Disaster Live Helper
#问题现状
- 信息滞后： 在灾害发生时，信息的传播和采集往往滞后，很多关键的灾情信息难以及时传达给相关部门和受灾群众。
Thousands Cried for Help as Houston Flooded”
Emergency responders could not always keep pace with the influx of rescue requests as residents from neighborhoods across the city watched the waters rise higher and higher.
- 资源分配不均： 由于缺乏及时和精准的信息，救援资源的分配往往不均匀，可能导致某些重灾区得不到及时救援，而某些轻灾区却有过多的资源。 Distribution of deficient resources in disaster response situation using particle swarm optimization
The lack of coordination in resource mapping can leads to uneven distribution of resource with one place coping with excess where another place is resource starved. From past studies [8,9], it has been evident that in absence of proper planning and management in resource distribution strategies resulted in subsequent resource wastage in various disaster situations like tsunami 2004, Haiti Earthquake 2010 etc.
- 缺乏互动和指导： 在灾害期间，受灾群众往往缺乏专业的指导，不知道如何进行自救和他救，而救援人员也未必能够实时到达每一个需要帮助的地点。
开发一个基于WebRTC的灾情直播平台。该平台允许用户实时直播当前的灾情情况，并通过一个智能助手与用户进行语音和视频交互，提供及时的救灾建议和指导。平台还能够通过大模型理解直播中的视频内容，对不同的灾情进行分类和分析，帮助优化救援资源的分配。
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实时灾情直播： 用户可以通过手机或电脑进行实时视频直播，展示灾区的实际情况。
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智能直播助手： 利用WebRTC进行语音交互，通过GPT-4大语言模型为用户提供实时指导和建议。 智能助手可以回答问题、提供救灾指导、引导用户进行安全处理等。
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视频内容实时分析： 通过计算机视觉技术分析直播视频内容，识别重要信息如受灾地点、受灾程度、受伤人数等。结合大模型进行情感分析和文本理解，更准确地分类和评估灾情。
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交互式地图与可视化： 在平台中展示实时的灾情地图，标记受灾地点和具体情况。救援队伍和政府机构可以通过地图查看灾情的实时变化和分析结果，进行更加精准的资源分配和响应。
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提升信息的实时性和精准性：实时的灾情直播和视频内容分析，能够大大提升信息的传递速度和精准度。政府和救援机构可以及时获取灾情信息，快速做出反应。
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优化资源分配：利用实时视频分析和灾情分类，救援资源可以更加有效地分配到最需要的地方，降低物资浪费和救援延误。
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增强公众参与和自救能力：智能直播助手提供的实时指导，可以帮助受灾群众更好地进行自救和互救，降低灾害对生命和财产的进一步威胁。
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提高应急响应效率：整个平台的实时交互和自动化分析能够显著提升应急响应的效率，使得救援行动更有组织、更有效率。
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数据积累与分析：大量实时采集的数据为后续灾害预防和处理提供了宝贵的经验和数据支持，能够用于优化未来的应急响应策略。