本申请项目拟针对非常规突发事件发生与发展的不可预测性、演变无规律性、灾难性及快速蔓延性等特点,研究面向非常规突发事件主动感知与应急指挥的物联网技术,重点突破异构传感器流式时空相关数据的统一数据库模型、物联网海量传感器数据存储、基于物联网的突发事件分布式主动感知、应急资源统一时空管理、基于时空逻辑的统一指挥等关键技术,研制相应的应急物联网实验系统并部署典型应用。本项目旨在突破我国在非常规突发事件管理中所面临的应急信息采集手段相对落后、应急指挥缺乏高度协调统一、应急处理过程缺乏充分的数据透明性等瓶颈问题,研究成果对于在第一时间内探测非常规突发事件的发生、迅速整合合理的应急资源并进行一体化的应急指挥与调度、最大限度地降低灾难的后果具有重要的意义。此外,本项目研究面向重大研究计划总体目标和集成平台目标,对于提高非常规突发事件管理中数据采集、检测预警、应对决策的准确度、实时性和科学性具有重要的意义。
Unconventional Emergency;Internet of Things;Emergency Command;Active Detection;Information System
本申请项目针对非常规突发事件发生与发展的不可预测性、演变无规律性、灾难性及快速蔓延性等特点,主要研究了面向非常规突发事件主动感知与应急指挥的物联网技术。本项目的主要研究工作及进展如下(1)面向非常规突发事件应急管理的传感器布设与采样数据智能分析提出了各种异构传感器采样数据的统一标准接入技术,通过统一的数据模型,表示和存储原始的传感器采样数值,对各种类型的传感器进行标准接入;提出了关键采样数据的提取与识别技术,对关键采样数据进行提取与分析。(2)基于异构传感器流式时空相关数据的数据库表示模型及查询方法面向各类异构传感器所采集的流式时空相关数据,提出了统一的数据库表示与查询处理方法,通过统一的时空数据类型、查询操作与查询语言、数据流时空索引机制,对各种类型的传感器历史与当前采样数据序列进行统一的表示、处理与查询。(3)基于海量物联网数据的存储、关键字查询及复杂逻辑条件查询提出了能够同时兼容键-值查询与逻辑条件查询的物联网海量数据存储机制,从底层模型层面结合关系数据库与键-值数据库二者的优势,并通过对全局数据分布、全局索引、全局查询机制的支持与优化。(4)物联网数据的复杂时空分析及应急事件的预警和主动感知提出了一种分布式的非常规事件主动探测机制,大量的预警规则在传感器接入层执行,而位于应急感知与指挥层的推理规则又能完成复杂的数据分析,并对事件进行复杂的推理。(5)应急资源的统一管理、融合型定位跟踪、多因素智能诱导提出了位置固定和位置移动的应急资源的统一时空属性管理方法、位置移动应急资源的多渠道定位方法及基于统一时空轨迹模型的位置跟踪方法;提出了基于多种因素融合的、基于诱导规则库的智能型导航机制和持续动态导航机制。(6)基于时空逻辑的应急资源统一调度和指挥提出了基于空间代价及时间约束的多资源-多任务匹配方法,实现应急管理的统一调度与指挥;提出了基于灾情变化的调度方案动态调整策略。(7)非常规应急物联网数据管理平台实验系统在研究工作的基础上,研制了非常规应急物联网数据管理平台(SUEEC-IoT-ClusterDB)实验系统,并对相关模型、方法、性能进行充分的实验和测试。本项目组在研究过程中申请了8项专利,获得软件著作权5项,出版了学术专著4部,获得世界大赛2项奖励,发表毕业论文5篇及学术论文135篇(其中期刊论文61篇、国际会议论文74篇)。