一種面向公共安全應(yīng)急的多智能終端協(xié)同輔助系統(tǒng)

樓夏寅 孫 敏 黃 翔 趙仁亮

(1. 北京大學(xué) 遙感與地理信息系統(tǒng)研究所, 北京100871;2. 冀北中原巖土工程有限公司, 河北 廊坊065000)

0 引言

公安系統(tǒng)經(jīng)常會(huì)面臨突發(fā)公共安全應(yīng)急事件。當(dāng)有事件發(fā)生時(shí),通常需要組織團(tuán)隊(duì)成員,乃至不同職能部門的相關(guān)人員,通過團(tuán)隊(duì)協(xié)作完成對事件的處置。例如,在城市區(qū)域出現(xiàn)危險(xiǎn)目標(biāo)時(shí),為了減少人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失,需要團(tuán)隊(duì)高效協(xié)作,才能快速鎖定、圍捕并控制目標(biāo);在野外失蹤人員搜救時(shí),需要對目標(biāo)區(qū)域展開地毯式的搜索,高效合理的成員分工與協(xié)同合作,以及智能設(shè)備的投入可以極大提升任務(wù)的執(zhí)行效率;在軍事戰(zhàn)場環(huán)境,為了最大化作戰(zhàn)效益、精確掌握戰(zhàn)場動(dòng)態(tài),團(tuán)隊(duì)成員以及與指揮中心之間高效動(dòng)態(tài)的信息與指令互通是快速精準(zhǔn)完成任務(wù)的必要條件。因此,為了提高公共安全應(yīng)急過程中團(tuán)隊(duì)的協(xié)作與任務(wù)執(zhí)行的效率,為日常維安工作提供智能化輔助平臺,研究一套面向公共安全應(yīng)急的多智能終端協(xié)同輔助系統(tǒng)具有非常重要的意義。

目前公安系統(tǒng)已經(jīng)具有一些類似的輔助系統(tǒng),按其提供的功能,大致可分為三類：一類是目前使用最多的,以交警系統(tǒng)等為代表的信息采集與管理系統(tǒng),主要使用智能終端進(jìn)行信息查詢與證據(jù)采集等工作;一類是會(huì)議系統(tǒng),供指揮人員進(jìn)行方案制定和任務(wù)部署過程中的協(xié)商討論;還有一類是以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的分析決策系統(tǒng),通過構(gòu)建知識圖譜,運(yùn)用人工智能或深度學(xué)習(xí)等相關(guān)算法,對已有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,為任務(wù)行動(dòng)提供決策支持。

但這些系統(tǒng)多為靜態(tài)系統(tǒng),當(dāng)突發(fā)應(yīng)急事件產(chǎn)生時(shí),應(yīng)急人員在處置任務(wù)開始之前需要領(lǐng)取任務(wù),在整個(gè)任務(wù)執(zhí)行的過程中,主要通過傳統(tǒng)的語音方式進(jìn)行信息交流。成員之間缺乏對彼此任務(wù)位置與狀態(tài)的感知,從而在一定程度上限制了人員機(jī)動(dòng)靈活地依據(jù)事態(tài)發(fā)展做出調(diào)整,主動(dòng)性與靈活性不足。同時(shí),指揮中心也較難掌握每個(gè)智能終端在任務(wù)執(zhí)行過程中的精準(zhǔn)狀態(tài),影響指揮團(tuán)隊(duì)進(jìn)行任務(wù)協(xié)同的效率。總體而言,現(xiàn)有系統(tǒng)并不具備應(yīng)急任務(wù)執(zhí)行過程中的實(shí)時(shí)指揮與實(shí)時(shí)協(xié)同功能。

隨著智能手機(jī)、穿戴式智能設(shè)備以及增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)眼鏡等輕便型智能終端技術(shù)的不斷發(fā)展,地理信息系統(tǒng)、移動(dòng)定位技術(shù)、定向與姿態(tài)傳感器技術(shù)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)、無線通信技術(shù)等均可以集成在一個(gè)便攜或可穿戴式終端上,從而為構(gòu)建公共安全智能化應(yīng)急輔助系統(tǒng)提供了軟硬件的技術(shù)基礎(chǔ)。同時(shí),隨著微小型無人機(jī)技術(shù)的不斷成熟,可以通過空中視野實(shí)時(shí)或快速獲取事件現(xiàn)場的視頻或圖像信息,為應(yīng)急團(tuán)隊(duì)掌握事件核心區(qū)域的動(dòng)態(tài)發(fā)展,提供了非常便捷且重要的技術(shù)手段。因而,微小型無人機(jī)的集成是智能化應(yīng)急輔助系統(tǒng)中必不可少的一個(gè)組成部分。

為此,我們提出構(gòu)建一套面向公共安全應(yīng)急的多智能終端協(xié)同輔助系統(tǒng),通過空地協(xié)同、地面多終端協(xié)同,指揮中心與遠(yuǎn)程多終端實(shí)時(shí)信息互聯(lián),以及指揮中心對關(guān)鍵任務(wù)進(jìn)行智能處理等手段,實(shí)現(xiàn)對應(yīng)急事件的高效處置。

1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

針對如何高效處置重大自然災(zāi)害或重大公共安全事件,近年來國內(nèi)外有許多研究,我們將這些研究粗略地歸為兩類：一類是系統(tǒng)構(gòu)建層面的研究,另一類則是技術(shù)層面的研究。

就第一類系統(tǒng)構(gòu)建方面的研究而言,國內(nèi)學(xué)者近幾年的研究工作較多：于明博[1]研究了德州社會(huì)公共安全應(yīng)急指揮管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì),主要提出了解決應(yīng)急指揮所需圖像的遠(yuǎn)程接入、視頻會(huì)議與多媒體發(fā)布系統(tǒng)的構(gòu)建以及對指揮系統(tǒng)各職能部門設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)管理等系列技術(shù)方案。藺沖[2]研究了服務(wù)于地震應(yīng)急救援的物資信息管理方法;鄧志德等[3]設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于網(wǎng)絡(luò)地理信息系統(tǒng)(Web Geographic Information System，WebGIS)的廣東省突發(fā)地質(zhì)災(zāi)害應(yīng)急管理平臺。文獻(xiàn)[2-3]中所述的核心工作基本相似,以地理信息為基礎(chǔ)平臺,主要解決了人力與物力資源以及災(zāi)害隱患信息的數(shù)據(jù)管理問題。事實(shí)上,此類系統(tǒng)在我國許多省市都有構(gòu)建,原理大致相似,差異主要在于其規(guī)模和所用的信息獲取手段、管理以及處理的裝備與方法等方面。

國際上許多國家均建設(shè)有國家級或部門級的應(yīng)急響應(yīng)系統(tǒng),如加拿大政府于2011年就開始建設(shè)國家緊急響應(yīng)系統(tǒng),系統(tǒng)包含防災(zāi)減災(zāi)、應(yīng)急準(zhǔn)備、事件應(yīng)急以及災(zāi)后重建等多個(gè)方面(https:∥www.publicsafety.gc.ca/)。此類系統(tǒng)很早綜合運(yùn)用了地理信息、遙感以及衛(wèi)星導(dǎo)航技術(shù)。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展,目前的發(fā)展趨勢是更多地關(guān)注如何將傳感器網(wǎng)絡(luò)、智能終端等各類技術(shù),以及新興的人工智能、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析等深層次的計(jì)算分析技術(shù)融合到系統(tǒng)中,構(gòu)建更加優(yōu)越的智能化應(yīng)急管理系統(tǒng)[4]。

此類系統(tǒng)的總體特點(diǎn)是涉及部門多、信息量龐大,重點(diǎn)在于信息的采集、災(zāi)害狀態(tài)的研判與視頻會(huì)議決策商討、資源的調(diào)度與任務(wù)的指派等,而對具體救援任務(wù)執(zhí)行過程提供的信息與技術(shù)支撐則考慮較少,缺乏具體任務(wù)過程中實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的信息傳輸與協(xié)同技術(shù)支撐。

針對第二類技術(shù)層面的研究,近些年國內(nèi)外也涌現(xiàn)了大量的成果,就國內(nèi)而言,湯志偉[5]針對公安海量視頻的數(shù)據(jù)管理與分析問題,提出運(yùn)用模式識別、語義分割、嵌入式系統(tǒng)等諸多關(guān)鍵技術(shù),對相關(guān)復(fù)雜場景進(jìn)行建模與分析,從而提高視頻數(shù)據(jù)的管理和使用效率;何丹丹等[6]在顧及現(xiàn)有公共安全數(shù)據(jù)來源多、類型復(fù)雜等特點(diǎn)的前提下,提出構(gòu)建一套動(dòng)態(tài)警務(wù)分析與研判系統(tǒng),通過計(jì)算機(jī)輔助分析,可提高對警情信息的研判效率;徐維等[7]提出構(gòu)建智慧感知系統(tǒng),通過綜合運(yùn)用多種互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù),在提高對多維感知數(shù)據(jù)的接入與有效管理的同時(shí),通過全景感知、實(shí)時(shí)監(jiān)控、數(shù)據(jù)碰撞和查詢等提高對目標(biāo)的跟蹤與案情分析;南京市公安局[8]針對警務(wù)數(shù)據(jù)整合的需求,提出建設(shè)一個(gè)警務(wù)大數(shù)據(jù)中心,針對業(yè)務(wù)化需求在其上分別建立警務(wù)平臺、情指平臺以及行政辦公平臺,從而很好地將業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)綜合在了一起,提高了應(yīng)對突發(fā)事件的能力。

國際上相關(guān)的工作,技術(shù)層面的研究更多偏重將一些前沿技術(shù)運(yùn)用于應(yīng)急救援之中,如Bartoli等[9]提出一種智能公共安全平臺構(gòu)架,綜合運(yùn)用了無線傳感網(wǎng)絡(luò)與社交網(wǎng)絡(luò),使每個(gè)終端均可成為信息的收集者,同時(shí)增加了對信息的分析功能;Milan等[10]則將無線傳感網(wǎng)和無人機(jī)引入的災(zāi)害救援中,認(rèn)為可以極大地提高獲取災(zāi)害信息以及救援的能力。

無論是系統(tǒng)層面還是技術(shù)層面的研究,現(xiàn)有成果的關(guān)注點(diǎn)側(cè)重于突發(fā)事件前期以及事件發(fā)展過程中信息的獲取與態(tài)勢的研判,而對于突發(fā)事件處置或救援任務(wù)過程中,實(shí)時(shí)服務(wù)于具體救援團(tuán)隊(duì)的智能化輔助系統(tǒng)的研究則探討不足。

為此,本文提出構(gòu)建多智能終端應(yīng)急輔助系統(tǒng),重點(diǎn)在于解決救援團(tuán)隊(duì)在任務(wù)執(zhí)行過程中的目標(biāo)信息獲取與場景分發(fā)、多終端實(shí)時(shí)監(jiān)控與協(xié)同指揮、救援或追蹤路徑動(dòng)態(tài)規(guī)劃與引導(dǎo)等技術(shù)集成與應(yīng)用。

2 系統(tǒng)組成框架

基于上述目的,我們構(gòu)建的系統(tǒng)的組成框架如圖1所示,主要包括數(shù)據(jù)管理與計(jì)算服務(wù)器、互聯(lián)網(wǎng)與無線傳輸網(wǎng)絡(luò)、智能終端及APP、無人機(jī)平臺、現(xiàn)場指揮平臺、總指揮平臺以及為系統(tǒng)提供應(yīng)用功能的各種軟件與算法。

圖1 多智能終端協(xié)同輔助系統(tǒng)組成框架

首先,系統(tǒng)整體采用了中心化的架構(gòu)。以數(shù)據(jù)管理與計(jì)算服務(wù)器為數(shù)據(jù)交換的中樞,連接了移動(dòng)終端、無人機(jī)、現(xiàn)場指揮與總指揮中心,并以JavaScript對象表示法(Java Script Object Notation，JSON)文件作為載體為各終端以及指揮平臺提供圖像、文字以及語音等信息的傳輸與交換。其中,為了易于擴(kuò)展和更快地進(jìn)行開發(fā),我們將后端拆分為3個(gè)服務(wù)模塊,分別為數(shù)據(jù)管理服務(wù)、數(shù)據(jù)計(jì)算服務(wù)以及視頻直播服務(wù),并部署于不同的服務(wù)器之上。數(shù)據(jù)管理服務(wù)主要負(fù)責(zé)應(yīng)急任務(wù)中所需的各類數(shù)據(jù)的持久化，并維護(hù)不同數(shù)據(jù)之間的邏輯關(guān)系,其通過Spring Boot構(gòu)建的表述性狀態(tài)轉(zhuǎn)移(Representational State Transfer，REST)API進(jìn)行服務(wù)構(gòu)建,而通過 MySQL數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)的持久化存儲。

視頻直播服務(wù)的主要目的是為指揮平臺提供由無人機(jī)錄制的關(guān)于現(xiàn)場的實(shí)時(shí)畫面,該服務(wù)基于NGINX的實(shí)時(shí)消息傳輸協(xié)議(Real Time Messaging Protocol，RTMP)模塊建立相應(yīng)的直播服務(wù)接口,而無人機(jī)地面控制臺只需利用FFmpeg進(jìn)行推流,便可以實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場畫面的實(shí)時(shí)顯示。

數(shù)據(jù)計(jì)算服務(wù)實(shí)現(xiàn)應(yīng)急任務(wù)中所需的算法,作為應(yīng)急任務(wù)中實(shí)際的不同任務(wù)類型服務(wù),包括基于無人機(jī)視頻流的目標(biāo)識別與跟蹤計(jì)算、基于目標(biāo)與移動(dòng)終端位置的路徑規(guī)劃計(jì)算、基于已知區(qū)域的多終端協(xié)同搜索規(guī)劃計(jì)算等,均由該數(shù)據(jù)計(jì)算服務(wù)實(shí)現(xiàn)。計(jì)算結(jié)果再由數(shù)據(jù)管理服務(wù)器發(fā)送給指揮中心和應(yīng)急終端。目標(biāo)識別與跟蹤以及路徑規(guī)劃算法的核心技術(shù),在第3節(jié)有進(jìn)一步闡述。

在本系統(tǒng)中我們將執(zhí)行人員使用的終端設(shè)備稱其為智能終端,其硬件具備定位、定向、通訊、網(wǎng)絡(luò)、影像獲取等必要的功能,使用性能良好的手機(jī)目前基本可實(shí)現(xiàn)智能化目標(biāo)。針對應(yīng)急任務(wù)的需求,每個(gè)終端上均安裝了基于Android平臺開發(fā)的應(yīng)用,其以地理信息為中心,能夠?yàn)閳?zhí)行人員提供信息共享、路徑規(guī)劃等功能。對于具備較好財(cái)力的單位或特殊行業(yè),如特警,可為人員配備穿戴式終端設(shè)備,提高應(yīng)急任務(wù)過程中的響應(yīng)的便捷性。

系統(tǒng)中還納入了配備有可見光或熱紅外相機(jī)的無人機(jī)平臺，能夠在不同任務(wù)場景下獲取必要視頻及圖像，實(shí)時(shí)跟蹤目標(biāo)并快速計(jì)算其地理位置，同時(shí)發(fā)送至地面平臺，并通過互聯(lián)網(wǎng)傳回指揮中心，而后以廣播的方式分發(fā)給智能終端。

在此系統(tǒng)組成框架基礎(chǔ)上,核心的研發(fā)工作是支撐多智能終端協(xié)同應(yīng)急的軟件平臺開發(fā),下面我們從軟件工程的角度出發(fā),闡述系統(tǒng)的對象關(guān)系組織模式與系統(tǒng)的功能層次劃分。

3 系統(tǒng)主要功能

本文提出的多智能終端應(yīng)急輔助系統(tǒng)集成了空地協(xié)同和任務(wù)協(xié)同的相關(guān)技術(shù),在執(zhí)行任務(wù)的過程中,無人機(jī)從空中獲取場景與目標(biāo)信息,輔助地面的智能終端執(zhí)行任務(wù)。指揮中心系統(tǒng)以及智能終端APP均提供必要的交互界面與協(xié)同相關(guān)的信息顯示,方便應(yīng)急任務(wù)所需的操作與響應(yīng)。系統(tǒng)從功能上主要分為以下五個(gè)方面。

3.1 基于地圖服務(wù)的信息和數(shù)據(jù)可視化

在指揮中心及智能終端之中都能實(shí)時(shí)顯示警務(wù)人員、任務(wù)目標(biāo)、輔助設(shè)備等的空間位置及狀態(tài)變化，以便相關(guān)人員能夠及時(shí)掌握現(xiàn)場的情況并作出應(yīng)對方案。

3.2 目標(biāo)監(jiān)控與跟蹤

采用改進(jìn)的Mask-RCNN算法，可以在實(shí)時(shí)獲取的無人機(jī)影像中對目標(biāo)進(jìn)行識別與跟蹤；同時(shí)結(jié)合無人機(jī)的位置與姿態(tài)，通過攝影測量原理，可以快速計(jì)算得到目標(biāo)的地理位置。

3.3 智能終端、設(shè)備和監(jiān)控目標(biāo)的信息管理

在長期的應(yīng)急響應(yīng)或日常業(yè)務(wù)化管理過程中，積累的大量數(shù)據(jù)需要進(jìn)行高效的管理與分析，本系統(tǒng)選用了優(yōu)秀的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，并為警務(wù)人員、輔助設(shè)備、目標(biāo)建立了數(shù)據(jù)表，指揮中心能夠直接查看相關(guān)的信息。

3.4 應(yīng)急任務(wù)的管理、調(diào)度和協(xié)同處置

為了有效地管理應(yīng)急任務(wù)，我們以應(yīng)急任務(wù)為對象，建立數(shù)據(jù)表對其生命周期進(jìn)行管理，包括任務(wù)的建立，開始，執(zhí)行，結(jié)束和復(fù)盤等，并將任務(wù)與任務(wù)過程使用到的智能終端、無人機(jī)設(shè)備、監(jiān)控目標(biāo)等相關(guān)的數(shù)據(jù)表進(jìn)行關(guān)聯(lián)，以方便任務(wù)相關(guān)信息的查詢與事后回放，如圖2所示。

圖2 協(xié)同應(yīng)急任務(wù)響應(yīng)及協(xié)同流程圖

3.5 復(fù)雜任務(wù)的智能規(guī)劃

本系統(tǒng)考慮了協(xié)同搜索和協(xié)同圍捕兩類典型任務(wù)的智能化規(guī)劃：對于協(xié)同搜索，我們采用了一種改進(jìn)的STC(Spanning Tree Covering)算法[11]分配各個(gè)搜索人員的工作區(qū)域及路徑；對于協(xié)同圍捕，由于需要同時(shí)監(jiān)測目標(biāo)出逃路線和縮小包圍圈，因此我們引入了文獻(xiàn)[12-13]提出的算法來解決這個(gè)問題。智能規(guī)劃后的路徑將會(huì)以廣播的形式分發(fā)給各個(gè)智能終端。

4 原型系統(tǒng)及實(shí)驗(yàn)

基于第2節(jié)和第3節(jié)所述的框架以及功能,我們研發(fā)了一套原型系統(tǒng)并選取了一個(gè)城市小區(qū)進(jìn)行了協(xié)同圍捕實(shí)驗(yàn)。原型系統(tǒng)的構(gòu)建使用了3臺阿里云的CentOS云服務(wù)器平臺,由于實(shí)驗(yàn)過程中終端數(shù)量較少,我們采用了較為普通的配置,其中一臺采用8核32 GB的配置,兩臺采用4核16 GB的配置,帶寬均為10 Mbps以上。在服務(wù)端,對于數(shù)據(jù)管理服務(wù)和數(shù)據(jù)計(jì)算服務(wù),我們基于Spring Boot和MySQL數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)構(gòu)建了服務(wù)，并向外提供了可訪問的Web API;而對于視頻直播服務(wù),則基于NGINX和RTMP搭建了相應(yīng)的服務(wù)系統(tǒng);在瀏覽器端我們采用了ArcGIS API for JavaScript等搭建了應(yīng)急任務(wù)管理指揮平臺;在移動(dòng)端采用了ArcGIS Runtime API for Android等開發(fā)了適用于執(zhí)行人員執(zhí)行任務(wù)時(shí)所用的APP。在應(yīng)急任務(wù)執(zhí)行過程中,移動(dòng)端和無人機(jī)端以2 s間隔上傳相關(guān)的地理位置信息,而服務(wù)器端也將以2 s的間隔更新移動(dòng)終端、無人機(jī)以及目標(biāo)的地理位置,在通訊與網(wǎng)絡(luò)環(huán)境良好的環(huán)境下,或?qū)π畔鬏斢懈咭蟮那闆r下,可以提供1 s的傳輸間隔。如果使用特制的應(yīng)急終端,則位置服務(wù)的傳輸頻率可以更好,如10次/s。

圖3展示了現(xiàn)場指揮平臺的界面,由于我們開發(fā)使用了后端網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器,幾乎所有功能均在服務(wù)器上完成開發(fā),所以前端我們僅使用瀏覽器,輸入服務(wù)器網(wǎng)址即可使用指揮平臺。

圖3 應(yīng)急任務(wù)協(xié)同輔助系統(tǒng)界面及警情上報(bào)效果與說明圖

為了方便讀者清晰了解圖中內(nèi)容,圖3用圖框文字對界面的人員給出了說明。圓點(diǎn)顯示了警務(wù)人員當(dāng)前值班所在的位置,該位置由警務(wù)人員攜帶的智能終端以恰當(dāng)?shù)念l率不斷上傳,以便系統(tǒng)實(shí)時(shí)掌握其位置及動(dòng)態(tài)。中間小圓點(diǎn)位置,顯示了巡邏人員或普通民眾發(fā)現(xiàn)可疑目標(biāo)并上傳現(xiàn)場圖片的位置,中間大圓點(diǎn)則顯示了用智能終端基于拍照時(shí)的位置、姿態(tài)等信息推算的目標(biāo)所在位置，右側(cè)展開了上傳的目標(biāo)及真實(shí)場景照片。

現(xiàn)場指揮人員,在得到目標(biāo)信息,并判斷需要對目標(biāo)進(jìn)行圍捕時(shí),只需點(diǎn)擊系統(tǒng)界面上的“規(guī)劃路徑”,則后面服務(wù)器會(huì)基于目標(biāo)周邊搜索合適的警務(wù)人員,為每個(gè)警務(wù)人員規(guī)劃其當(dāng)前位置到目標(biāo)所在處的路徑,然后路徑推送到警務(wù)人員智能終端上,警務(wù)人員接收提示信息,查看智能終端,按收到的路線執(zhí)行圍捕任務(wù)。圖4展示了系統(tǒng)為附近的3名警務(wù)人員規(guī)劃的路徑,以及其中一條規(guī)劃路徑在智能終端上顯示的效果。

由于目標(biāo)在不斷移動(dòng),因此,指揮人員會(huì)視變化情況,不斷通過服務(wù)器規(guī)劃路徑并推送引導(dǎo)路徑給警務(wù)人員。

遇到危險(xiǎn)目標(biāo)的情況下,需要盡可能快速地獲取目標(biāo)所有位置,以便高效地調(diào)整圍捕方案,目前最有效的獲取目標(biāo)動(dòng)態(tài)信息的方法,就是使用無人機(jī)在空中進(jìn)行偵測跟蹤。

如圖4左上展示了無人機(jī)視頻流不斷跟蹤目標(biāo)的效果圖,通過目標(biāo)識別算法,快速識別出目標(biāo)在視頻中的位置后,我們再基于無人機(jī)的位置姿態(tài)以及相機(jī)參數(shù)等信息,快速推算出目標(biāo)在現(xiàn)實(shí)場景中的地理位置,將此位置再推送給指揮平臺以及警務(wù)人員的智能終端上。由此，現(xiàn)場指揮人員以及警務(wù)人員會(huì)實(shí)時(shí)掌握目標(biāo)的動(dòng)態(tài)信息,方便其聯(lián)合圍捕。

圖4 系統(tǒng)用于應(yīng)急演練的效果圖

圖4右側(cè)展示了智能終端上目標(biāo)、無人機(jī)以及聯(lián)合圍捕的警務(wù)人員位置,地面警務(wù)人員可以非常便捷地結(jié)合場景影像、實(shí)時(shí)目標(biāo)及同伴的動(dòng)態(tài)信息,實(shí)施圍捕任務(wù)。

實(shí)驗(yàn)表明,目標(biāo)在圖4所示的3個(gè)警務(wù)人員巡邏的小區(qū)內(nèi)時(shí),配合無人機(jī),只需3～5 min即可完成圍捕任務(wù)。在缺乏無人機(jī),無法實(shí)時(shí)確定目標(biāo)所在位置的情況下,除非調(diào)動(dòng)整個(gè)小區(qū)的群眾聯(lián)合搜索,否則僅靠3個(gè)警務(wù)人員,目標(biāo)很容易逃逸,幾乎無法在小區(qū)內(nèi)完成圍捕任務(wù)。

5 結(jié)束語

利用現(xiàn)有無人機(jī)以及智能終端技術(shù),結(jié)合地理信息、衛(wèi)星導(dǎo)航等空間信息技術(shù),構(gòu)建一套用于公共安全突發(fā)事件或戶外應(yīng)急救援過程的空地協(xié)同輔助系統(tǒng)，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文提出了相關(guān)系統(tǒng)的框架、功能,并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了原型系統(tǒng),通過結(jié)合實(shí)地演練驗(yàn)證了系統(tǒng)的有效性。隨著公共安全管理以及應(yīng)急救援相關(guān)領(lǐng)域的不斷發(fā)展,該方面的技術(shù)集成與應(yīng)用將會(huì)具有相當(dāng)廣闊的前景,尤其智能化輔助系統(tǒng)的發(fā)展將會(huì)成為一個(gè)具有潛力的熱點(diǎn)發(fā)展方向。

在實(shí)際應(yīng)用的過程中,系統(tǒng)目前主要存在兩方面的問題有待進(jìn)一步解決。首先是移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的帶寬與穩(wěn)定性問題,在個(gè)別存在通訊遮擋的環(huán)境中,終端上傳數(shù)據(jù)會(huì)有較大延遲,從而會(huì)導(dǎo)致指揮中心無法及時(shí)獲得并掌握現(xiàn)場狀況。如果未來能夠引入專用通信網(wǎng)絡(luò),如公安系統(tǒng)獨(dú)立的通信系統(tǒng),將有可能極大緩解這一問題。其次,目前城市路網(wǎng)以車輛導(dǎo)航為主,在一些應(yīng)急環(huán)境,如居民小區(qū)、廣場、公園等,缺乏通達(dá)性描述數(shù)據(jù),因此,如何有效完善這些區(qū)域的路徑數(shù)據(jù),供應(yīng)急系統(tǒng)使用,是未來有待發(fā)展的一個(gè)重要問題。