紧急场景下的人员调度方法、设备和监控系统与流程

1.本公开涉及紧急场景下的人员调度方法、电子设备、计算机可读存储介质、设备和监控系统。


背景技术：

2.数据中心(data center)通常是指在一个物理空间内实现信息的集中处理、存储、传输、交换、管理的关键设备以及为关键设备运行所需要的载体。载体包括建筑设施、环境、供电系统、制冷系统、机柜系统、消防系统、监控系统等的关键物理基础设施。
3.在数据中心中发生诸如重大事故或危险问题之类的紧急场景的情况下，需要及时采取应急处置措施，以控制事态恶化并降低破坏性。


技术实现要素：

4.本公开提供一种紧急场景下的人员调度方法和设备。
5.根据本公开的一些实施例，提供了一种紧急场景下的人员调度方法，应用于包括多个设备以及对各个设备的数据进行采集的数据采集器的工业现场，该方法包括：接收来自数据采集器的设备标识数据和设备属性数据，并且，基于所接收的数据来识别紧急场景；以及基于所识别的紧急场景来确定要调度的人员，其中，基于所接收的数据来识别紧急场景包括：根据包括多个第一节点和多个第二节点以及多条边的预先建立的第一无向图来识别紧急场景，其中第一节点代表预设的紧急场景，第二节点代表设备标识数据和设备属性数据，并且边将第二节点与相关联的第一节点连接起来。
6.通过以下参照附图对本公开的示例性实施例的详细描述，本公开的其它特征、方面及其优点将会变得清楚。
附图说明
7.下面参照附图说明本公开的优选实施例。此处所说明的附图用来提供对本公开的进一步理解，各附图连同下面的具体描述一起包含在本说明书中并形成说明书的一部分，用于解释本公开。应当理解的是，下面描述中的附图仅仅涉及本公开的一些实施例，而非对本公开构成限制。在附图中：
8.图1是根据本公开一些实施例的示例性的用于响应于紧急场景来调度人员的设备(也称作应急处置设备)的框图。
9.图2是图示出根据本公开一些实施例的示例性的用于响应于紧急场景来调度人员的方法(也称作应急处置方法)的流程图。
10.图3是图示出根据本公开一些实施例的示例性的基于设备标识数据和设备属性数据来识别紧急场景的处理的流程图。
11.图4图示出根据本公开一些实施例的在识别紧急场景时使用的示例性第一无向图。
12.图5是图示根据本公开一些实施例的示例性的用于基于所识别的紧急场景来确定要调度的人员的处理的流程图。
13.图6图示出根据本公开一些实施例的在确定要调度的人员时使用的示例性第二无向图。
14.图7图示出根据本公开一些实施例的其中可应用本公开的一般硬件环境。
具体实施方式
15.下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，但是显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对实施例的描述实际上也仅仅是说明性的，决不作为对本公开及其应用或使用的任何限制。应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。
16.应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值应被解释为仅仅是示例性的，不限制本公开的范围。
17.在本公开中，数据中心包括多个设备以及对表示各个设备的属性的设备属性数据进行采集的数据采集器。从数据采集器输出设备标识数据和设备属性数据。这里，设备标识数据唯一地标识设备，设备属性数据包括设备的电气属性数据和/或设备的暖通属性数据。数据中心例如可以包括机房、机柜等，更具体而言，数据中心可以包括诸如“交流列头柜”、“高压直流列头柜”、“小母线”等等之类的设备。数据采集器可以采集设备的电气属性数据，比如交流列头柜的总开关状态数据，高压直流列头柜的总开关状态数据，小母线的总开关状态数据等等。又例如，数据中心可以包括诸如空调和同一模块机房内的多个温湿度传感器之类的设备。数据采集器可以采集设备的暖通属性数据，比如空调的送风温度、模块机房内的温湿度等等。还例如，数据中心可以包括诸如冷却水箱之类的设备。数据采集器可以采集设备的暖通属性数据，比如冷却水箱的液位等等。通过监测并分析数据中心中的多个设备的设备属性数据，能够自动识别出在数据中心中的可能的紧急场景。
18.应理解，本公开的应急处置方法和设备并不限于对数据中心进行监测，其也可以用于监测比如具有多个设备以及多个数据采集器的其他工业现场，比如生产车间等等。
19.图1是根据本公开一些实施例的示例性应急处置设备100的框图。
20.如图1所示，设备100可以包括：场景设计部件110，被配置成对紧急场景进行设计；场景识别部件120，被配置成基于设备标识数据和设备属性数据来识别紧急场景；人员确定部件130，被配置成基于所识别的紧急场景来确定要调度的人员；以及通知和显示部件140，被配置成向所确定的要调度的人员发送通知并显示所确定的要调度的人员的位置移动。
21.下文将进一步详细描述如图1所示的各部件的操作。
22.图2是图示出根据本公开一些实施例的示例性应急处置方法200的流程图。
23.方法200从步骤s210开始，在步骤s210处，场景设计部件110对紧急场景进行设计。
24.具体而言，场景设计部件110定义紧急场景的编号和名称，定义该场景所涉及的设备、设备属性、相对应的阈值和相对应的权重，并且还定义处置该场景所需要的个人技能和
所需要的人员对于该个人技能的熟练程度。
25.在一些实施例中，部件110将紧急场景定义如下：
26.scene＝{code(编号),name(名称),device_code(设备标识),attribute_code(设备属性),upper(阈值),weight(权重)，c＝[{c1,v1},{c2,v2},{c3,v3}，
……
]}。
[0027]
这里，scene表示所定义的一个示例性场景。该场景具有唯一地标识场景的编号和名称，device_code表示设备标识(即设备标识数据)，attribute_code表示设备属性，upper表示与设备的设备属性对应的阈值，weight表示与设备的设备属性对应的权重，c表示处置该场景所需要的多个个人技能和所需要的人员对于各个个人技能的熟练程度，{ci,vi}表示所需要的个人技能ci和所需要的对该个人技能ci的熟练程度vi，其中i取大于等于1的整数。
[0028]
应理解，部件110可以类似地定义许多个场景，比如成百上千个场景。
[0029]
应理解，一个场景可以与一组或多组的设备标识、设备属性、阈值和权重相关联。下表1展示了一个场景与多组的设备标识、设备属性、阈值和权重相关联的示例情形。
[0030]
表1
[0031][0032]
如表1中所示，紧急场景“列头柜级供电中断”例如涉及三个设备“交流列头柜”、“高压直流列头柜”、“小母线”。更具体地，对于每个设备，例如“交流列头柜”，所涉及的设备属性是“总开关状态”，阈值是“分闸”，权重是3。也就是说，当交流列头柜的总开关状态是分闸时，这表明有可能存在“列头柜级供电中断”的紧急场景。此外，当交流列头柜和高压直流列头柜的总开关状态都是分闸时，这表明很有可能存在“列头柜级供电中断”的紧急场景。此外，当交流列头柜、高压直流列头柜、和小母线的总开关状态都是分闸时，这表明极有可能存在“列头柜级供电中断”的紧急场景。表1中的“位置”一栏中的信息可以视为设备标识的一部分，其清楚地指示了所列出设备的所在位置：“301模块机房”以及列头柜编号“3a4b”。
[0033]
在本公开中，设备标识数据可以包括能够唯一地标识设备的任何数据，比如设备编号、设备名称、设备所在位置等。在本公开中，设备属性指设备的参数(或对该参数进行标识的数据)，比如空调的送风温度，而设备属性数据指设备的参数以及该参数的具体值，比如空调的送风温度
─
25℃。
[0034]
应理解，紧急场景与所涉及的一组或多组的设备标识、设备属性、阈值和权重之间
的关联关系以及紧急场景与处置该场景所需要的个人技能和熟练程度之间的关联关系可以是根据专家经验确定的。可替代地，这些关联关系中的一部分可以是根据专家经验确定的，而另一部分可以是通过使用机器学习技术来确定的。又可替代地，这些关联关系可以是通过使用机器学习技术来确定的。可以使用任意已知的机器学习技术，本公开对此不做限制。
[0035]
接下来，方法200前进到步骤s220，在步骤s220处，场景识别部件120从数据采集器接收设备标识数据和设备属性数据，并基于所接收的数据来识别紧急场景。更具体而言，场景识别部件120使用包括多个第一节点和多个第二节点以及多条边的预先建立的第一无向图来识别紧急场景，其中第一节点代表预设的紧急场景，第二节点代表设备标识数据和设备属性数据，并且边将第二节点与相关联的第一节点连接起来。
[0036]
图3是图示出在步骤s220处的场景识别处理300的具体过程的流程图。图4图示出示例性的第一无向图。
[0037]
如图4所示，黑色节点对应于第一节点，白色节点对应于第二节点。可以由场景识别部件120基于在步骤s210中设计的场景来形成图。具体而言，每个第一节点对应于在步骤s210中定义的一个场景，每个第二节点对应于在步骤s210中定义的设备标识和设备属性，多条边将代表一场景的第一节点和代表该场景所涉及的设备和设备属性的第二节点连接起来。
[0038]
在图4中，第一节点410和411代表两个预设的紧急场景。第二节点420-425代表六组设备标识数据和设备属性数据。如图4中所示，第一节点410与五个第二节点420、421、423、424、425连接在一起，这表明由这五个第二节点所代表的数据与由此第一节点所代表的场景相关联。并且，第一节点411与三个第二节点421、422、425连接在一起，这表明由这三个第二节点所代表的数据与由此第一节点所代表的场景相关联。应理解，第一节点或第二节点的数量不限于图中示出的数量。实际中，第一节点或第二节点的数量例如可以是成百上千个。
[0039]
在图4中，在第一无向图中，为每条边设置有相关联的阈值和权重w。这里的阈值和权重是在步骤s210中针对场景、与设备标识和设备属性对应地设置的阈值和权重。
[0040]
在图4中，还示出了用于将来自数据采集器的设备标识数据和设备属性数据关联到相对应的第二节点的哈希(hash)表。该哈希表将“设备标识#设备属性”用作键值(key value)，并且将该键值映射到相对应的第二节点。应理解，将来自数据采集器的数据关联到相对应的第二节点的方式不限于使用哈希表，可以使用其他已知的方式来实现此关联。
[0041]
接下来，参考图3来介绍在步骤s220处的场景识别处理300。可以由场景识别部件120来执行场景识别处理300。
[0042]
在步骤s2202，部件120将第一无向图的多条边之中的由相对应的第二节点代表的设备属性数据和相对应的阈值满足预设条件的边识别为目标边。
[0043]
具体而言，对于第一无向图的每一条边，依次判断该边所连接的第二节点的设备属性数据与该边所关联的阈值是否满足预设条件，在满足预设条件的情况下，将该边识别为目标边。
[0044]
预设条件例如可以是该边所连接的第二节点的设备属性数据大于等于该边所关联的阈值(比如空调的送风温度大于等于预设温度)。可替代地，预设条件例如可以是该边
所连接的第二节点的设备属性数据小于等于该边所关联的阈值(比如水箱的液位小于等于预设值)。又可替代地，预设条件例如可以是该边所连接的第二节点的设备属性数据就是阈值(比如交流列头柜的总开关状态的值指示出分闸)。应理解，预设条件能够根据实际需要进行设置。
[0045]
如图4中所示，以第二节点425为例，假设由第二节点425代表的设备属性数据大于等于其所连接的两条边的阈值1.3和阈值0.8二者，那么该第二节点425所连接的两条边均为目标边。相反，假设由第二节点425代表的设备属性数据小于其所连接的两条边的阈值1.3和阈值0.8二者，那么该第二节点425所连接的两条边均不是目标边。应理解，在图4中为每条边设置了单个阈值，然而，可以根据需要为每条边设置两个或更多个阈值。通过使用阈值，能够将落入由阈值限定的范围内的设备属性数据识别出来。
[0046]
在步骤s2204，部件120基于与第一节点相连的目标边的相对应的权重，确定第一节点的评分。
[0047]
在一些实施例中，部件120确定与第一节点相连的目标边的相对应的权重之和作为第一节点的评分。
[0048]
仍参照图4中示出的第一无向图，假设图4中的所有的边均为目标边，那么与第一节点410相连的目标边的相对应的权重之和为：2 1 2 5 1＝11，而与第一节点411相连的目标边的相对应的权重之和为：2 1 3＝6。也就是说，对第一节点410的评分是11，而对第一节点411的评分是6。应理解，确定评分的方式不限于计算权重之和，可以基于权重以其他方式来确定针对第一节点的评分。应理解，第一节点的评分能够反映出其所代表的紧急场景会发生的可能性。
[0049]
在步骤s2206，部件120按照第一节点的评分对所述多个第一节点进行排序，并且基于排序的结果来确定一个或多个可能的紧急场景作为所识别的紧急场景。
[0050]
在第一无向图中，假设存在m个(m为大于等于1的整数)第一节点的情况下，按照第一节点的评分对m个第一节点进行排序，并且可以将评分最高的前n个(n为大于等于1的整数，n≤m)第一节点所对应的场景确定为可能发生的紧急场景。顺便提及，对于评分为零的第一节点(即没有与它相连的目标边)，可以不对其进行排序。
[0051]
能够理解，由场景识别部件120输出的一个或多个所识别的紧急场景可以直接输出给人员确定部件130。可替代地，由场景识别部件120输出的一个或多个所识别的紧急场景也可以输出给应急处置专员供其参考，并且将由应急处置专员确认后的所识别场景输出给人员确定部件130。
[0052]
以下，介绍场景识别处理的一个具体示例。该示例包括如下描述的步骤1-步骤4。场景识别处理可以由场景识别部件120来执行。
[0053]
步骤1，初始化场景内存结构，记作图g
scene
和哈希表h
condition
。该步骤1可细分为以下步骤1.0-1.3。
[0054]
步骤1.0，初始化图g
scene
和哈希表h
condition
。
[0055]
步骤1.1，根据在前述步骤s210中设计的紧急场景的编号和名称，将第一节点n
root
插入到图g
scene
中，记作n
root
＝{scene_code,scene_name，
……
}。这里，第一节点的数量对应于在前述步骤s210中设计的紧急场景的数量。
[0056]
步骤1.2，根据在前述步骤s210中设计的紧急场景所涉及的设备标识和设备属性
来将第二节点n
condition
插入到图g
scene
中，记作n
condition
＝{device_code,attribute_code,
……
}。将所涉及的设备标识和设备属性用字符“#”拼接成一个字符串，并将此字符串作为哈希表h
condition
的键值，该键值被映射到图g
scene
中的第二节点n
condition
的内存地址。
[0057]
步骤1.3，根据在前述步骤s210中设计的紧急场景与所涉及的设备标识和设备属性之间的关系来在图g
scene
中插入连接第一节点n
root
和第二节点n
condition
的无向边。并且，为每条边设置相关联的阈值upper和权重w，这里的阈值upper和权重w是在前述步骤s210中设计的阈值和权重。
[0058]
步骤2，收集设备的属性数据，记作r
device
＝[{cc1,vv1},{cc2,vv2},{cc3,vv3}，
……
]。这里，cci表示设备标识数据，vvi表示设备属性数据，i取大于等于1的整数。应理解，在一些实施例中，同一设备可以具有多条属性数据，在这种情况下，这多条属性数据可以对应于多个第二节点n
condition
。
[0059]
步骤3，依次获取r
device
中的记录，检索图g
scene
中的第一节点n
root
，记作r
spare
＝[{n，w，d，a}]，这里，n表示第一节点n
root
所代表的场景，w表示权重，d表示设备标识数据，且a表示设备属性数据。步骤3可细分为以下步骤3.0-3.3。
[0060]
步骤3.0，获取r
device
中的一条记录，记作{cci,vvi}。
[0061]
步骤3.1，根据“设备标识#设备属性”检索哈希表h
condition
中的键值，从而找到对应的第二节点n
condition
。
[0062]
步骤3.2，比较所找到的第二节点的边对应的阈值和vvi，如果符合条件则沿着对应的边(即目标边)检索到第一节点n
root
，记作n；并且将符合条件的边的权重w记作w。
[0063]
步骤3.3，把{n，w，d，a}放入数组r
spare
；并返回执行步骤3.0-3.2，直到r
device
中的数据都被处理过为止。
[0064]
应理解，当有多条目标边连接到某个第一节点n
root
时，该第一节点n
root
的权重w是对这多条目标边的相对应的权重进行累加而得到的值。
[0065]
步骤4，把r
spare
按w进行排序后进行输出。可替代地，可以输出排序靠前的预定数量个r
spare
。
[0066]
接下来，方法200前进到步骤s230，在步骤s230处，人员确定部件130基于在步骤s220处识别的紧急场景来确定要调度的人员。更具体而言，人员确定部件130使用包括多个第三节点和多个第四节点以及多条边的预先建立的第二无向图来确定要调度的人员，其中第三节点代表可供调度的人员，第四节点代表个人技能，并且边将第四节点与相关联的第三节点连接起来，并且其中，在第二无向图中，为每条边设置有相关联的权重，该权重表示这条边所连接的人员对于这条边所连接的个人技能的熟练程度。
[0067]
图5是图示出在步骤s230处的人员确定处理500的具体过程的流程图。图6图示出示例性的第二无向图。
[0068]
如图6所示，黑色节点对应于第三节点，白色节点对应于第四节点。每个第三节点可以代表一个可供调度的人员，比如电气工程师、暖通工程师等等。每个第四节点可以代表相关联的人员的个人技能。人员的个人技能例如可以是该人员持有的资格证书。连接第三和第四节点的边表示由所连接的第三节点代表的人员具有由所连接的第四节点代表的个人技能。如图6所示，为每条边设置了相关联的权重w’，该权重表示这条边所连接的人员对于这条边所连接的个人技能的熟练程度。这里的熟练程度指示人员处理与其个人技能(比
如其资格证书)相关的业务的经验情况。
[0069]
在图6的第二无向图中，第三节点610与五个第四节点620、621、622、623、624连接，这表明由第三节点610代表的人员具有由这五个第四节点代表的五项个人技能。类似地，第三节点611与三个第四节点623、625、626连接，这表明由第三节点611代表的人员具有由这三个第四节点代表的三项个人技能。并且，以连接第三节点610和第四节点620的边为例，该边具有权重2，该权重2表示由第三节点610代表的人员对于由第四节点620代表的个人技能的熟练程度为2。在图6的示例性图中，使用介于0-5之间的数字值来表示人员掌握个人技能的熟练程度。应理解，第三节点或第四节点的数量不限于图中示出的数量。实际中，第三节点或第四节点的数量例如可以是成百上千个。
[0070]
应理解，第二无向图可以是基于人员信息数据库而预先建立的。人员信息数据库可以包括：人员的标识信息(比如姓名身份证号等)，人员的个人技能信息(比如持有哪些资格证书)，以及人员掌握个人技能的熟练程度信息(比如数字值0代表无经验而数字值5代表经验非常丰富)。可以由人员确定部件130基于人员信息数据库来预先建立第二无向图。
[0071]
接下来，参考图5来介绍在步骤s230处的人员确定处理500。人员确定处理500可以包括以下步骤s2302-s2308。在步骤s220处识别了多个紧急场景的情况下，可以对这多个紧急场景中的每个紧急场景执行以下步骤s2302-s2308。进一步地，可以依次针对每个紧急场景确定预定数量个要调度的人员。可以由人员确定部件130执行该人员确定处理500。
[0072]
在步骤s2302中，部件130根据所识别的紧急场景来确定处置该紧急场景所需要的个人技能以及所需要的熟练程度。
[0073]
具体而言，部件130可以根据在步骤s210处设计的紧急场景来确定处置某个紧急场景所需要的个人技能以及所需要的熟练程度(参见部件110对紧急场景scene的定义)。更具体而言，对于某个具体的紧急场景，可以确定与之相关联的所需要的个人技能和所需要的熟练程度c＝[{c1,v1},{c2,v2},{c3,v3}，
……
]。这里ci代表所需要的个人技能，vi代表所需要的熟练程度，i取大于等于1的整数。
[0074]
在步骤s2304中，部件130对于代表每个所需要的个人技能的目标第四节点，确定由相对应的权重代表的熟练程度与所需要的熟练程度之间的差值以及该差值的绝对值。
[0075]
参考图6中示出的第二无向图，假设第四节点622、623、624分别代表所需要的个人技能c1、c2和c3，那么这三个第四节点即为目标第四节点。针对目标第四节点622、623、624中的每个，确定人员所具备的熟练程度与所需要的熟练程度之间的差值以及该差值的绝对值。假设所需要的熟练程度v1、v2和v3均为2，那么对于目标第四节点622、623、624，确定如下四个差值：1.6-2＝-0.4；4.5-2＝2.5；3.5-2＝1.5；1.8-2＝-0.2。相应地能够确定这四个差值的绝对值。
[0076]
在步骤s2306中，部件130对于连接了一个或多个目标第四节点的第三节点，确定与所连接的目标第四节点相对应的差值的和以及所述差值的绝对值的和。
[0077]
仍参考图6中示出的第二无向图，对于连接了三个目标第四节点的第三节点610，能够确定与所连接的三个目标第四节点相对应的差值的和为：-0.4 2.5 1.5＝3.6，且差值的绝对值的和为：0.4 2.5 1.5＝4.4。此外，对于连接了一个目标第四节点的第三节点611，能够确定与所连接的目标第四节点相对应的差值的和为：-0.2，且差值的绝对值的和为：0.2。
[0078]
在步骤s2308中，部件130基于所述差值的和以及所述差值的绝对值的和来对所述多个第三节点进行排序，并且基于排序的结果来确定要调度的人员。
[0079]
仍参考图6中示出的第二无向图，考虑第三节点610的前述差值的和以及前述差值的绝对值的和，即3.6和4.4，并且考虑第三节点611的前述差值的和以及前述差值的绝对值的和，即-0.2和0.2，能够对第三节点排序。
[0080]
在一些实施例中，首先按照前述差值的和的从大到小的次序对第三节点进行排序，其次，在前述差值的和相等的情况下，前述差值的绝对值的和越小，排序越靠前。基于此排序规则，能够确定第三节点610和611的排序是610排在611之前。能够理解，通过使用此排序规则，能够选出个人技能和熟练程度更接近所需要的个人技能和熟练程度的人员。应理解，此排序规则仅是示例性的，本公开不限于此。可以采用其他可能的排序规则。
[0081]
基于排序结果，部件130可以选择排序靠前的预定数量个人员作为要调度的人员。顺便提及，对于没有与它相连的目标第四节点的第三节点，可以不对其进行排序。
[0082]
在一些实施例中，在确定要调度的人员时，可以使所确定的一个或多个要调度的人员的个人技能覆盖全部的所需要的个人技能，或者覆盖尽可能多的所需要的个人技能。
[0083]
在另一些实施例中，在确定要调度的人员时，可以基于人员距紧急场景现场的距离来确定要调度的人员。例如，可以基于人员距紧急场景现场的距离来修正在前述步骤s2308中确定的排序，以使得距紧急场景现场的距离近的人员在排序中更靠前。
[0084]
在另一些实施例中，在确定要调度的人员时，也可以基于人员的工具准备情况来确定要调度的人员。例如，可以基于人员的工具准备情况来修正在前述步骤s2308中确定的排序，以使得已准备好工具的人员在排序中更靠前。这里，工具指处置所识别出的紧急场景所需要的工具。
[0085]
能够理解，由人员确定部件130输出的一个或多个所确定的人员可以直接输出给通知和显示部件140。可替代地，由人员确定部件130输出的一个或多个所确定的人员也可以输出给应急处置专员供其参考，并且将由应急处置专员确认后的所确定人员输出给通知和显示部件140。
[0086]
以下，介绍人员确定处理的一个具体示例。该示例包括如下描述的步骤1-步骤3。人员确定处理可以由人员确定部件120来执行。
[0087]
步骤1，初始化人员和技能的内存结构。
[0088]
进一步的，步骤1可细分为以下步骤1.0-1.3。
[0089]
步骤1.0，初始化图g
staff
。
[0090]
步骤1.1，根据人员信息数据库中的人员标识信息插入第三节点n
staff
到图g
staff
，记作s
staff
＝{staff_code,staff_name，
……
}。
[0091]
步骤1.2，根据人员信息数据库中的人员的个人技能信息插入第四节点n
certificate
到g
staff
，记作c
certificate
＝{certificate_code,
……
}。
[0092]
步骤1.3，根据人员信息数据库中的人员标识信息和个人技能信息的关系在g
staff
中插入连接n
staff
和n
certificate
的无向边，设置边的权重为个人技能熟练度，记作w’。
[0093]
步骤2，根据如前所述的r
spare
找到合适的人员放到数组中，记作r
spare_staff
＝[{{n，w，d，a}，staff_code，{d1，d2}，
……
},
……
]。这里，d1表示如前所述的差值的和，d2表示如前所述的差值的绝对值的和。
[0094]
进一步的，步骤2可细分为以下步骤2.0-2.3。
[0095]
步骤2.0，获取如前所述的r
spare
中的一条记录记作{n，w,d,a}。
[0096]
步骤2.1，根据场景n获取处置场景所需技能列表，记作c＝[{c1,v1},{c2,v2},{c3,v3}，
……
]。
[0097]
步骤2.2，依次获取c中的数据，记作{ci，vi}。寻找ci(对应于目标第四节点)到n
staff
的边，计算路径中的w’和vi的差值记作d1，差值的绝对值记作d2。把{{n,w,d,a},staff_code,{d1，d2}}插入到数组r
spare_staff
。
[0098]
步骤2.3，跳转到步骤2.0，重复执行步骤2.0-2.2，直到r
spare
的所有记录都被处理过为止。
[0099]
应理解，当多个目标第四节点n
certificate
连接到某个第三节点n
staff
时，计算与所连接的多个目标第四节点相对应的差值的和作为d1，并且计算所述差值的绝对值的和作为d2。
[0100]
步骤3.0，根据场景n对r
spare_staff
排序后再依据d1、d2对r
spare_staff
进行排序。此时r
spare_staff
即为人员确定处理的输出结果。可替代地，可以输出每个场景n的排序靠前的预定数量个r
spare_staff
。
[0101]
接下来，方法200前进到步骤s240，在步骤s240处，通知和显示部件140向所确定的要调度的人员发送通知并显示要调度的人员的位置移动。
[0102]
具体而言，通知和显示部件140可以通知所确定的要调度的人员到达紧急场景现场，并且可以将处置紧急场景的操作指南通知给所确定的要调度的人员。这种通知可以是电话通知、电子邮件通知、短消息通知等等。处置紧急场景的操作指南例如可以是给出应急处置操作步骤的诸如word文档、pdf文档、txt文档之类的电子文档。并且，部件140还可以将告警消息通知给应急处置专员。此外，通知和显示部件140可以在地图上突出显示紧急场景现场的位置以及所确定的要调度的人员的位置，并且还在地图上突出显示所确定的要调度的人员的位置移动。例如，可以使得在应急处置专员的终端设备上和/或在被调度的人员的终端设备上显示地图，在地图上比如以有颜色的方式、以闪烁的方式等等显示紧急场景现场的位置以及被调度的人员的位置，并且还在地图上比如以有颜色的方式、以闪烁的方式等等显示被调度的人员的位置移动。可以通过已知的位置跟踪技术来实现这种显示，本公开对此不做限制。
[0103]
以上参考图2-图6介绍了本公开的应急处置方法200。应理解，在图2中示出的步骤s210和步骤s240不是必需的。例如，可以使用预先设计好的紧急场景的集合来执行如前所述的场景识别处理和人员确定处理，而不需要执行如步骤s210所示的设计步骤。又例如，如步骤s240所示的通知和显示步骤可以由除应急处置设备100之外的设备来执行。
[0104]
在一些实施例中，本公开还提供一种用于工业现场的监控系统，该监控系统包括如下的电子设备，该电子设备包括存储器和耦接至存储器的处理器，存储器中存储有指令，该指令当由处理器执行时使得电子设备执行本公开的应急处置方法。例如，可以由工业现场的监控系统中的一个或多个电子设备(比如计算机)来执行本公开的应急处置方法。
[0105]
通过使用本公开的应急处置方法和设备，能够实现对计算中心的自动监控，能够及时且准确地发现可能发生的紧急场景，并且能够及时且准确地确定应该被调度的人员。尽早发现紧急场景并且尽早安排人员处置紧急场景是有意义的，这使得有效处置紧急场景
成为可能。此外，通过使用算法来识别紧急场景并确定人员，能够辅助管理人员做出准确的决策，避免了管理人员因经验不足或考虑不周等等而做出错误的判断和决策。
[0106]
硬件实现
[0107]
图7示出了根据本公开的示例性实施例的其中可应用本公开的一般硬件环境700。
[0108]
参考图7，现在将描述作为可应用于本公开的各方面的硬件设备的示例的计算设备700。计算设备700可以是被配置成执行处理和/或计算的任何机器，可以是但不限于工作站、服务器、台式计算机、膝上型计算机、平板计算机、个人数字助理、智能电话、便携式相机或其任意组合。上述装置100可以整体或至少部分地由计算设备700或类似的设备或系统来实现。
[0109]
计算设备700可以包括能够经由一个或多个接口与总线702连接或者与总线702通信的元件。例如，计算设备700可以包括总线702、一个或多个处理器704、一个或多个输入设备706以及一个或多个输出设备708。一个或多个处理器704可以是任何类型的处理器，并且可以包括但不限于一个或多个通用处理器和/或一个或多个专用处理器(诸如专用处理芯片)。输入设备706可以是能够向计算设备输入信息的任何类型的设备，并且可以包括但不限于鼠标、键盘、触摸屏、麦克风和/或遥控器。输出设备708可以是能够呈现信息的任何类型的设备，并且可以包括但不限于显示器、扬声器、视频/音频输出终端和/或打印机。计算设备700还可以包括非瞬态存储设备710或与非瞬态存储设备710连接，非瞬态存储设备710可以是非瞬态的并且可以实现数据存储库的任何存储设备，并且可以包括但不限于盘驱动器、光学存储设备、固态存储装置、软盘、柔性盘、硬盘、磁带或任何其它磁性介质、紧凑型盘或任何其它光学介质、rom(只读存储器)、ram(随机存取存储器)、高速缓存存储器和/或任何其它存储器芯片或盒带、和/或计算机可以从其读取数据、指令和/或代码的任何其它介质。非瞬态存储设备710可以是可从接口拆卸的。非暂态存储设备710可以具有用于实现上述方法和步骤的数据/指令/代码。计算设备700还可以包括通信设备712。通信设备712可以是能够与外部装置和/或与网络通信的任何类型的设备或系统，并且可以包括但不限于调制解调器、网络卡、红外通信设备、无线通信装备和/或诸如蓝牙
tm
设备、802.11设备、wifi设备、wimax设备、蜂窝通信设施等的芯片组。
[0110]
总线702可以包括但不限于工业标准体系架构(isa)总线、微通道体系架构(mca)总线、增强型isa(eisa)总线、视频电子标准协会(vesa)本地总线和外围组件互连(pci)总线。
[0111]
计算设备700还可以包括工作存储器714，工作存储器714可以是可以存储对处理器704的工作有用的指令和/或数据的任何类型的工作存储器，并且可以包括但不限于随机存取存储器和/或只读存储器设备。
[0112]
软件要素可以位于工作存储器714中，包括但不限于操作系统716、一个或多个应用程序718、驱动程序和/或其它数据和代码。用于执行上述方法和步骤的指令可以被包括在一个或多个应用程序718中，并且上述装置100的部件可以通过处理器704读取并执行一个或多个应用程序718的指令来实现。更具体地，场景设计部件110可以例如由处理器704在执行具有执行步骤s210的指令的应用程序718时实现。场景识别部件120可以例如由处理器704在执行具有执行步骤s220(或者步骤s2202、s2204和s2206)的指令的应用程序718时实现。人员确定部件130可以例如由处理器704在执行具有执行步骤s230(或者步骤s2302、
s2304、s2306和s2308)的指令的应用程序718时实现。通知和显示部件140可以例如由处理器704在执行具有执行步骤s240的指令的应用程序718时实现。软件要素的指令的可执行代码或源代码可以存储在非瞬态计算机可读存储介质(诸如上述(一个或多个)存储设备710)中，并且可以在可能编译和/或安装的情况下被读入到工作存储器714中。软件要素的指令的可执行代码或源代码也可以从远程位置下载。
[0113]
从上述实施例中，本领域技术人员可以清楚地知晓，可以通过软件及必要的硬件来实现本公开，或者可以通过硬件、固件等来实现本公开。基于这种理解，可以部分地以软件形式来实现本公开的实施例。计算机软件可以存储在计算机的可读存储介质中，比如软盘、硬盘、光盘或闪存中。计算机软件包括使得计算机(例如个人计算机、服务站或网络终端)运行根据本公开的各个实施例的方法或其一部分的一系列指令。
[0114]
已经这样描述了本公开，清楚的是，本公开可以以许多种方式变化。这些变化不被视为背离了本公开的精神和范围，而是对于本领域技术人员而言显而易见的所有这种修改意欲被包括在以下权利要求的范围中。