2、力量调派引入大数据分析技术,提升处警效率及调度科学性。在力量调派环节,系统通过对历史警情数据的分析、学习和迭代,自动判断灾害类型和响应等级,智能生成调派方案,自动规划最优路径,一键调出力量,大幅提升处警效率,并通过自训练机制实现模型自我学习训练,自动优化算法模型,形成系统自我完善的良性循环。

  3、途中指挥引入移动互联网技术,实现前后方多维度信息共享。在出动途中,系统向队站端移动指挥平板推送最优出警路线和现场信息,最大限度缩短到场时间,最大程度传递现场情况,为救援力量预先展开、到场后快速处置提供帮助。

  4、辅助决策引入三维建模技术,满足全过程辅助决策需求。在处置过程中,运用多源数据融合、大数据关联分析、机器学习、案例推演、知识图谱、灾情组合运算等技术,打造交互式、学习型、能分析的三维立体式指挥辅助体系,推动作战指挥模式由“传统经验型”向“科学智能型”转变。

  5、战评总结引入机器学习技术,提升系统的实战性和自我完善能力。在战评总结阶段,系统基于接处警全过程记录,运用智能优化调派算法,具备了智能化系统自我完善能力。

  目前,消防智能接处警系统及智能化应用在实战指挥的各环节得到了有效检验,磨合建立了新型指挥工作机制,初步实现了“精准化接警调度、全过程指挥支持和智能化辅助决策”的建设目标,基本形成了可复制、可推广。

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