突发事件紧迫性、不确定性、耦合性特征明显,迫切需要构建多灾种专题情景。
智慧应急建设过程中需要对齐资源信息、补全风险信息、拓宽感知来源,形成数据治理与共享机制。
当前多数应急信息化主要着力业务流程再造和数据简单汇聚,数据挖掘与智能知识构建建设仍需加强。
面向各级应急管理机构,针对应急管理难题,深度融合百度全球领先的搜索引擎、信息知识、人工智能的能力与应急管理业务需求,依托新一代政务云,构建由数据服务中心、应急感知中心、应急 AI 服务中心和应用支撑中心构成的 “智慧应急大脑”,推动城市应急管理的数字化、智能化、智慧化能力提升,推动应急管理现代化。
依托天地一体化应急通信网络,构建全域覆盖的应急管理感知数据采集体系,为应急管理大数据分析和智能应用提供数据来源。
构建应急数据资源目录和知识图谱,建立大数据分析应用,为应急管理的智能监测预警和高效辅助决策提供支持。
为应急管理各类应用提供预测、预警类机器学习算法分析服务,发现安全应急潜在的运行规律。
提供业务融合、轻应用开发、基础技术支撑、应急管理一张图、应急资源一键搜、应急指挥一声令等支撑服务。
构建企业安全生产智能监管云平台,融合企业危险源、IoT 监测、现场报警和扫码上报信息,搭建企业画像、视频智能分析和智能执法等应用,为安全生产数字化能力提升、安全生产监管模式智能化转型提供服务支撑。
基于百度飞桨深度学平台,融合遥感卫星图像、视频监控、无人机等多种手段,实现灾害事件快速发现、灾害信息自动聚合、灾害研判主动推荐,为灾情救援提供支撑。
构建智能语义信息接报、智能分析研判、融合通信指挥调度能力体系,打造应急智能推荐引擎,科学辅助指挥决策,提高应急管理机构科学决策水平,降低灾害事故影响程度。
按照“业务视角提出问题、技术模型提取信息、人工对比总结规律”的原则,百度融合互联网数据与应急管理部门数据,进行多维度、多视角的挖掘分析,对可能出现的问题进行语义化、标签化,为灾后救助提供决策建议。
覆盖企业安全生产的人、机、环、管多场景,识别更精准、监管更高效;基于百度 AI 训练平台,快速、高效实现复杂场景检测模型构建。
覆盖多灾种动态监测预警;实时智能视频识别准确率 95%+;遥感解译识别准确率 95%+;受灾人口热力监测 10mins 更新 / 次。
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百度提供自动语义分析和深度挖掘等技术与工具平台,实现海量数据自动分析;支持单一或多种灾害事故做跨时空的多维对比分析。