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本成果來自有重大應(yīng)用前景的橫向項(xiàng)目，現(xiàn)已結(jié)題，知識(shí)產(chǎn)權(quán)歸屬西南交通大學(xué)。項(xiàng)目創(chuàng)新性和先進(jìn)性：構(gòu)建了客運(yùn)專線突發(fā)事件的應(yīng)急處理機(jī)制和安全技術(shù)支撐體系。建立了客運(yùn)專線應(yīng)急能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并使用AHP權(quán)重分析法分析了體系中各因素的權(quán)重。主要性能指標(biāo)為應(yīng)急監(jiān)測(cè)和預(yù)報(bào)能力、社會(huì)控制能力、突發(fā)事件的防御能力、應(yīng)急救援能力等。

本發(fā)明涉及一種風(fēng)電功率爬坡事件概率場(chǎng)景預(yù)測(cè)方法，通過構(gòu)建計(jì)及累積密度函數(shù)和高階矩自相關(guān) 函數(shù)的多目標(biāo)適應(yīng)度函數(shù)實(shí)現(xiàn)了分布特征一致性和時(shí)序特征一致性。基于多目標(biāo)適應(yīng)度函數(shù)的遺傳算法 對(duì)概率生成模型參數(shù)進(jìn)行迭代尋優(yōu)，得到大量預(yù)測(cè)場(chǎng)景，并通過場(chǎng)景捕捉帶內(nèi)挖掘出的爬坡事件概率特 征評(píng)價(jià)該預(yù)測(cè)方法。選取國(guó)外某風(fēng)場(chǎng)實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行算例計(jì)算和統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果表明多目標(biāo)函數(shù)較單目標(biāo) 函數(shù)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果更為精確，而且該概率場(chǎng)景預(yù)測(cè)方法可以較準(zhǔn)確地估計(jì)出爬坡事件的特征量，證明了該 方法的正確性，可為概率場(chǎng)景生成方法和爬坡事件預(yù)測(cè)模型提供指導(dǎo)。 

學(xué)校突發(fā)事件應(yīng)急預(yù)案的質(zhì)量非常重要，應(yīng)急預(yù)案雖然不能消除突發(fā)事件的發(fā)生，但卻是預(yù)防突發(fā)事件發(fā)生并減少傷害和損失的關(guān)鍵，應(yīng)急預(yù)案質(zhì)量的差異會(huì)導(dǎo)致突發(fā)事件的后果不同。目前我國(guó)小學(xué)突發(fā)事件應(yīng)急預(yù)案的整體水平較差，尤其在預(yù)防機(jī)制的建立和現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)急應(yīng)對(duì)處理方面。 研究成果開發(fā)了科學(xué)、可行《小學(xué)校突發(fā)事件應(yīng)急預(yù)案評(píng)估量表》，量表具有較高的信度、效度和區(qū)分度，具有較強(qiáng)的實(shí)用性和可推廣性。

本發(fā)明公開了一種視頻摘要中事件與背景的融合方法。該方法在前景檢測(cè)與目標(biāo)跟蹤的基礎(chǔ)上，將事件與背景的融合問題分成事件預(yù)處理、背景幀選擇、事件與背景融合三個(gè)步驟。首先對(duì)事件進(jìn)行預(yù)處理，包括對(duì)事件按面積大小排序并調(diào)整局部亮度；然后，用事件投票的方式選擇最優(yōu)背景幀，使盡可能多的事件落在該幀背景上；最后融合事件與背景，根據(jù)當(dāng)前位置的像素點(diǎn)在背景幀上的狀態(tài)標(biāo)志值和在圖像塊上的二值前景值選擇使用泊松圖像編輯方法融合或加權(quán)融合

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該成果應(yīng)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型和虛擬仿真技術(shù)對(duì)呼吸道傳染病突發(fā)事件應(yīng)急處置的過程進(jìn)行仿真模擬，通過事件發(fā)現(xiàn)與報(bào)告、流行病學(xué)調(diào)查、事件現(xiàn)場(chǎng)處置、事件總結(jié)報(bào)告的四個(gè)階段以及實(shí)時(shí)的結(jié)局監(jiān)測(cè)，突出以公共衛(wèi)生應(yīng)急核心勝任力為導(dǎo)向，培養(yǎng)學(xué)生熟悉應(yīng)急處置過程中的15個(gè)知識(shí)點(diǎn)和掌握應(yīng)急處置的14種能力。學(xué)生通過虛實(shí)結(jié)合，反復(fù)訓(xùn)練利用或設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)，從而提高學(xué)生對(duì)突發(fā)衛(wèi)生公共事件現(xiàn)場(chǎng)的處置能力。該平臺(tái)基于真實(shí)案例構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)，利用傳染病動(dòng)力學(xué)SIR（susceptible-infected-recovered，易感者-感染者-恢復(fù)者）模型和虛擬場(chǎng)景，模擬呼吸道傳染病突發(fā)事件的自然進(jìn)程。針對(duì)應(yīng)急處置的三個(gè)關(guān)鍵問題，即判斷事件性質(zhì)、調(diào)查時(shí)間原因和控制事件進(jìn)展，采取各種應(yīng)急處置策略和措施，從而預(yù)防和控制突發(fā)事件發(fā)展。采取系列干預(yù)策略和措施的過程中，讓學(xué)生經(jīng)歷4個(gè)階段-病例的發(fā)現(xiàn)與報(bào)告、流行病學(xué)調(diào)查、現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)急處置和時(shí)間總結(jié)報(bào)告，掌握公共衛(wèi)生應(yīng)急處置核心能力。目前，依托國(guó)家虛擬仿真實(shí)驗(yàn)教學(xué)項(xiàng)目共享平臺(tái)，已達(dá)到27433次的瀏覽量，共7851人進(jìn)行了實(shí)操訓(xùn)練，覆蓋了全國(guó)各地二十余所高等院校。

本技術(shù)成果提供了一種實(shí)用價(jià)值大、反映營(yíng)銷深層規(guī)律的、準(zhǔn)確預(yù)測(cè)電量的基于對(duì)熱點(diǎn)事件進(jìn)行關(guān)聯(lián) 挖掘的電量預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：1.分析數(shù)據(jù)，建立模型；2.挖掘熱點(diǎn)事件；3.運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘事 件之間的聯(lián)系進(jìn)行電量預(yù)測(cè)

本發(fā)明公開了網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下城市事件驅(qū)動(dòng)的決策信息聚焦服務(wù)方法及系統(tǒng)，本發(fā)明提出的從關(guān)聯(lián)城市 事件類型及階段的抽象決策信息聚焦服務(wù)鏈建模與注冊(cè)，到城市事件驅(qū)動(dòng)的關(guān)聯(lián)的抽象決策信息聚焦服 務(wù)鏈的發(fā)現(xiàn)，到抽象決策信息聚焦服務(wù)鏈的實(shí)例化與執(zhí)行，到最后的決策結(jié)果的網(wǎng)絡(luò)化共享的整個(gè)流程， 是一種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下城市事件驅(qū)動(dòng)的決策信息聚焦服務(wù)方法，實(shí)現(xiàn)了抽象決策信息聚焦服務(wù)鏈網(wǎng)絡(luò)化共享 及協(xié)作管理、事件驅(qū)動(dòng)的抽象決策信息聚焦服務(wù)鏈精確高效發(fā)現(xiàn)和決策結(jié)果的網(wǎng)絡(luò)化共享，為智慧城市 突發(fā)事件的科學(xué)準(zhǔn)確決策和快速應(yīng)急響應(yīng)提供了支持。 

本發(fā)明公開一種斯諾克比賽視頻事件檢測(cè)與語義標(biāo)注方法，包括：全臺(tái)面鏡頭的檢測(cè)；比分條信息提取；利用隱馬爾可夫模型進(jìn)行音頻分類；對(duì)回放鏡頭進(jìn)行檢測(cè)；融合多模態(tài)的信息并結(jié)合斯諾克的領(lǐng)域知識(shí)實(shí)現(xiàn)斯諾克比賽視頻的事件檢測(cè)與語義標(biāo)注。本發(fā)明方法融合視頻內(nèi)在的多種模態(tài)信息，實(shí)現(xiàn)了斯諾克比賽視頻內(nèi)容的事件檢測(cè)與語義標(biāo)注，為建立基于語義的視頻索引打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

近年來，我國(guó)突發(fā)性重大環(huán)境污染事件頻繁發(fā)生，對(duì)國(guó)民健康、生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生了嚴(yán)重影響。從我國(guó)當(dāng)前重大環(huán)境污染事件發(fā)生的實(shí)際狀況出發(fā)，研究開發(fā)重大環(huán)境污染事件特征污染物現(xiàn)場(chǎng)快速檢測(cè)技術(shù)系統(tǒng)，是提升我國(guó)環(huán)境保護(hù)技術(shù)水平，推進(jìn)環(huán)境友好型社會(huì)建設(shè)的迫切要求。特征污染物現(xiàn)場(chǎng)快速檢測(cè)作為應(yīng)對(duì)突發(fā)性環(huán)境污染事件的前提，首先要求判斷污染物的種類，利用快速檢測(cè)手段給出定性、半定量和定量的檢測(cè)結(jié)果，確認(rèn)污染事件的危害程度和污染范圍等。開發(fā)一套功能完善、便攜、快速的特征污染物現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)技術(shù)系統(tǒng)，對(duì)于現(xiàn)場(chǎng)決策、減少污染危害程度等具有極其重要的意義。本課題采用納米生物技術(shù)、電化學(xué)或光化學(xué)傳感技術(shù)和信息技術(shù)，并將其有機(jī)組合，建立環(huán)境污染事件的現(xiàn)場(chǎng)快速檢測(cè)技術(shù)系統(tǒng)，最終形成具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的環(huán)境污染物現(xiàn)場(chǎng)快速檢測(cè)技術(shù)和儀器裝備，為國(guó)家環(huán)境安全和人民健康提供保障。