一种大数据驱动的公共安全态势感知与评估系统

本发明涉及一种大数据驱动的公共安全态势感知与评估系统及模型，通过多源数据动态加权融合算法，能够全面整合社交媒体、监控视频、传感器、政府数据库等各类信息，采用改进的隐马尔可夫等模型(IHMM)构建公共安全态势感知模型，能够有效地处理公共安全事件的动态变化过程，通过状态转移概率矩阵和观测概率矩阵的学习，准确预测公共安全事件的发生概率和可能的发展状态。相比传统基于经验或简单统计的方法，在面对复杂多变的公共安全形势时具有更高的准确性和适应性。