[发明专利]基于5G消息的灾情预警处理方法、系统和装置

权利要求书

1.一种基于5G消息的灾情预警处理方法，其特征在于，包括：

在接收到多模态的灾情数据后，对所述灾情数据中的第一模态类型数据和第二模态类型数据分别进行识别处理，得到第一模态类型数据中的灾情描述信息和第二模态类型数据中的物体特征信息；

基于预设匹配规则判断所述灾情描述信息与所述物体特征信息是否匹配，若是，则根据所述灾情描述信息生成灾情预警信息；

确定目标通信基站，根据目标通信基站获取目标信息接收终端，将所述灾情预警信息通过5G消息发送至所述目标信息接收终端。

2.根据权利要求1所述的基于5G消息的灾情预警处理方法，其特征在于，

所述第一模态类型数据包括文本数据和/或语音数据，对灾情数据中的第一模态类型数据进行识别处理，包括：将所述语音数据转换为语言文本数据，将所述文本数据或语言文本数据输入预先训练的自然语言模型输出所述灾情描述信息；

所述第二模态类型数据包括图片数据和/或视频数据，对灾情数据中的第二模态类型数据进行识别处理，包括：获取视频数据中的图片帧，通过图神经网络识别算法识别处理所述图片数据或图片帧得到对应的特征图片，将所述特征图片输入预先训练的深度神经网络识别模型输出所述物体特征信息。

3.根据权利要求2所述的基于5G消息的灾情预警处理方法，其特征在于，将所述文本数据或语言文本数据输入预先训练的自然语言模型输出所述灾情描述信息，包括：利用BM25算法识别所述文本数据或语言文本数据得到对应的灾情类型和灾情简要描述文本，将所述灾情类型和灾情简要描述文本输入BERT模型中输出所述灾情描述信息，所述灾情描述信息包括灾情的灾情类型、发生时间和发生地点。

4.根据权利要求2所述的基于5G消息的灾情预警处理方法，其特征在于，将所述特征图片输入预先训练的深度神经网络识别模型输出所述物体特征信息，包括：将所述特征图片输入预先训练的UNet模型输出所述物体特征信息，所述物体特征信息包括物体类型、拍摄时间和拍摄地点。

5.根据权利要求1所述的基于5G消息的灾情预警处理方法，其特征在于，所述灾情描述信息包括灾情的灾情类型、发生时间和发生地点，所述物体特征信息包括物体类型、拍摄时间和拍摄地点；所述基于预设匹配规则判断所述灾情描述信息与所述物体特征信息是否匹配，包括：

计算所述灾情描述信息的文本特征与所述物体特征信息的文本特征之间的相似度，当所述相似度大于等于阈值时，所述灾情描述信息与所述物体特征信息相匹配。

6.根据权利要求1所述的基于5G消息的灾情预警处理方法，其特征在于，若否，则将所述灾情数据确定为非灾情信息，返回对灾情数据审核不通过的审核结果。

7.根据权利要求1所述的基于5G消息的灾情预警处理方法，其特征在于，所述确定目标通信基站，根据目标通信基站获取目标信息接收终端，将所述灾情预警信息通过5G消息发送至所述目标信息接收终端，包括：

根据所述灾情数据的上报位置的GPS定位信息将距离上报位置预设范围内的通信基站确定为所述目标通信基站；

获取接入目标通信基站的移动手机的国际移动用户识别码/国际移动设备识别码和手机号，根据国际移动用户识别码/国际移动设备识别码和手机号确定所述目标信息接收终端；

通过所述手机号将所述灾情预警信息通过5G消息发送至所述目标信息接收终端。

8.根据权利要求7所述的基于5G消息的灾情预警处理方法，其特征在于，所述灾情预警信息包括灾情的发生时间、发生位置、灾情类型和提示消息，所述方法还包括：响应于对所述所述灾情预警信息的5G消息体的点击，通过前端界面返回标注有所述灾情预警信息的电子地图。