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申请/专利权人：中国地震应急搜救中心
摘要：本发明涉及地震灾情评估与应急救援管理技术领域，尤其是指一种基于强化学习的智能救援力量调配方法。本发明将待评估影像输入受损分类模型，输出受损类别并计算实际受损面积，并结合多元因素，通过动态调整系数和权重来预测伤亡人数；建立基于强化学习的多救援队伍与多受灾点救援规划模型，结合受灾点不同海拔高度等因素权重计算不同受灾点的救援需求,根据救援需求和队伍容量构建数据训练救援规划模型,通过预训练救援规划模型求解不同算例下救援力量调配结果；本发明的受损分类模型采用EAFE‑YOLOv5‑Seg网络模型，大大提高了震后建筑物受损评估结果的准确性,进一步提高了人员伤亡评估的准确性和救援力量调配的准确性。
主权项：1.一种基于强化学习的智能救援力量调配方法，其特征在于，包括：获取震后无人机正射数据并进行图像特征点拼接，得到震后区域影像；将所述震后区域影像输入预先训练好的建筑倒塌受损分类模型，预测震后区域影像中每个像素点的受损分类，所述建筑倒塌受损分类模型为建筑边缘聚合特征增强神经网络EAFE-YOLOv5-Seg模型；根据所述震后区域影像中每个像素点的受损分类计算不同受损类别的建筑物面积占总建筑物面积的比例，并预测伤亡人数；建立多救援队伍与多受灾地点的救援规划数学模型，基于所述数学模型建立指针网络模型，并基于强化学习环境，以最小化救援成本为目标训练所述指针网络模型；根据所述伤亡人数计算不同受灾点的救援力量需求，并输入预先训练好的指针网络模型，得到震后救援力量调配决策。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地震应急搜救中心 一种基于强化学习的智能救援力量调配方法
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