本發(fā)明涉及人工智能，尤其涉及一種基于多智能體的博物館事件處置平臺(tái)。

背景技術(shù)：

1、作為引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，人工智能已越發(fā)實(shí)現(xiàn)跨領(lǐng)域、跨任務(wù)、跨模態(tài)的創(chuàng)新應(yīng)用。隨著數(shù)字技術(shù)與博物館融合的日益深入，借助人工智能提升博物館的數(shù)字化供給效能，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展，具有重要的戰(zhàn)略價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

2、博物館數(shù)字化供給是深度運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字技術(shù)，重塑博物館館藏、研究、展示、教育等核心功能，創(chuàng)新博物館線上線下融合的產(chǎn)品和服務(wù)體系，提升博物館保護(hù)、管理、服務(wù)能力的新模式和新形態(tài)。當(dāng)前博物館數(shù)字化供給體系可以歸納為三個(gè)層級(jí)。

3、第一，基于數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)館藏文物數(shù)字化。即對(duì)文物進(jìn)行數(shù)字化信息采集、儲(chǔ)存、分析和處理，對(duì)建筑、景觀、環(huán)境的形式、結(jié)構(gòu)、裝飾等信息進(jìn)行全面精確再現(xiàn)，從而為文物復(fù)原、重現(xiàn)、共享和再利用提供必要條件。

4、第二，博物館數(shù)據(jù)庫資源整合、開發(fā)和轉(zhuǎn)化。使用虛擬現(xiàn)實(shí)、3d視覺、全息影像等技術(shù)手段構(gòu)建虛擬漫游系統(tǒng)，通過互聯(lián)網(wǎng)和各類智慧終端為觀眾提供遠(yuǎn)程訪問、線上參觀、語音導(dǎo)覽、定位導(dǎo)航等“觸手可及”和“即開即用”服務(wù)，為博物館數(shù)字化展陳、研究和教育活動(dòng)提供多元場(chǎng)景。

5、第三，博物館數(shù)字化管理平臺(tái)搭建與系統(tǒng)集成。運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、數(shù)字孿生、ar/vr/mr、圖像識(shí)別、知識(shí)圖譜等技術(shù)，搭建從保護(hù)、修復(fù)到展覽、展示再到教育、傳播的數(shù)字化運(yùn)行管理平臺(tái)，賦予博物館“智能大腦”，實(shí)現(xiàn)博物館管理從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的轉(zhuǎn)型。

6、ai智能體以大語言模型為核心，具有自主理解感知、規(guī)劃、記憶和使用工具的能力，能自動(dòng)化執(zhí)行完成復(fù)雜任務(wù)的系統(tǒng)。ai智能體成功為群體智能構(gòu)建提供了有力支撐，多個(gè)ai智能體之間可以通過協(xié)同互補(bǔ)，完成超越單智能體的更高階的復(fù)雜任務(wù)。

7、專利號(hào)cn2022104095185公開了一種基于大數(shù)據(jù)分析的博物館文物管理系統(tǒng)及使用方法，該系統(tǒng)包括管理平臺(tái)，所述管理平臺(tái)包括核心控制模塊、數(shù)據(jù)顯示模塊、平臺(tái)操作模塊；上述發(fā)明還提出了一種基于大數(shù)據(jù)分析的博物館文物管理系統(tǒng)的使用方法，包括以下步驟：s1、在車輛出入口設(shè)置車輛道閘，s2、在博物館展示區(qū)、儲(chǔ)物區(qū)等文物保管地設(shè)置人臉識(shí)別攝像，s3、在博物館設(shè)置監(jiān)控中心，監(jiān)控中心配備行為分析相機(jī)。本發(fā)明設(shè)置了智能識(shí)別模塊，使得進(jìn)出博物館的人員、車輪、文物都能夠得到有效相向地識(shí)別、記錄與實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，進(jìn)而保證了博物館內(nèi)外的安全，另外設(shè)置了智能預(yù)警系統(tǒng)，可以對(duì)發(fā)生在館內(nèi)的事件進(jìn)行分析預(yù)警，達(dá)到及時(shí)預(yù)警的目的，從而保證了文物的安全。

8、專利號(hào)cn2019102129931公開了一種基于樹莓派的博物館導(dǎo)覽機(jī)器人及其使用方法，基于樹莓派的博物館導(dǎo)覽機(jī)器人包括主控機(jī)器人底座、視覺傳感器、音響、樹莓派、lcd和人形外殼；基于樹莓派的博物館導(dǎo)覽機(jī)器人的使用方法包括：?jiǎn)?dòng)系統(tǒng)；初始化；控制機(jī)器人行走并建立博物館室內(nèi)環(huán)境地圖；在3d可視化工具rviz中加載建立的二維地圖，在lcd中設(shè)置多個(gè)目的地；結(jié)合全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃進(jìn)行導(dǎo)航，完成導(dǎo)航引導(dǎo)任務(wù)；到達(dá)目的地后樹莓派通過音響播放相關(guān)的音頻，完成對(duì)參觀者的講解任務(wù)。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人的自主導(dǎo)航，加強(qiáng)人機(jī)交互功能，提高應(yīng)對(duì)突發(fā)事件的能力，在導(dǎo)航過程中實(shí)現(xiàn)引導(dǎo)功能。

9、然而，以上專利并不能對(duì)博物館在風(fēng)險(xiǎn)事件處理方面給出相應(yīng)的處理策略，如相同博物館風(fēng)險(xiǎn)事件的處置流程中往往沒有章法，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)事件處置流程繁瑣、風(fēng)險(xiǎn)事件不能妥善解決和風(fēng)險(xiǎn)事件重復(fù)發(fā)生。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供一種基于多智能體的博物館事件處置平臺(tái)，能夠通過多個(gè)智能體進(jìn)行有效協(xié)同將繁瑣復(fù)雜的博物館的風(fēng)險(xiǎn)事件處理流程進(jìn)行減化，從而有效縮短博物館風(fēng)險(xiǎn)事件的處置時(shí)間，大幅提升博物館風(fēng)險(xiǎn)事件的處置效率。

2、本發(fā)明利用下述技術(shù)方案：

3、一種基于多智能體的博物館事件處置平臺(tái)，包括環(huán)境監(jiān)測(cè)智能體、事件預(yù)警智能體、資源調(diào)度智能體、應(yīng)急處置智能體和協(xié)同預(yù)演智能體；其中，

4、環(huán)境監(jiān)測(cè)智能體，一方面用于根據(jù)博物館建筑及陳列信息構(gòu)建數(shù)字虛擬博物館；另一方面實(shí)時(shí)采集博物館的內(nèi)部綜合數(shù)據(jù)和周邊綜合數(shù)據(jù)以獲取博物館綜合監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，并結(jié)合預(yù)設(shè)的異常判定規(guī)則獲取異常數(shù)據(jù)集；進(jìn)而根據(jù)數(shù)字虛擬博物館和異常數(shù)據(jù)集獲得動(dòng)態(tài)虛擬博物館；

5、其中，內(nèi)部綜合數(shù)據(jù)包括陳列環(huán)境數(shù)據(jù)和游客數(shù)量行為數(shù)據(jù)；陳列環(huán)境數(shù)據(jù)包括溫度、濕度、空氣質(zhì)量、光照強(qiáng)度、氧氣濃度和噪聲分貝值；游客數(shù)量行為數(shù)據(jù)包括人流密度和游客行為；周邊綜合數(shù)據(jù)包括天氣數(shù)據(jù)、公眾活動(dòng)數(shù)據(jù)和自然災(zāi)害數(shù)據(jù)；

6、事件預(yù)警智能體，用于根據(jù)博物館監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)集，對(duì)異常數(shù)據(jù)集的風(fēng)險(xiǎn)異常進(jìn)行推測(cè)模擬，獲取風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警報(bào)表和安全布控信息；

7、資源調(diào)度智能體，用于根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警報(bào)表對(duì)實(shí)體博物館的安防資源進(jìn)行擬調(diào)度，并根據(jù)安全布控信息對(duì)安防資源進(jìn)行擬分配，獲取資源擬調(diào)配表；

8、應(yīng)急處置智能體，用于利用時(shí)空數(shù)據(jù)分析算法或博弈共識(shí)算法，根據(jù)資源擬調(diào)配表，結(jié)合異常數(shù)據(jù)集對(duì)動(dòng)態(tài)虛擬博物館進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)事件的模擬處理，獲取多模態(tài)應(yīng)急預(yù)案；

9、協(xié)同預(yù)演智能體，用于根據(jù)多模態(tài)應(yīng)急預(yù)案，將博物館風(fēng)險(xiǎn)事件通過上述四個(gè)智能體進(jìn)行協(xié)同調(diào)度，獲取事件應(yīng)急預(yù)演報(bào)告。

10、優(yōu)選的，環(huán)境監(jiān)測(cè)智能體一方面利用三維建模算法，根據(jù)博物館建筑及陳列信息構(gòu)建數(shù)字虛擬博物館；

11、另一方面，環(huán)境監(jiān)測(cè)智能體首先利用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)、智能監(jiān)控?cái)z像頭、數(shù)據(jù)分析工具和遙感氣象衛(wèi)星，采集博物館的內(nèi)部綜合數(shù)據(jù)和周邊綜合數(shù)據(jù)，并記錄數(shù)據(jù)采集時(shí)間；然后環(huán)境監(jiān)測(cè)智能體利用數(shù)據(jù)分塊算法根據(jù)數(shù)據(jù)采集時(shí)間，分別將內(nèi)部綜合數(shù)據(jù)和周邊綜合數(shù)據(jù)劃分為若干原始數(shù)據(jù)塊；環(huán)境監(jiān)測(cè)智能體再利用數(shù)據(jù)清洗算法，對(duì)各原始數(shù)據(jù)塊內(nèi)的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)去重、數(shù)據(jù)一致性驗(yàn)證和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，獲取若干標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)塊；隨后，環(huán)境監(jiān)測(cè)智能體利用數(shù)據(jù)分類算法根據(jù)數(shù)據(jù)類型，對(duì)各標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)塊內(nèi)的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，獲取若干集合數(shù)據(jù)塊；之后，環(huán)境監(jiān)測(cè)智能體利用數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法按照數(shù)據(jù)采集時(shí)間，將內(nèi)部環(huán)境和周邊環(huán)境的集合數(shù)據(jù)塊進(jìn)行關(guān)聯(lián)歸一，獲取博物館綜合監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；最后，結(jié)合預(yù)設(shè)的異常判定規(guī)則并利用數(shù)據(jù)異常檢測(cè)算法將集合數(shù)據(jù)塊內(nèi)的異常信息數(shù)據(jù)聚合為異常數(shù)據(jù)集，即獲取異常數(shù)據(jù)集；屆時(shí)，環(huán)境監(jiān)測(cè)智能體利用數(shù)據(jù)融合算法將異常數(shù)據(jù)集融入數(shù)字虛擬博物館，獲取動(dòng)態(tài)虛擬博物館。

12、優(yōu)選的，事件預(yù)警智能體首先抽取博物館監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的游客數(shù)量行為數(shù)據(jù)，并結(jié)合文物陳列信息利用人體重建算法根據(jù)游客行為特征，將各文物展覽臺(tái)附近x1至x2厘米范圍內(nèi)的所有游客進(jìn)行虛擬人物重塑，生成虛擬參觀者；然后事件預(yù)警智能體對(duì)虛擬參觀者利用動(dòng)作重定向算法結(jié)合游客行為，生成游客動(dòng)作向量集合；隨后?事件預(yù)警智能體根據(jù)虛擬參觀者和游客動(dòng)作向量集合，對(duì)數(shù)字虛擬博物館的各類風(fēng)險(xiǎn)事件進(jìn)行衍化模擬，同時(shí)結(jié)合展館分布信息和博物館監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的陳列環(huán)境數(shù)據(jù)，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)事件的發(fā)生概率進(jìn)行預(yù)測(cè)，進(jìn)而生成風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警報(bào)表；最后事件預(yù)警智能體根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警報(bào)表對(duì)風(fēng)險(xiǎn)事件的警報(bào)等級(jí)進(jìn)行模擬升級(jí)，并隨著警報(bào)等級(jí)變化為博物館生成對(duì)應(yīng)的安全布控信息。

13、優(yōu)選的，資源調(diào)度智能體首先對(duì)安防資源進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)，獲取安防資源清單；然后根據(jù)安全布控信息將安防資源清單中的各類資源進(jìn)行自適應(yīng)分配，獲取資源擬分配表；隨后利用專家先驗(yàn)?zāi)Ｐ透鶕?jù)安全布控信息中各布控節(jié)點(diǎn)特性對(duì)資源擬分配表進(jìn)行修正，獲取節(jié)點(diǎn)資源分配單；同時(shí)利用路徑規(guī)劃算法根據(jù)節(jié)點(diǎn)資源分配單，對(duì)各布控節(jié)點(diǎn)的資源調(diào)配順序進(jìn)行排列規(guī)劃，獲取資源調(diào)配路徑；最后利用冗余融合算法將節(jié)點(diǎn)資源分配單和資源調(diào)配路徑進(jìn)行融合判斷，進(jìn)而生成資源擬調(diào)配表。

14、優(yōu)選的，應(yīng)急處置智能體包括數(shù)據(jù)抽取單元、事件模擬單元和策略處置單元；數(shù)據(jù)抽取單元根據(jù)警報(bào)等級(jí)和事件類型，利用信息提取算法結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警報(bào)表對(duì)博物館監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)表進(jìn)行數(shù)據(jù)提取，獲取事件關(guān)鍵特征數(shù)據(jù)；事件模擬單元利用生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型根據(jù)事件關(guān)鍵特征數(shù)據(jù)，在動(dòng)態(tài)虛擬博物館內(nèi)生成不同警報(bào)等級(jí)的待處理風(fēng)險(xiǎn)事件；策略處置單元利用專家先驗(yàn)?zāi)Ｐ徒Y(jié)合歷史風(fēng)險(xiǎn)事件的處理方式和處置依據(jù)，利用博弈共識(shí)算法將待處理風(fēng)險(xiǎn)事件結(jié)合資源擬調(diào)配表和異常行為信息表生成對(duì)應(yīng)的事件處理報(bào)表。

15、優(yōu)選的，策略處置單元首先利用專家先驗(yàn)?zāi)Ｐ徒Y(jié)合特征提取層，對(duì)歷史風(fēng)險(xiǎn)事件資料的核心要素進(jìn)行提取，并結(jié)合事件序列碼生成事件核心列表；核心要素包括事件類型、時(shí)間地點(diǎn)、目標(biāo)對(duì)象、警報(bào)等級(jí)、事件原因、規(guī)模評(píng)估、處置措施和責(zé)任判定；然后專家先驗(yàn)?zāi)Ｐ屠蒙舷挛脑~向量函數(shù)結(jié)合第一學(xué)習(xí)訓(xùn)練分支，將事件核心列表中各核心要素轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的詞向量，同時(shí)利用多態(tài)擬合函數(shù)按照事件類型結(jié)合職能部門，構(gòu)建若干職能效用函數(shù)和若干事件處置策略函數(shù)；隨后策略處置單元利用博弈共識(shí)算法結(jié)合第二學(xué)習(xí)訓(xùn)練分支，根據(jù)資源擬調(diào)配表和異常行為信息表確定各職能部門的策略方案；再利用更新輸出層根據(jù)各類歷史風(fēng)險(xiǎn)事件的處理時(shí)間，結(jié)合職能效用函數(shù)和事件處置策略函數(shù)，對(duì)各職能部門的策略方案進(jìn)行優(yōu)化，獲取各職能部門的最優(yōu)策略方案；最后根據(jù)策略共識(shí)點(diǎn)對(duì)最優(yōu)策略方案進(jìn)行共識(shí)轉(zhuǎn)化，獲取最終策略方案。

16、優(yōu)選的，特征提取層包括3個(gè)步長(zhǎng)為2的5χ5卷積層、2個(gè)步長(zhǎng)為1的3χ3卷積層和2個(gè)批歸一化層；第一學(xué)習(xí)訓(xùn)練分支包括2個(gè)不同深度的inceptionv3塊、3個(gè)殘差塊、2個(gè)倒殘差塊、3個(gè)批歸一化層和mish激活函數(shù)；第二學(xué)習(xí)訓(xùn)練分支包括2個(gè)cbr塊、2個(gè)殘差塊、2個(gè)inceptionv4塊、3個(gè)transformer編碼塊、1個(gè)批標(biāo)準(zhǔn)層和silu激活函數(shù)；cbr塊包括3個(gè)步長(zhǎng)為1的5χ5卷積層、4個(gè)批標(biāo)準(zhǔn)層和relu激活函數(shù)；更新輸出層包括3個(gè)全連接層、2個(gè)隨機(jī)失活層和交叉熵?fù)p失函數(shù)。

17、優(yōu)選的，應(yīng)急處置智能體還包括預(yù)案生成單元和應(yīng)急輔助單元；預(yù)案生成單元利用多模態(tài)大模型將最終策略方案轉(zhuǎn)化為多模態(tài)應(yīng)急預(yù)案；多模態(tài)應(yīng)急預(yù)案包括文字預(yù)案、圖像預(yù)案和視頻預(yù)案；應(yīng)急輔助單元根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)事件的實(shí)時(shí)狀況結(jié)合多模態(tài)應(yīng)急預(yù)案對(duì)風(fēng)險(xiǎn)事件應(yīng)急流程進(jìn)行實(shí)時(shí)修正及監(jiān)督。

18、優(yōu)選的，協(xié)同預(yù)演智能體包括通信交互單元和信息共享單元；通信交互單元利用通訊協(xié)議負(fù)責(zé)多個(gè)智能體之間的通訊操作；信息共享單元利用信息跟蹤算法識(shí)別和記錄多個(gè)智能體之間的信息，并將信息進(jìn)行共享。

19、優(yōu)選的，協(xié)同預(yù)演智能體還包括合作預(yù)演單元和綜合管理單元；合作預(yù)演單元根據(jù)多模態(tài)應(yīng)急預(yù)案，利用預(yù)演決策算法設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)智能體之間的合作策略，并確保智能體之間的協(xié)同工作順利進(jìn)行；綜合管理單元利用狀態(tài)監(jiān)控算法管理智能體的運(yùn)行狀態(tài)和協(xié)同關(guān)系，并確保智能體之間有效協(xié)作，生成事件應(yīng)急預(yù)演報(bào)告。

20、本發(fā)明通過多個(gè)智能體進(jìn)行有效協(xié)同將繁瑣復(fù)雜的博物館的風(fēng)險(xiǎn)事件處理流程進(jìn)行減化，從而縮短了博物館風(fēng)險(xiǎn)事件的處置時(shí)間，提升了博物館風(fēng)險(xiǎn)事件的處置效率。