李 攀， 劉慶杰， 周兆軍， 劉 穎， 李寒莉

(1.防災(zāi)科技學(xué)院信息工程學(xué)院， 三河 065201； 2.防災(zāi)科技學(xué)院繼續(xù)教育學(xué)院， 三河 065201)

中國是地震多發(fā)的國家，造成的傷亡極其慘重，因此成為20世紀(jì)以來因地震原因死亡人數(shù)最多的國家[1]。為避免地震災(zāi)害造成的人員傷亡，很多國家采取不同的方式去預(yù)防并減少各項(xiàng)損失，主要的方法有防震、避震和減震，或是在地震發(fā)生后及時(shí)開展減災(zāi)和救災(zāi)工作[2-4]。不同的國家面對地震類型及所處環(huán)境的不同，采取的措施也不盡相同，如日本主要精力就放在建筑減震、震后救災(zāi)的體系建設(shè)中[5-9]。當(dāng)前，在地震預(yù)測方法暫時(shí)還未取得突破性進(jìn)展的情況下，如何安排地震后的黃金72 h內(nèi)的人道主義救援工作，就成了減少地震傷亡人數(shù)的一個(gè)關(guān)鍵突破口。通過以往的經(jīng)驗(yàn)，震后救援一般都是依靠電視、電話和人工調(diào)配救援，依靠受災(zāi)現(xiàn)場搜救犬尋找、受傷人員在廢墟中哭喊求救及地毯式排查方式，存在所能獲得準(zhǔn)確救援信息有限，有些危重傷員無法及時(shí)發(fā)現(xiàn)，救援信息更新滯后等問題。因此結(jié)合全球定位系統(tǒng)(global positioning system, GPS)定位，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)[10-14]的報(bào)警語音文字的快速識別判斷，應(yīng)用語義識別技術(shù)的關(guān)鍵信息檢索，建立搜救模型，配合遠(yuǎn)程專家協(xié)助的大型綜合調(diào)度平臺，是目前急需實(shí)現(xiàn)的新技術(shù)方案。為此，提出一種全新的基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的震后救援信息處理平臺，利用語義識別技術(shù)的進(jìn)行地震求救信息決策，可實(shí)時(shí)處理海量的求救信息，并合理規(guī)劃救援力量，以救助危重傷員為優(yōu)先原則，可極大地減少受災(zāi)人員傷亡率。

1 系統(tǒng)方案

1.1 平臺規(guī)劃

首先，構(gòu)建震后救援信息處理平臺中很重要的移動(dòng)端應(yīng)用，包括地震救援APP及專用救援電話555。該手機(jī)地震救援APP和救援電話向地震多發(fā)地區(qū)進(jìn)行宣傳推廣，比如四川、云南和新疆等地的應(yīng)急部門，使當(dāng)?shù)孛癖娛炀毷褂?。該救援電話可在地震發(fā)生后直接撥打，具備完整的錄音功能，不會(huì)出現(xiàn)人工客服。為了便于大數(shù)據(jù)語義分析，求救電話的用詞用語盡量簡潔清晰，在最短的時(shí)間內(nèi)報(bào)出人數(shù)、年齡、性別、有無傷亡、震前所在位置和震后所處空間有無危險(xiǎn)等基本信息，然后迅速掛斷電話，減少上傳的語音數(shù)據(jù)量，為后期大數(shù)據(jù)快速存儲、讀取、語義識別和建立模型等處理過程，起到節(jié)省存儲空間、降低硬件成本并提高通信帶寬的作用。

其次，通過地震科普的方式向廣大民眾推廣安裝地震救援APP，該APP占用內(nèi)存很少，同時(shí)發(fā)布不同手機(jī)操作系統(tǒng)上對應(yīng)版本。該手機(jī)軟件具備一定的手機(jī)權(quán)限，可在開啟時(shí)，自動(dòng)關(guān)閉手機(jī)中除網(wǎng)絡(luò)服務(wù)外其他所有非必須進(jìn)程，使手機(jī)強(qiáng)制進(jìn)入最省電模式，提供盡可能長的待機(jī)時(shí)間，為救援工作多創(chuàng)造有利條件。本手機(jī)軟件APP開啟后只有2個(gè)模塊，分為語音報(bào)警和文字報(bào)警2個(gè)大字體的對話框，便于在地震后被掩埋的傷員，其中包括只能一個(gè)手指活動(dòng)的重傷員，提供快速輸入提示短語，或者說出救援信息能夠第一時(shí)間及時(shí)發(fā)出，給出高效的求救方式。求救信息通過地震救援APP發(fā)出后，會(huì)自動(dòng)加上手機(jī)所處的位置信息及海拔高度等定位數(shù)據(jù)，并經(jīng)過判斷調(diào)取該位置監(jiān)控設(shè)備，發(fā)送周邊照片或視頻到云服務(wù)平臺，為救援人員了解被掩埋的傷員周邊救援條件，交通條件，天氣狀況等因素，提供參考依據(jù)。

同時(shí)，需要規(guī)劃安排相應(yīng)的地質(zhì)、水文、氣候、電力、消防、建筑、醫(yī)療及工程等專家，在這些專業(yè)手機(jī)端安裝對應(yīng)的地震救援專家決策APP，通過平時(shí)的模擬演練，要求這些專家熟悉掌握多專業(yè)團(tuán)隊(duì)配合模式。在地震發(fā)生后，其他安全的城市中，能夠快速組建專家組，集合并開始遠(yuǎn)程會(huì)議信息支撐，為每一個(gè)街道，甚至每個(gè)大廈都建立一個(gè)搜救現(xiàn)場指揮部，及對應(yīng)的遠(yuǎn)程專家決策小組，用于快速輔助現(xiàn)場指揮的搜救行動(dòng)。

最后，構(gòu)建對應(yīng)的震后救援信息處理的大數(shù)據(jù)平臺，它應(yīng)用分布式存儲設(shè)備，通過完善自身的語義識別模型，建立每個(gè)對應(yīng)城市，對應(yīng)地方方言，對應(yīng)的特殊詞匯的字典數(shù)據(jù)庫，為語義識別求救信息，做出有力的數(shù)據(jù)支撐。同時(shí)召集不同地區(qū)方言的志愿者，培訓(xùn)人工處理平臺的工作，需要緊急時(shí)刻能夠召集足夠多的志愿者，為機(jī)器難以解析的語音和文字，進(jìn)行人工審核和錄入工作，這對機(jī)器識別是非常重要的補(bǔ)充，避免分析求救信息出現(xiàn)錯(cuò)誤和遺漏，提高分析的準(zhǔn)確性。

1.2 推廣方案

由于大數(shù)據(jù)技術(shù)處理數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，提高求救信息識別精度，需要數(shù)據(jù)樣本量要有一定的規(guī)模，因此，需要從某些地震多發(fā)的城市開始，逐步測試推廣此求救平臺和救援體系，并結(jié)合當(dāng)?shù)夭块T，利用街道宣講、電視宣傳、講座、演習(xí)或?qū)W?？破盏确绞剑沟们缶入娫捥柎a和地震救援APP深入人心，做到大面積普及安裝。同時(shí)，對使用者進(jìn)行專業(yè)救援培訓(xùn)，強(qiáng)調(diào)求救信息發(fā)送時(shí)，內(nèi)容可靠，冗余減少，杜絕虛假信息，避免頻繁發(fā)送等問題。尤其對于虛假報(bào)警，明明沒有重傷卻謊報(bào)重傷，欺騙救援隊(duì)伍先來救援的行為，采取嚴(yán)懲，杜絕人們的僥幸心理。在法律法規(guī)的約束下，提供真實(shí)信息并合理使用救援資源，提高救援效率。最后，現(xiàn)在很多家庭使用智能語音設(shè)備，如小米、天貓等各種可以接收語音反饋的物聯(lián)智能設(shè)備，添加對應(yīng)報(bào)警模塊，在判斷家中有人的時(shí)候，甚至可以直接發(fā)送人員基本信息和位置信息，這樣可以輔助救援高齡老人或無法行動(dòng)的病患者，不需要使用智能手機(jī)或APP，也能發(fā)出自己的求援信息，還能進(jìn)行人數(shù)統(tǒng)計(jì)，便于相關(guān)搜救人員排查遺漏人員。

1.3 數(shù)據(jù)處理

該震后救援信息處理平臺采用Hadoop框架和Google的BERT(bidirectional encoder representation from transformers)模型進(jìn)行語義識別[15]，由于中國國土面積大，人口眾多，會(huì)在不同地區(qū)出現(xiàn)差異化，個(gè)性化，具體表現(xiàn)在一些特殊的地名，方言，語言習(xí)慣和表述文字的差異化，因此除了考慮普通話的語音文字識別，特殊要考慮方言轉(zhuǎn)換，建立方言語音識別模型。同時(shí)一些特殊字或特殊發(fā)音的地名人名，有可能會(huì)對語義識別增加識別難度，因此在數(shù)據(jù)進(jìn)行識別前，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗治理工作，將大段背景噪音去除，將無聲數(shù)據(jù)去掉，面對特殊地區(qū)時(shí)，快速調(diào)用對應(yīng)的方言庫。同時(shí)，平時(shí)加強(qiáng)演練，堅(jiān)持不斷提升模型的訓(xùn)練集，豐富訓(xùn)練樣本，為地震發(fā)生時(shí)的應(yīng)用，尤其指黃金72 h內(nèi)的使用，提供前期的測試和技術(shù)保障，面對海量信息不延遲，不宕機(jī)，快速建模，快速識別，計(jì)算緊急因子并實(shí)時(shí)更新，為搜救力量的委派，提供信息支持。

2 構(gòu)建平臺

在實(shí)現(xiàn)震后的人員救助時(shí)，設(shè)計(jì)此平臺用于處理各個(gè)基層終端的反饋信息，主要是將語音、文字等求助信息，以及外部救援人員的照片、視頻、文字信息、室內(nèi)外攝像頭采集信息等，關(guān)于災(zāi)情的各種綜合信息，進(jìn)行海量存儲，快速查詢，語義識別，關(guān)鍵字抽取，進(jìn)行自然語言識別，根據(jù)識別成果，判斷救援的先后重點(diǎn)，合理分配救援人工。為了避免類似日本1995年阪神大地震時(shí)，北海町作為最嚴(yán)重受災(zāi)地區(qū)，卻由于無法及時(shí)通報(bào)災(zāi)情，導(dǎo)致救援力量全部分配去了其他地區(qū)，而該地區(qū)無人安排救援的情況出現(xiàn)，錯(cuò)失最佳的救援時(shí)機(jī)[16]，也是建設(shè)此平臺的重要目的。此平臺為大數(shù)據(jù)分析[17-19]進(jìn)行的架構(gòu)設(shè)計(jì)，如圖1所示，共分六個(gè)層面，分別是存儲計(jì)算層、數(shù)據(jù)層、服務(wù)層、管理層、業(yè)務(wù)層和應(yīng)用層。

圖1 大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)圖Fig.1 Big data platform architecture diagram

2.1 存儲計(jì)算層

該平臺布署公有云服務(wù)器，搭載分布式存儲、共享存儲、塊存儲硬件，通過配置的CDN(content delivery network)，負(fù)載均衡模式，實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)流的接收和存儲，通過冷熱數(shù)據(jù)備份的副本集，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速查詢調(diào)用。并且為后續(xù)數(shù)據(jù)的涌入，提供了自動(dòng)擴(kuò)展設(shè)備的接口，允許并行計(jì)算，同時(shí)調(diào)用存儲數(shù)據(jù)。

2.2 數(shù)據(jù)層

布署FTP服務(wù)器，關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，存儲海量的救援信息，分別為文本、照片、語音、視頻流等類型，根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯的區(qū)別，和數(shù)據(jù)體的區(qū)別，分別存儲在MySQL、HBase、Redis或MongoDB中，為之后的查詢調(diào)用提供了數(shù)據(jù)支撐。

2.3 服務(wù)層

本層對各項(xiàng)數(shù)據(jù)庫和FTP的接口管理，以及元數(shù)據(jù)映射服務(wù)，為數(shù)據(jù)管理層和上層業(yè)務(wù)模塊的使用，提供了數(shù)據(jù)服務(wù)支撐。

2.4 管理層

該層負(fù)責(zé)對各項(xiàng)接收數(shù)據(jù)的存儲管理，大數(shù)據(jù)模型所需數(shù)據(jù)的查詢，對中間件的管理，對數(shù)據(jù)流引擎的管理及數(shù)據(jù)庫的備份管理。

2.5 業(yè)務(wù)層

該層對數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行控制，通過數(shù)據(jù)AI的機(jī)械學(xué)習(xí)，利用可視化圖表和BI(business intelligence)組件，做出不同目標(biāo)的狀況分析，使用決策引擎，作出緊急程度判斷，得出救援的先后重要次序。

2.6 應(yīng)用層

開發(fā)不同的功能模塊，提供給受傷需要救助的人員匯報(bào)傷亡，搜救人員現(xiàn)場匯報(bào)現(xiàn)場信息，專家提供遠(yuǎn)程決策，其他災(zāi)害預(yù)警平臺的信息監(jiān)測，綜合信息匯總以及總指揮中心的決策命令發(fā)布等。將整個(gè)震后救災(zāi)第一時(shí)間的應(yīng)急指揮體系，完成救助傷員的全部信息匯總，規(guī)劃及處理，為在黃金72 h內(nèi)的救援力量委派，提供了關(guān)鍵的信息支撐。

3 系統(tǒng)功能

3.1 地震救援APP

圖2所示手機(jī)端用戶為受災(zāi)人員，界面盡量簡化，提供語音和文字一鍵報(bào)警模塊，啟動(dòng)后會(huì)獲得系統(tǒng)最高權(quán)限，并關(guān)閉手機(jī)系統(tǒng)中除網(wǎng)絡(luò)及定位等一切無用的后臺服務(wù)，進(jìn)入最大化省電模式，為手機(jī)運(yùn)行時(shí)間最大化提供保障。操作方式極度簡化，語音報(bào)警模塊可以提供一個(gè)手指打開語音模塊，并錄制求救語音并發(fā)送。文字報(bào)警模塊，可以提供快捷的預(yù)制模板，盡量減少用戶操作輸入法，只輸入關(guān)鍵信息即可，實(shí)現(xiàn)信息的快速歸納。這些也是為了在倒塌建筑中，不能方便操作手機(jī)的受傷人員，設(shè)置的最簡易報(bào)警方法。同時(shí)安排的地震災(zāi)害報(bào)警號碼555，可以接收受傷人員的語言通話，全程不提供人工接收，打開聽到提示音后，即開始錄音，將求救的語音信息上傳到分布式數(shù)據(jù)庫中。

圖2 地震救援APP界面Fig.2 The interface of the earthquake rescue APP

3.2 搜救人員APP

圖3所示手機(jī)端用戶為搜救人員，為在室外搜救的工作人員提供定位，呼叫支援，文字、照片、視頻匯報(bào)進(jìn)展的模塊，方便搜救人員通過定位快速找到受傷人員掩埋的位置，并把現(xiàn)場的具體情況，通過文字、圖片、視頻形式匯報(bào)指揮中心，為專家的救助方案討論，及總指揮決策提供信息支撐。

3.3 專家決策APP

圖4所示手機(jī)端用戶為相關(guān)救援專家組成員，救助傷亡人員時(shí)，需要不同部門的地質(zhì)、水文、氣候、電力、消防、建筑、醫(yī)療及工程專家提供專業(yè)化的綜合信息參考，在地震開始后的前幾個(gè)小時(shí)，很難將所有人匯聚到一起開會(huì)，只能是采用手機(jī)視頻或桌面遠(yuǎn)程會(huì)議模式，將具體匯報(bào)的各項(xiàng)信息，發(fā)給對應(yīng)專家，再由不同方向的專家提供信息支撐。這樣就可以快速匯聚全國各個(gè)地區(qū)的專家組成小組，例如針對B市某大廈的救援方案，可以臨時(shí)抽調(diào)A市的8名專家及委派一個(gè)現(xiàn)場指揮，在前期專家或在家中，或在交通工具中使用APP獲取信息，提供參考建議，一個(gè)小時(shí)后聚集在A市救援中心的大會(huì)議室中集中討論，這樣節(jié)省了開始時(shí)的路程等待時(shí)間，可以最高效的處理龐雜信息，而現(xiàn)場指揮需要坐鎮(zhèn)此大廈，根據(jù)遠(yuǎn)程專家組意見，現(xiàn)場協(xié)調(diào)人力物力，組織專項(xiàng)救援。

3.4 專家管理平臺

專家管理平臺存儲全國各個(gè)地質(zhì)、水文、氣候、電力、消防、建筑、醫(yī)療及工程專家的詳細(xì)信息，平時(shí)可以規(guī)劃技術(shù)昨天，模擬救災(zāi)演習(xí)等。在災(zāi)害發(fā)生的第一時(shí)間，可快速更新各個(gè)專家的位置信息，并根據(jù)位置所在城市就近原則，迅速組建多行業(yè)協(xié)同專家組，通知各個(gè)專家立刻前往具體地點(diǎn)的會(huì)議室，參與遠(yuǎn)程會(huì)議，開始確定地區(qū)或建筑的救援方案的展開。同時(shí)災(zāi)害發(fā)生現(xiàn)場第一手資料，包括文字、圖片、視頻等資料及對應(yīng)地區(qū)，建筑的相關(guān)地質(zhì)、水文、建筑等信息及時(shí)發(fā)送至對應(yīng)專家的決策APP，使其快速了解基礎(chǔ)信息，并盡量第一時(shí)間回復(fù)現(xiàn)場指揮人員注意事項(xiàng)，救災(zāi)人員、物資的需求等情況。在救災(zāi)的第一時(shí)間，極易發(fā)生對受傷人員的二次傷害，因此要重視余震危害，所以在所有專家的建議中，除了醫(yī)學(xué)專家判斷的傷勢緊急程度，最需要關(guān)注的就是根據(jù)地質(zhì)地層數(shù)據(jù)，進(jìn)行的余震預(yù)測，只有掌握接下來余震的烈度，發(fā)生范圍和大概時(shí)間，才能最合理的部署救援工作。

3.5 災(zāi)害監(jiān)測平臺

災(zāi)害監(jiān)測平臺，提供調(diào)用城市其他部門的數(shù)據(jù)庫，獲取包括天氣、地質(zhì)、水文、電力、熱力、能源、危險(xiǎn)品及次生災(zāi)害預(yù)警的信息，為調(diào)集救災(zāi)人員，分配救災(zāi)物資提供信息支撐。尤其是震后的泥石流災(zāi)害、地質(zhì)次生災(zāi)害、海嘯災(zāi)害、危險(xiǎn)建筑信息預(yù)警及惡劣天氣預(yù)警、疫情預(yù)測等信息，這些震后較容易出現(xiàn)的伴生危害，及時(shí)進(jìn)行預(yù)警，為總指揮的綜合決策，提供信息支撐，避免由于伴生災(zāi)害造成的二次傷亡和救災(zāi)進(jìn)程中斷，通過各個(gè)部門信息一體化的方式，將全部的人力物力，應(yīng)用到震后的救災(zāi)現(xiàn)場中，盡量降低人員傷亡。

3.6 信息治理平臺

信息治理平臺，即求救信息的大數(shù)據(jù)處理平臺，根據(jù)每個(gè)不同的求救語音、文字，需要先將對應(yīng)的語言都轉(zhuǎn)化成文字，再進(jìn)行語義識別，這里采用的是基于Google的Transformer模型的語義識別模型BERT，本文以Transformer作為算法的主要框架，這樣便于捕捉到語句中的雙向關(guān)系，還使用MLM和NSP模型進(jìn)行多任務(wù)訓(xùn)練，擴(kuò)大機(jī)器訓(xùn)練數(shù)據(jù)的規(guī)模，使BERT的訓(xùn)練結(jié)果精度得到進(jìn)一步提高[20-23]。根據(jù)語義識別結(jié)果，配合基于地理位置信息，救援人員現(xiàn)場匯報(bào)信息，路面視頻監(jiān)控信息，專家決策信息等，進(jìn)行綜合的大數(shù)據(jù)分析，為不同求救目標(biāo)做定義，按人數(shù)、傷情、醫(yī)護(hù)風(fēng)險(xiǎn)、緊急程度、伴生災(zāi)害可能性、余震危害等多維度的因素做出判斷，確定救助目標(biāo)的類型及權(quán)重，提供給綜合決策平臺，為指揮部的決策提供信息支撐。

3.7 綜合決策平臺

綜合決策平臺用來匯總信息治理平臺傳輸?shù)男畔ⅲㄟ^動(dòng)態(tài)曲線、圖表、照片、文字和視頻影像的方式，結(jié)合遠(yuǎn)程視頻會(huì)議，以綜合的方式，對人員救援行動(dòng)發(fā)布指示。同時(shí)管理各個(gè)小范圍區(qū)塊的現(xiàn)場指揮人員，關(guān)注救援進(jìn)展，實(shí)時(shí)提供遠(yuǎn)程協(xié)助，提供后續(xù)救援力量，安排新的救援團(tuán)隊(duì)部署，將現(xiàn)場、指揮部、遠(yuǎn)程專家和后援力量統(tǒng)一管理起來，綜合部署，哪里危機(jī)去哪里，以人民群眾的生命安全為第一要?jiǎng)?wù)。

通過圖5所示流程圖，可以明確災(zāi)后第一時(shí)間平臺需要做到的就是迅速擴(kuò)展自身的數(shù)據(jù)庫，第一時(shí)間接收海量的求援信息，并以地理位置為標(biāo)準(zhǔn)，劃分各個(gè)小的救援區(qū)域，通過向全市派遣的觀察員，了解當(dāng)?shù)匕l(fā)生災(zāi)情的詳細(xì)信息，并結(jié)合求援的語音、文字信息，進(jìn)行語義識別分詞識別，快速統(tǒng)計(jì)受傷人員的位置、年齡、人數(shù)、受傷情況，有無生命危險(xiǎn)等基本信息，根據(jù)外部觀察員及室外監(jiān)控視頻的信息，總結(jié)受災(zāi)地區(qū)的建筑、水文、消防、醫(yī)療等綜合信息。同時(shí)快速建立異地專家組，發(fā)送第一手資料到專家手中，并安排專家集合開會(huì)，提供遠(yuǎn)程提供輔助信息決策。

根據(jù)大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，配合專家的參考信息，根據(jù)熵值法給各項(xiàng)參數(shù)權(quán)重，綜合得出某地某區(qū)域人員所需救助的緊急情況因子，并匯總?cè)壳缶刃畔⒌經(jīng)Q策總指揮處，由總指揮決定向何處，及如何調(diào)撥救援人員，同時(shí)派遣出現(xiàn)場指揮，負(fù)責(zé)某一地區(qū)具體的救援工作，現(xiàn)場指揮只負(fù)責(zé)本地區(qū)救援工作，同時(shí)跟遠(yuǎn)程專家組溝通情況，實(shí)時(shí)修正救援方案即可，救援的情況直接向總指揮匯報(bào)，不再出現(xiàn)在決策平臺中，具體救助過程如圖6所示。

4 算法實(shí)現(xiàn)

本平臺采用的大數(shù)據(jù)存儲和語義識別技術(shù)[24]，其核心模塊是快速存儲及處理海量的求救信息，并提供語義識別技術(shù)快速提取關(guān)鍵語義，匯總得出實(shí)際的真實(shí)情況，為指揮中心了解現(xiàn)場的綜合情況，提供快速便捷的數(shù)據(jù)支撐。本平臺的大數(shù)據(jù)架構(gòu)，采用的是基于Hadoop的分布式架構(gòu)，以HDFS形式存儲語音視頻等數(shù)據(jù)[25-27]，以MySQL數(shù)據(jù)庫存儲各個(gè)救援地區(qū)的關(guān)系數(shù)據(jù)，提供REDIS數(shù)據(jù)庫記錄日志類數(shù)據(jù)，以FTP形式存儲關(guān)于城市地質(zhì)、水文、建筑圖紙等基本信息。通過Hadoop的深度學(xué)習(xí)框架，調(diào)用語義識別技術(shù)，快速識別文字信息，并加以歸類處理。

4.1 語義識別技術(shù)

核心技術(shù)語義識別以BERT模型為基礎(chǔ)，通過自身已有的地名信息，人名信息，建筑信息，醫(yī)療信息庫等專業(yè)字典數(shù)據(jù)庫，進(jìn)行快速匹配及比對，提前關(guān)鍵字，對一條求救信息中的關(guān)鍵詞組加以語義分析，匯總?cè)藛T的人數(shù)、年齡、傷亡情況，所在位置等核心內(nèi)容，并為其建立數(shù)據(jù)模型，通過熵值法賦予權(quán)重，并結(jié)合專家組意見，得出緊急情況因子，給總指揮的決策提供數(shù)據(jù)支撐，具體流程如圖7所示。

圖7 語義識別模型流程圖Fig.7 Semantic recognition model flow chart

構(gòu)建BERT模型，可以通過將一個(gè)編碼結(jié)構(gòu)和一個(gè)解碼結(jié)構(gòu)，建立一層連接，組合為一個(gè)編解碼組件，數(shù)個(gè)編碼組件組成一個(gè)編碼器，數(shù)個(gè)解碼組件組成一個(gè)解碼器。圖8所示編碼器由2部分組成：1個(gè)自注意力層和1個(gè)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自注意力層可以分析當(dāng)前詞語，并獲取到上下文的語義。解碼器包含編碼器提到的兩層網(wǎng)絡(luò)，這兩層中間有一層為注意力層，幫助當(dāng)前節(jié)點(diǎn)獲取到當(dāng)前需要關(guān)注的重點(diǎn)內(nèi)容。該模型對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行嵌入操作，然后該數(shù)據(jù)輸入到編碼器，自注意力層處理完數(shù)據(jù)后把數(shù)據(jù)送給前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并行前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算，將得到的輸出，輸入到下一個(gè)編碼器。通過最新的語言識別技術(shù)，可以做到對語言的高精度識別，及關(guān)鍵詞提取，獲取救援最需要的關(guān)鍵信息。

圖8 BERT模型架構(gòu)Fig.8 BERT model architecture

4.2 緊急情況因子

已知各個(gè)外部數(shù)據(jù)接口，專家組的評價(jià)意見，語義識別結(jié)果和大數(shù)據(jù)分析結(jié)果，可以創(chuàng)建一個(gè)基于多維數(shù)據(jù)的緊急情況因子模型，采用數(shù)學(xué)多元統(tǒng)計(jì)方法，根據(jù)不同具體情況，賦予不同模型參數(shù)，進(jìn)行計(jì)算。目前已知的輸入數(shù)據(jù)有：天氣影響、地質(zhì)變化影響、水文情況影響、電力供應(yīng)影響、熱力情況影響、能源情況影響、危險(xiǎn)品及次生災(zāi)害影響，傷者危險(xiǎn)情況，醫(yī)療資源情況，道路交通情況，現(xiàn)場匯總情況，室外設(shè)備采集信息等多維度數(shù)據(jù)，可以用來建立模型。其中受傷人員面臨的危險(xiǎn)情況來自于APP提交的信息和醫(yī)生專家組分析；現(xiàn)場匯總情況由現(xiàn)場情況觀察員提供，室外設(shè)備采集信息由室外攝像頭，監(jiān)測設(shè)備，衛(wèi)星導(dǎo)航等多種外部設(shè)備提供；道路交通情況由交通部門數(shù)據(jù)庫提供；醫(yī)療資源情況由醫(yī)療資源體系數(shù)據(jù)庫提供；天氣影響、地質(zhì)變化影響、水文情況影響、電力供應(yīng)影響、熱力情況影響、能源情況影響、危險(xiǎn)品及次生災(zāi)害影響等影響因子，由遠(yuǎn)程專家組了解信息后，綜合自己專業(yè)背景做出判斷。

基于這些多維度數(shù)據(jù)，平臺使用層次分析法[28-32]構(gòu)建一個(gè)面對不同情況的城市的指標(biāo)判斷矩陣[33-34]，并開始構(gòu)建評價(jià)模型。建立層次結(jié)構(gòu)模型，根據(jù)地震救援的特殊情況，將影響人員安全的判斷因子分解為以下因素：傷者提交情況、醫(yī)生專家分析、現(xiàn)場匯總情況、道路交通情況、醫(yī)療資源情況、天氣影響、質(zhì)變化影響、水文情況影響、電力供應(yīng)影響、熱力情況影響、能源情況影響和危險(xiǎn)品及次生災(zāi)害影響等。這12個(gè)因素，為方案對象層，也稱作指標(biāo)層。

(1)使用此12項(xiàng)指標(biāo)構(gòu)建判斷矩陣，用成對比較法，以1～9個(gè)比較尺度級別進(jìn)行比較。

(2)求解特征向量，此處采用求解矩陣的特征值，并取最大特征值并進(jìn)行歸一化，然后再對得出的特征向量作一致性檢驗(yàn)，如果檢驗(yàn)失敗，需要再重新設(shè)計(jì)判斷矩陣。設(shè)定矩陣第i行第j列的原始對此列的元素進(jìn)行重要性濱江，相對權(quán)重記錄為aij，設(shè)共有9個(gè)原始參與比較，aij在1、3、5、7、9及其倒數(shù)中間取值[35]，即

(1)

通過式(1)計(jì)算，得到表1所示判斷矩陣A(當(dāng)i=j時(shí),aij=1)。

表1 判斷矩陣Table 1 Judgment matrix

通過分析，如果A是完全一致的判斷矩陣，應(yīng)該滿足條件

aijajk=aik, 1≤i,j,k≤n

(2)

設(shè)定衡量一個(gè)判斷矩陣A(n>1階方陣)不一致程度的指標(biāo)為

(3)

當(dāng)n=12時(shí)，求判斷矩陣A的特征向量最大值λmax，再計(jì)算CI。然后設(shè)定CI的標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)CI=0時(shí)，完全一致；當(dāng)CI接近于0時(shí)，基本一致；CI越大，不一致越嚴(yán)重。同時(shí)為了衡量CI，引入隨機(jī)一致性指標(biāo)RI[36]，即

(4)

可看出A基本一致，該不一致程度是可接受的。根據(jù)判斷矩陣A，通過特征值法求權(quán)重，一致矩陣有一個(gè)特征值為n,其余特征值均為0，并且當(dāng)矩陣的特征值為n時(shí)，其對應(yīng)的特征向量Wi公式為

(5)

其次，通過層次分析法，構(gòu)建了指標(biāo)權(quán)重后，使用功效系數(shù)法，對各個(gè)相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整，通過無量綱化處理，將部分指標(biāo)的量綱統(tǒng)一到一個(gè)分值體系。再進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和評估，從而算出整體的評價(jià)分?jǐn)?shù)。具體分析流程如下：

(1)確定所有指標(biāo)的多個(gè)評估標(biāo)準(zhǔn)，獲取不同維度的指標(biāo)數(shù)據(jù)xi(i=1,2,…,n)。

(3)對各個(gè)指標(biāo)進(jìn)行處理，使得各個(gè)指標(biāo)無量綱化，其具體公式為

(6)

(4)對每個(gè)指標(biāo)的分?jǐn)?shù)進(jìn)行計(jì)算，即生成單項(xiàng)指標(biāo)的評分公式為

F=40fi+60

(7)

(5)進(jìn)行總分統(tǒng)計(jì)，結(jié)合層次分析法求出的權(quán)重計(jì)算總分，最終匯總的總分，即是本平臺需要的緊急情況因子評分(表2)，將其按五檔分類排序，得出救援的急迫程度。

表2 緊急因子評分情況表Table 2 Emergency factor score situation table

如表3所示，根據(jù)模擬輸入的5個(gè)不同傷員(分別為甲、乙、丙、丁和戊)的分?jǐn)?shù)示例，結(jié)合上述模型得出總分，可以分別把人員歸納為危急、危險(xiǎn)、中風(fēng)險(xiǎn)、低風(fēng)險(xiǎn)、安全共計(jì)5種情況。但是這種模型具有一定的局限性，可以作為中國普通城市的一種通用模型，考慮到存在山區(qū)城市和沿河沿海城市，不同的地質(zhì)條件下，地質(zhì)和水文等因子的權(quán)重應(yīng)該完全不同，存在一定的差異化，這也是后期需要重點(diǎn)研究的方向，為每個(gè)城市建立自身的權(quán)重模型，符合當(dāng)?shù)貙?shí)際情況。2008年5月12日，四川省汶川縣發(fā)生8.0級地震，遇難人員69 227人[37-38]，傷亡巨大的原因主要是因?yàn)樯襟w崩塌和泥石流造成的房屋損毀，民眾防震意識不足，救災(zāi)減災(zāi)的演練不足，山區(qū)救援工作不好開展等原因。通過本平臺的使用，相應(yīng)防震措施實(shí)施和地震救援APP的使用，會(huì)使得群眾的防災(zāi)意識上升，同時(shí)快速溝通專家決策，使得救援工作能夠第一時(shí)間展開。

表3 緊急情況因子測試分析表Table 3 Emergency factor test analysis table

5 結(jié)論

從實(shí)際應(yīng)用角度出發(fā)，為地震災(zāi)害人員快速救助，提供了數(shù)據(jù)平臺和算法支持，配合規(guī)劃的地震救援宣傳體系的普及，會(huì)大大提高震后人員救助的效率，尤其快速救援生命垂危的人民群眾，取得的成果如下。

(1)建立了一套完整的救災(zāi)報(bào)警體系，通過宣傳可以增強(qiáng)人民減災(zāi)自救的意識。通過地震救援APP及語音方式獲取的求援信息，會(huì)得到快速反饋，減少了人工繁雜的處理模式，為災(zāi)害發(fā)生時(shí)通信設(shè)備的使用節(jié)省了網(wǎng)絡(luò)信息流量和帶寬，減輕了通信壓力。

(2)可以快速匯集遠(yuǎn)程專家組的力量，調(diào)動(dòng)相關(guān)力量，參與某一塊地區(qū)，甚至一個(gè)大廈的救援行動(dòng)，為當(dāng)?shù)氐木仍峁┝丝萍蓟⑿畔⒒?、專業(yè)化的力量支撐，為快速救援提供了可靠的信息技術(shù)保障。

(3)通過大數(shù)據(jù)平臺，面對進(jìn)行海量的求救數(shù)據(jù)，可以快速處理每個(gè)求援請求，并根據(jù)語義識別的結(jié)果，結(jié)合專家組和現(xiàn)場信息，對求救人員的緊急程度做出判斷，在地震救援的黃金時(shí)間，為危重傷亡人群，優(yōu)先提供救援。

(4)提供緊急度因子排序的方法，為總指揮決策提供了參考依據(jù)，更方便安排救災(zāi)人員，工程車輛，醫(yī)療救護(hù)力量，生活物資的調(diào)配和統(tǒng)籌，極大地提高救援效率，降低受災(zāi)人員傷亡率。