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申请/专利权人：山东惠硕信息技术有限公司

摘要：本发明公开了一种基于图像AI识别的智慧城市运行管理案件智能派遣系统，涉及城市管理技术领域。本发明与之前的城市案件管理系统相比，改进了传统的城市案件管理过程中，因为职责不清和职能交叉，无法形成合力协同处置的效果，严重影响案件处置效率的问题，通过采用城市运行案件管理新模式，理顺市政府与专业管理部门的城市管理职能，建立政府监督协调、企业规范运作、公众广泛参与、各司其职、各尽其能、相互配合的城市管理联动机制，加强公众与政府的良性互动，提高城市管理与服务的质量、效率，全面提升城市管理水平；还通过基于图像AI识别的方式进行案件分类，并基于智能派遣策略进行城市运行案件的高效派遣，大大提高了案件的处理效率。

主权项：1.一种基于图像AI识别的智慧城市运行管理案件智能派遣系统，其特征在于，包括：数据采集子系统100：用于基于客户端采集城市运行管理案件数据；智能派遣子系统200：用于根据采集的案件数据进行AI识别和分类，并进行智能派遣分析；综合管理子系统300：用于对城市运行进行综合管理，并根据所述智能派遣子系统200的智能派遣分析结果进行对应的派遣调度管理；运行监测子系统400：用于对城市运行管理数据以及案件数据进行汇总分析和综合评价，并进行可视化显示；所述智能派遣子系统200包括：信息采集汇总模块210：用于对所述数据采集子系统100采集的案件数据进行汇总；数据识别分类模块220：用于对所述信息采集汇总模块210汇总的案件数据进行识别分类；智能派遣分析模块230：用于根据所述数据识别分类模块220的分析判断结果进行案件的智能派遣匹配；所述数据识别分类模块220基于参数优化的决策树算法对图像特征进行识别分类，并基于平衡优化的训练数据进行模型训练： 其中，γ表示平衡参数；α表示城市运行管理事件类别平衡性；β表示城市运行管理事件样本平衡性；n表示城市运行管理事件的类别总数；xij表示第i阶类中的第j阶类别的总数量；表示第i阶类中的第j阶类别的平均数量；N表示i阶类别的总数量；M表示j阶类别的总数量；xi表示第i阶类别的样本总数量；表示第i阶类别的样本平均数量；选取平衡优化值最小的训练数据进行模型的训练，再基于迁移学习算法对训练数据进行多模态信息的联合识别；所述智能派遣分析模块230基于混合式模拟退火算法进行智能派遣，具体流程如下：S1：随机生成一个初始解作为当前最优解，并设定初始温度和终止温度；S2：在每个温度下执行以下步骤：S2.1：生成一个新解：通过对当前最优解进行变换或调整生成一个新的解；S2.2：计算以城市运行管理事件的处理效率为目标的目标函数值差异：计算新解与当前最优解之间的目标函数值差异；S2.3：判断接受条件：根据目标函数值差异和当前温度计算接受概率，决定是否接受新解作为当前最优解；S2.4：基于交叉遗传算法更新解：如果接受新解，则将其更新为当前最优解；否则，保留原解；S2.5：降温：通过降低温度控制搜索空间，逐渐减小搜索范围；S3：终止判断：当达到终止温度或满足其他停止条件时，终止搜索，并返回当前最优解作为最终结果；S4：输出结果：输出最优的任务分配和资源调度方案。

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