基于SIFT与SVM的应急救援图像检测方法研究*

针对公共安全突发事件应急救援的封闭空间场景（Confined Space Scene，CSS）信息采集不通畅、不全面而影响救援等问题，提出1种基于不变特征转换（Scale invariant feature transform，SIFT）和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的图像信息异常检测方法。在场景内外信息传递“断环”情况下，该方法可利用物联网技术采集的图片，或以网络图片信息、历史类似场景数据等作为补充，通过SIFT特征提取、K means聚类处理以及SVM分类，实现场景的智能识别。经仿真分析，该方法能实现封闭空间内外部图像信息互通，“接补”因无法了解事件内部情况而产生的救援环节链条的“断环”，为救援提供决策参考。     

面向县（市）的地震应急处置辅助决策系统研究

为了解决当前县（市）防震减灾工作部门开展地震应急处置工作时,所依据地震应急预案缺乏针对性、可操作性的问题。考虑不同县（市）自然地理、社会经济等环境的不同,提炼影响县（市）地震应急处置的主要因素,构建不同烈度下基于多因素的地震应急处置模型;在此基础上设计,并以国家可持续发展实验区四川省丹棱县为例,研发面向县（市）的地震应急处置辅助决策系统;通过在丹棱县境内假想设定6.5级地震对系统进行测试,结果表明:地震发生后,系统能按烈度分阶段快速产出具有区域特征且操作性较强的地震应急处置方案,可为县（市）地震应急处置的科学决策等提供有效的辅助决策建议。