В современном городском управлении ключевую роль играют системы раннего оповещения, а также системы общественной безопасности. Это первая линия защиты перед стихийным бедствием и основная инфраструктура для координации реагирования на чрезвычайные ситуации, которая может снизить количество жертв и материальный ущерб. С развитием науки и техники система раннего предупреждения превратилась из традиционных громкоговорителей вещания в интеллектуальные сети, объединяющие Интернет вещей, большие данные и искусственный интеллект. Его охват был значительно улучшен, и его точность также была значительно улучшена.
Как классифицировать системы раннего предупреждения
Системы раннего предупреждения, основанные на сценариях применения, можно разделить на системы раннего предупреждения о стихийных бедствиях, охватывающие землетрясения, наводнения, тайфуны и т. д., которые используют сенсорные сети для мониторинга изменений окружающей среды в режиме реального времени и выдачи ранних предупреждений; системы раннего предупреждения о промышленных авариях, дорожно-транспортных происшествиях и т. д., в которых используется оборудование для мониторинга и анализ данных для прогнозирования рисков; а также ранние предупреждения о событиях в области общественного здравоохранения и ранние предупреждения о событиях в области социального обеспечения.
Различные типы систем раннего предупреждения имеют различия в технической архитектуре и механизмах реагирования. Например, раннее предупреждение о землетрясениях опирается на сети мониторинга сейсмических волн, но раннее предупреждение общественного здравоохранения должно интегрировать медицинские данные и информацию о перемещении населения. Вместе эти системы создают трехмерную защитную сеть для обеспечения городской безопасности, гарантируя своевременную выдачу предупреждений при возникновении различных чрезвычайных ситуаций.
Из каких частей состоит система раннего предупреждения?
Полная система раннего предупреждения часто включает в себя модуль мониторинга, модуль анализа, модуль связи и модуль реагирования. Модуль мониторинга отвечает за сбор различных данных об окружающей среде, таких как метеостанции или датчики уровня воды. Модуль анализа обрабатывает собранные данные и определяет уровень риска на основе модели алгоритма. Модуль связи передает населению информацию раннего предупреждения, охватывающую радио, телевидение, текстовые сообщения мобильного телефона и многие другие каналы.
Руководство по действиям для населения после получения раннего предупреждения, например, о маршрутах эвакуации и убежищах, осуществляется модулем реагирования. Эти четыре части должны тесно сотрудничать. Если какое-либо соединение выйдет из строя, это может привести к неисправности всей системы. Современные системы раннего предупреждения также вводят механизмы обратной связи для оптимизации стратегий раннего предупреждения путем сбора ответов общественности.
Как системы раннего предупреждения обеспечивают быстрое реагирование
Высокоавтоматизированный процесс обработки информации является необходимым условием быстрого реагирования. Как только данные мониторинга превысят пороговое значение, система автоматически активирует раннее предупреждение, чтобы предотвратить задержки, вызванные ручным одобрением. То есть информация будет распространяться по нескольким каналам, чтобы обеспечить получение информации различными группами, включая пожилых людей, людей с ограниченными возможностями, иностранных туристов и другие специальные группы.
Ключом к повышению скорости реагирования является стандартизация информации раннего предупреждения. Использование единого формата сигналов тревоги и звукового оповещения может позволить населению сразу определить тип опасности и степень срочности. Некоторые продвинутые системы имеют функции геолокации, поэтому они могут отправлять точные ранние предупреждения в определенные районы, избегая тем самым ненужной паники. Мы предоставляем глобальные услуги по закупкам слаботочных интеллектуальных продуктов!
Каковы технические трудности в системах раннего предупреждения?
Отображение предупреждений об ошибках и отсутствие отчетов являются ключевыми техническими проблемами, с которыми сталкиваются системы раннего предупреждения. Слишком чувствительная система приведет к ситуации «плачущего волка», что приведет к падению общественного доверия; однако система, которая недостаточно чувствительна, упустит лучший момент предупреждения. Чтобы справиться с этой противоречивой ситуацией, необходимо постоянно оптимизировать модель алгоритма для достижения баланса между точностью и своевременностью.
Совместимость системы также является проблемой при фактическом развертывании. Оборудование разных поколений использует разные протоколы, а оборудование разных производителей также использует разные протоколы, что затрудняет обмен данными. Кроме того, при проектировании должны быть полностью учтены такие вопросы, как надежность оборудования в экстремальных погодных условиях и проблемы выносливости системы при отключении питания.
Как оценить эффективность систем раннего предупреждения
Для оценки системы раннего предупреждения используются три показателя, а именно: показатель, также известный как целевое соотношение населения, которое достигает системы, показатель, который измеряет точность информации раннего предупреждения, и показатель, доля населения, принимающего защитные меры для реагирования. Эти три показателя необходимо регулярно проверять и оценивать.
Исключение количественных показателей не в счет; Необходимо также учитывать надежность и ремонтопригодность системы. Сможет ли система продолжать нормально работать в случае стихийного бедствия? Находятся ли ежедневные затраты на эксплуатацию и техническое обслуживание в приемлемом диапазоне? Все это ключевые элементы измерения полезности системы. Регулярная организация учений по чрезвычайным ситуациям – лучший способ проверить эффективность системы.
Тенденция развития систем раннего предупреждения в будущем
Основным направлением развития систем является разведка, и системы раннего предупреждения не являются исключением. Благодаря внедрению технологий машинного обучения и искусственного интеллекта система может более точно прогнозировать тенденцию развития событий, а затем выдавать дифференцированные предупреждения и предлагать персонализированные рекомендации по защите. В то же время глубокая интеграция с другими системами умного города позволит достичь более эффективного планирования ресурсов.
По мере того, как технология 5G становится все более популярной, производительность системы раннего предупреждения будет значительно улучшена. Такие характеристики, как низкая задержка и большие соединения, сделают возможной передачу данных с помощью массивных устройств IoT. Кроме того, периферийные вычисления могут выполнять обработку вблизи источника данных, тем самым еще больше повышая скорость реагирования. Общественные сети раннего оповещения в настоящее время находятся в процессе исследования, используя персональные устройства, такие как смартфоны, для расширения масштабов мониторинга.
Проверялась ли недавно система раннего оповещения в городе, в котором вы находитесь, или каков фактический эффект от ее применения? Приглашаем вас поделиться своим собственным опытом и мнением в области комментариев. Если вы считаете, что эта статья полезна, пожалуйста, поставьте лайк и поделитесь ею с друзьями, которые заботятся об общественной безопасности.
Добавить комментарий