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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本发明属于道路车辆控制技术领域，涉及一种智慧应急救援策略输出与应急救援车辆控制系统及方法，该系统包括图像识别模块、智慧应急救援策略输出模型、交通基础模型、危险指数评估模块、应急救援车辆控制模块等；所述智慧应急救援策略输出模型是通过对开源大语言模型Llama3进行有监督微调和内置思维图得到，包括事故描述生成模块、任务分工策略输出模块、基于混合整数线性规划的工作次序模型、协同合作策略输出模块；该系统可获取全链条全周期长效联动交通事故的应急救援策略，并根据应急救援策略选择指定救援单位，为其规划最优路径，之后控制救援车辆第一时间达到事故现场进行救援，最大限度地减少伤亡和损失，促进交通系统的正常运行。

主权项：1.一种智慧应急救援策略输出与应急救援车辆控制系统，其特征在于，包括图像识别模块、智慧应急救援策略输出模型、交通基础模型、危险指数评估模块、救援单位筛选模块、协同救援单位筛选模块、路径规划模块、救援单位选择模块、应急救援车辆控制模块；所述智慧应急救援策略输出模型是通过选用LoRA方法对开源大语言模型Llama3进行有监督微调和内置思维图得到，包括事故描述生成模块、任务分工策略输出模块、基于混合整数线性规划的工作次序模型、协同合作策略输出模块；所述交通基础模型包括交通流预测模块、交通流分配模块、信号控制优化模块；其中，所述图像识别模块，用于根据事故现场图片提取事故现场信息；所述事故描述生成模块，用于将事故现场信息转换为文字和数值相结合的完整事故描述；所述任务分工策略输出模块，用于将完整的事故描述Q拆解为{Q1,Q2,Q3,Q4}，同时调用交通基础模型并基于内置的思维图推理，完成应急救援策略A的分层输出，A={A1,A2,A3,A4}；所述思维图包括事故现场情况Q1到交通疏导应急策略A1的思维图、人员伤亡情况Q2到伤员救助应急策略A2的思维图、严重危险情况Q3到危险处理应急策略A3的思维图、道路损害情况Q4到道路恢复应急策略A4的思维图；思维图的构建方法为：将已有的事故描述和对应的应急策略文本分别转换为相同维度文本向量和，定义事故描述节点和应急策略节点之间的连接强度为: ；其中，为和的点积；为和的范数；根据阈值θ判断连接强度是否达到预期的要求，若≥θ，则认为事故描述节点和应急策略节点之间存在有效连接；否则，连接强度不足，删除连接；按照评估后的节点和有效连接构建思维图；任务分工策略输出模块输出交通疏导应急策略A1时，需要调用交通基础模型进行求解，得到准确的方案参数，辅助策略的输出；交通流分配方案如下：调用交通流预测模块，输入车联网大数据中心上传的实时交通数据X和车道占用数，输出预测事故处理期间的交通状况Y1；调用交通流分配模块，输入车联网大数据中心上传的实时交通数据X和预测事故处理期间的交通状况Y1，输出事故发生后事故道路和临近道路的交通流分配方案Y2；将预测事故处理期间的交通状况Y1和事故发生后事故道路和临近道路的交通流分配方案Y2作为参数，辅助任务分工策略输出模块输出交通流分配方案；信号控制方案如下：调用交通流预测模块，输入车联网大数据中心上传的实时交通数据X和车道占用数，输出预测事故处理期间的交通状况Y1；调用信号控制优化模块：输入：车联网大数据中心上传的实时交通数据X和预测事故处理期间的交通状况Y1；输出：优化后的信号控制策略Z；将预测事故处理期间的交通状况Y1和优化后的信号控制策略Z作为参数，辅助任务分工策略输出模块输出信号控制方案；所述危险指数评估模块，用于根据影响救援紧急程度的因素对所有救援任务的紧急程度进行评分；所有救援任务放入任务集合S中，S={}； ；其中，，，为参数，根据任务和被困人数、伤亡人数以及危险情况的关系提前预设，取值范围为0-1之间；为事故被困人数；为伤亡人数；为是否存在有危险品泄露、车辆自燃危险情况，存在取值为1，不存在取值为0；所述基于混合整数线性规划的工作次序模型，用于根据每个救援任务的紧急性及救援任务间的促进效益，对各部门所有救援任务的实施次序进行规划；确定救援任务实施次序时利用混合整数线性规划建模求解救援任务实施次序：目标函数： ；其中，为二进制变量，表示任务是否在任务之前进行，如果=1且=0，则任务在任务之前；=0且=1，则任务在任务之后；=1且=1，则任务i和j同时进行；代表为每个任务赋的紧急程度评分，取值范围为0-10之间；代表任务完成对任务开展的促进效益，取值范围为0-10之间；约束条件： ； ；其中，根据任务是否可以同时进行提前预设值，当两项任务可以同时进行时则设为1：当两项任务不可以同时进行时则设为；任务是否据有同时性：；根据上式求解出所有，带入下式求出； ；其中，为每个任务的优先级值，将优先级值排序，输出所有救援任务的开展次序，优先级值相同则同时开展；所述协同合作策略输出模块，根据救援任务的实施次序、具体内容和预计时间并基于内置的协同合作思维图推理输出全过程的协同合作的策略；协同合作思维图构建时，先划分应急救援阶段，第一阶段为初步响应，第二阶段为现场初步处置，第三阶段为深入救援与转运准备，第四阶段为转运与道路恢复，每个应急救援阶段包括该阶段持续时间、具体救援任务及所需救援部门，以及协同合作方案；通过具体救援任务所处应急救援阶段建立从救援任务的开展次序、各具体救援任务及各救援方案预计实施时间到协同合作方案的推理；所述协同合作策略输出模块的原始输出策略和应急救援专家修改后的最终输出策略作为样本，利用样本数据建立奖励模型进行训练，进行基于人类反馈的强化学习，不断优化智慧应急救援策略输出模型，之后利用优化后的智慧应急救援策略输出模型输出救援策略；每一对样本的奖励模型损失定义为： ； ；其中，为奖励模型最终损失函数；为每一对奖励模型的损失函数；是一个超参数，用来调节损失项的权重，取值0.5；是一个调节系数，取值0.5，用来调节模型损失对总损失的影响；是sigmoid函数；表示针对输入提示对应输出时的奖励值；为专家修改后样本的策略；为直接输出样本的策略；用来调节对不安全行为的惩罚，取值0.3；用于评估救援策略中存在对人身安全造成威胁的行为的评分；结合最终损失函数，不断带入新的和进行训练；所述救援单位筛选模块，用于根据协同合作策略输出模块输出的数据筛选满足要求的救援单位；所述协同救援单位筛选模块，用于根据救援单位之间的距离以及救援单位的资源数据筛选能够满足救援需求的协同救援单位；所述路径规划模块，用于根据实时交通数据和预测的事故处理期间的交通状况计算救援单位到事故现场的最优路径和对应的预计行驶时间；所述救援单位选择模块，用于根据救援单位到事故现场的最优路径选择最佳救援单位，若救援单位为单一救援单位，则将最优路径发送给指定救援单位；若救援单位为协同救援单位，则将集合点位置和结合后的最优路径发送给协同救援单位；所述应急救援车辆控制模块，用于按照指定救援单位接收的最优路径控制救援车辆行驶至事故现场，或按照协同救援单位接收的集合点位置和结合后的最优路径控制救援车辆先行驶至集合点，之后行驶至事故现场。

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