【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及消防報警領域，更具體地說，它涉及一種消防報警消息多級推送方法和系統。
技術介紹
1、現有的消防報警信息推送技術主要包括以下幾種方式：手機app推送和短信推送、廣播和電視滾動字幕推送、聲光警報器和地理信息系統(gis)推送。
2、上述方法存在以下主要不足：時效性差，響應時間延遲較大，推送范圍不夠精準，覆蓋面受限，推送內容單一，缺乏個性化和差異化，同時現有系統缺乏應急備份及切換機制，一旦故障將影響整個推送流程。
技術實現思路
1、本專利技術提供一種消防報警消息多級推送方法和系統，解決相關技術中時效性差，響應時間延遲較大，推送范圍不夠精準，覆蓋面受限，推送內容單一，缺乏個性化和差異化，同時系統缺乏應急備份及切換機制，一旦故障將影響整個推送流程的技術問題。
2、本專利技術提供了一種消防報警消息多級推送方法和系統，包括以下步驟：
3、s100：接收來自消防設備上傳的報警信號，對接收到的報警信號進行初步分類，確定事件級別；
4、s200：根據報警信號細節，從事件知識庫中查詢相應的推送內容模板，利用自然語言生成模型，將事件細節融入模板，生成個性化推送內容；
5、s300：推送范圍確定，將事件位置映射到城市網格圖中，標記為事件中心節點，輸入節點特征和拓撲信息到gnn模型，gnn模型給出事件影響范圍預測，確定推送范圍半徑r；
6、s400：推送策略確定，對推送范圍內進行網格劃格劃分，得到小區域集合ai，對每個ai，
7、s500：多渠道推送，將事件信息推送至息推送至移動app、短信、廣播、應急廣播車多個渠道，對人群密集區優先推送，不分事件級別，小區域集合ai接收對應級別的推送信息；
8、s600：監控反饋與優化，實時監控推送效果數據，周期性分析反饋，對gnn、注意力模型進行持續微調；
9、s700：利用分布式高可用架構進行持續微調，部署城市級總控中心、若干區域控制中心，其中總中心實時將任務下發給區域中心，收集反饋；
10、若出現故障，區域中心可獨立運行，快速切換，基于raft協議實現中心節點的高可靠選主，區域中心間相互備份，形成環形拓撲，增加冗余。
11、進一步地，在步驟s100中，需要使用nlp模型對報警信息進行語義分析，確定事件級別和類型，事件級別分為：最高、較高和一般。
12、進一步地，在步驟s200中，根據事件級別、類型，結合模板生成個性化推送內容，wc為待學習的內容生成模型權重；
13、輸入表示：
14、事件向量e＝[eloc，etype，elevel，ecasualty]，分別為編碼事件地點、類型、級別和人員傷亡情況：
15、編碼器：
16、使用雙向gru獲取上下文特征：
17、ht＝bigru(et，ht-1)；
18、獲取最終的上下文向量c通過注意力機制：
19、
20、解碼器：
21、初始狀態s0使用投影獲取：
22、s0＝tanh(d-1/2ad-1/2hlθl)；
23、解碼時，預測每個單詞的概率分布：
24、p(wt|c，w＜t)＝softmax(wshdec，t+bs)；
25、
26、其中：
27、ht為bigru的隱狀態向量；
28、c為通過注意力機制獲取的上下文向量；
29、αt為注意力權重；
30、st為解碼器的隱狀態；
31、wc、bc為事件向量e到初始狀態s0的投影權重和偏置；
32、ws為解碼器輸出層的權重矩陣。
33、進一步地，在步驟s300中，基于優先級隊列qp實現分級并行處理，高級別事件優先，異步可靠消息隊列mq確保即使故障也不丟失推送信息；
34、基于優先級隊列qp實現分級并行處理，將接收到的事件按照級別賦予不同優先級，存入優先級隊列qp；
35、隊列出隊順序為：級別1>級別2>級別3，對于同一級別，按照事件發生時間先后出隊；
36、隊列元素e＝(level，time，info)，其中level為事件級別，time為發生時間，info為事件詳情；
37、異步可靠消息隊列mq確保不丟失信息，使用可靠的消息隊列中間件；
38、事件處理過程產生的推送消息msg不直接發送，而是持久化到mq，消費者從mq拉取msg，完成實際推送，出錯時自動重試；
39、msg＝(content，area，channel...)，其中content為推送內容，area為推送范圍，channel為推送渠道；
40、其中，mq為消息隊列的存儲大小及可靠性參數。
41、進一步地，在步驟s300中，分級并行處理流程如下：
42、主線程：監聽事件報警，生成事件對象e并插入qp；
43、工作線程池：存在n個工作線程，編號1→n；
44、線程i循環執行：從qp取出最高優先級事件e，調用gnn模型推斷事件中心點及推送范圍，生成推送消息msg，持久化到mq，將e和info存入數據庫用于反饋分析；
45、消費線程池：存在m個消費線程；
46、線程j循環執行：從mq中消費msg，調用推送接口發送msg；
47、其中，n為工作線程數；
48、m為消費線程數；
49、qp為優先級隊列的存儲大小。
50、進一步地，在步驟s400中，推送范圍確定：
51、構建基于城市網格的圖結構g＝(v，e)，其中v為節點集合，e為邊集合；
52、每個節點v∈v表示一個城市網格區域；
53、節點特征向量為xi＝f(pi，di，bi，...)，其中：
54、pi為節點i的地理位置坐標；
55、di為節點i的人口密度；
56、bi為節點i的建筑分布信息；
57、...表示其他可能的節點屬性信息；
58、使用gcn模型捕捉節點特征及拓撲結構：
59、hl+1＝σ(d-1/2ad-1/2hlθl)
60、其中1為gcn層數；
61、h為節點隱狀態向量；
62、a為鄰接矩陣，d為度矩陣；
63、θl為第l層的訓練參數矩陣；
64、σ為非線性激活函數；
65、堆疊多層gcn，高層可學習更大鄰域內的模式，根據最后一層輸出hl及區域平均人口密度ρ，預測事件影響半徑r：
66、r＝g(hl，ρ)
67、g為機器學習模型，輸入為最終節點表示hl和區域ρ，輸出為預測的推本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種消防報警消息多級推送方法和系統，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種消防報警消息多級推送方法和系統，其特征在于，在步驟S100中，需要使用NLP模型對報警信息進行語義分析，確定事件級別和類型，事件級別分為：最高、較高和一般。
3.根據權利要求1所述的一種消防報警消息多級推送方法和系統，其特征在于，在步驟S200中，根據事件級別、類型，結合模板生成個性化推送內容，為待學習的內容生成模型權重；
4.根據權利要求1所述的一種消防報警消息多級推送方法和系統，其特征在于，在步驟S300中，基于優先級隊列實現分級并行處理，高級別事件優先，異步可靠消息隊列確保即使故障也不丟失推送信息；
5.根據權利要求1所述的一種消防報警消息多級推送方法和系統，其特征在于，在步驟S300中，分級并行處理流程如下：
6.根據權利要求1所述的一種消防報警消息多級推送方法和系統，其特征在于，在步驟S400中，推送范圍確定：
7.根據權利要求1所述的一種消防報警消息多級推送方法和系統，其特征在于，在步驟S500中，分區
8.根據權利要求1所述的一種消防報警消息多級推送方法和系統，其特征在于，在步驟S600中，反饋收集及優化，收集推送效果數據，根據推送的效果數據，使用在線學習優化、、參數。
9.一種消防報警消息多級推送系統，其特征在于，通過如權利要求1-8中任一所述的消防報警消息多級推送方法進行信息推送，包括：
10.一種存儲介質，存儲有非暫時性計算機可讀指令，用于執行如權利要求1-8中任一所述的消防報警消息多級推送方法中的一個或多個步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種消防報警消息多級推送方法和系統，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種消防報警消息多級推送方法和系統，其特征在于，在步驟s100中，需要使用nlp模型對報警信息進行語義分析，確定事件級別和類型，事件級別分為：最高、較高和一般。
3.根據權利要求1所述的一種消防報警消息多級推送方法和系統，其特征在于，在步驟s200中，根據事件級別、類型，結合模板生成個性化推送內容，為待學習的內容生成模型權重；
4.根據權利要求1所述的一種消防報警消息多級推送方法和系統，其特征在于，在步驟s300中，基于優先級隊列實現分級并行處理，高級別事件優先，異步可靠消息隊列確保即使故障也不丟失推送信息；
5.根據權利要求1所述的一種消防報警消息多級推送方法和系統，其特征在于，在步驟s300中，分級并...
【專利技術屬性】
技術研發人員：趙宇，侯鑒，李中華，李輝，李陽，蘇東杰，
申請(專利權)人：尼特智能科技股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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