度分布方向與現(xiàn)場工作結(jié)果基本一致。24 h后又增加了更多的攝像頭資料，得出結(jié)果和儀器烈度分布圖已經(jīng)比較相似了，只是范圍略微小一點(diǎn)，也顯示觀測的結(jié)果與強(qiáng)震臺儀器觀測的結(jié)果很接近。由于攝像頭不僅可以通過自身抖動反應(yīng)強(qiáng)地面震動，還可以真實地還原人員在震時的反應(yīng)，對Ⅵ度以下的烈度分布的判定，通過觀察人員反應(yīng)較儀器烈度更客觀，更接近于目前的烈度判斷標(biāo)準(zhǔn)。增加了部分早期現(xiàn)場調(diào)查的數(shù)據(jù)后，雖然面積仍然略小，但與實際調(diào)查的結(jié)果已經(jīng)非常接近。

本次地震視頻監(jiān)控點(diǎn)共取61組，震區(qū)可用的強(qiáng)震臺有6個，雖然視頻監(jiān)控分析得出的烈度精度與儀器烈度值精度無法相比，但視頻監(jiān)控點(diǎn)數(shù)遠(yuǎn)大于強(qiáng)震觀測臺的數(shù)量，反映烈度總體分布情況和衰減趨勢更具有優(yōu)勢，目前視頻監(jiān)控點(diǎn)主要以人工判讀為主，如果經(jīng)過定量分析，并全部采用震區(qū)上千組視頻監(jiān)控點(diǎn)數(shù)據(jù)，對單點(diǎn)視頻監(jiān)控圖像抖動的速度和加速度進(jìn)行提取和校正，結(jié)果更精細(xì)可信。本次震區(qū)在浙江省屬經(jīng)濟(jì)較為落后地區(qū)，人口相對較少，監(jiān)控探頭密度低，但仍有近千組探頭資料可以使用。如果是在經(jīng)濟(jì)、人口總量較多的地區(qū)，可用的監(jiān)控探頭會成倍增加，分析得出的烈度分布也會更加客觀、更接近真實情況。

4結(jié)論與展望

本文通過分析震例視頻，將監(jiān)控探頭的安裝按場地條件、安裝依附建筑進(jìn)行分類對照，總結(jié)了在不同烈度下的探頭晃動和人員反應(yīng)表現(xiàn)形式，得出基于視頻監(jiān)控的地震烈度經(jīng)驗矩陣。該方法屬于定性分析，需要經(jīng)驗豐富的專家進(jìn)行人工干預(yù)，處理效率低、耗時長，但準(zhǔn)確度高，專家在震后通過查看文成—泰順地震監(jiān)控視頻事件，可以馬上判定監(jiān)控點(diǎn)的大致烈度，與實際調(diào)查結(jié)果對比基本一致。經(jīng)驗矩陣適合震后指揮中心技術(shù)力量充裕、視頻量不大的情況。基于視頻圖元變化的地面強(qiáng)震動定量分析方法建立在嚴(yán)格數(shù)理技術(shù)的基礎(chǔ)上，在模型的支持下，計算得出每個視頻監(jiān)控點(diǎn)的地面峰值加速度，并由軟件完成計算，人為干預(yù)少，適合海量監(jiān)控數(shù)據(jù)的批量處理。但是在目前模型支持下只對圖像明顯抖動的高烈度監(jiān)控點(diǎn)判斷較好，低烈度下得出的地面峰值加速度與實際仍有一定差距。實際工作中二者可以結(jié)合進(jìn)行應(yīng)用，先用軟件進(jìn)行海量攝像頭的批量處理，再由專家進(jìn)行經(jīng)驗判讀。以往多次震例顯示，在烈度超過VIII度的情況下，震區(qū)通訊和電力會受到干擾甚至中斷，監(jiān)控探頭無法傳回視頻，故本方法僅適用于中小地震的烈度判讀。

基于海量視頻監(jiān)控的地震烈度快速判斷方法仍未成熟，筆者也只是做了一些初步的探索工作，在未來有足夠地震視頻樣本的條件下，我們將引入機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)是當(dāng)前比較流行的人工智能技術(shù)，被應(yīng)用于仿真、擬合預(yù)測、數(shù)據(jù)挖掘等多個領(lǐng)域。它能通過數(shù)據(jù)或以往經(jīng)驗，優(yōu)化計算結(jié)果。在有了多樣化地震視頻后，我們對不同烈度的地震視頻根據(jù)真實的烈度進(jìn)行分類和學(xué)習(xí)，對不同地震烈度的視頻歸納出它們的特性和數(shù)據(jù)。震時對監(jiān)控視頻加速度計算時可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘給出更加精確的地震烈度。

政府資源共享將成為趨勢，利用監(jiān)控視頻進(jìn)行震后烈度判斷也必將成為震后工作的重要手段，這對提高地震災(zāi)情獲取和快速評估的時效性有著重大意義。

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