2025年人工智能工程师专业知识考核试卷：人工智能在灾害响应中的应用试题.docxVIP

2025年人工智能工程师专业知识考核试卷：人工智能在灾害响应中的应用试题

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、

二、

灾害发生后的信息获取至关重要。请阐述如何利用自然语言处理技术（NLP）从社交媒体文本数据中提取有价值的信息，以支持灾害响应工作。具体说明可能涉及哪些NLP技术任务，并举例说明这些信息如何帮助救援决策。

三、

计算机视觉技术在灾害响应中扮演着重要角色。请分别描述利用计算机视觉技术进行灾情评估（如建筑物损毁程度评估）和利用无人机搭载的视觉传感器进行灾害现场侦察的工作原理。并分析各自面临的主要挑战。

四、

设计一个基于人工智能的智能辅助决策系统，用于支持灾害现场资源（如救援人员、物资、设备）的优化调度。请说明该系统的核心功能模块，并简述如何利用AI技术（如优化算法、图论等）实现资源的合理分配与调度，以最大化救援效率。

五、

知识图谱在整合灾害相关信息、支持复杂决策方面具有优势。请说明构建一个灾害响应知识图谱的关键步骤，并举例说明该知识图谱如何帮助实现跨部门信息共享、支持灾害风险评估或辅助制定长期恢复计划。

六、

在利用人工智能技术进行灾害预警时，数据的质量和实时性至关重要。请讨论在灾害预警场景下，如何处理多源异构数据（例如，来自气象卫星、地面传感器、社交媒体等）以构建有效的早期预警模型。分析可能遇到的数据融合挑战以及相应的解决方案。

七、

八、

灾害后的基础设施快速评估对于恢复工作至关重要。请阐述如何利用深度学习技术分析遥感影像（如卫星图、无人机航拍图）进行灾害后建筑物损毁评估。说明可能采用的网络模型类型，并简述评估流程及其结果的应用价值。

九、

试卷答案

一、

机器学习在灾害损失预测中常用的模型包括：

1.线性回归模型（LinearRegression）：基本原理是假设目标变量（如预测的损失金额）与一个或多个自变量（如灾害类型、强度、影响区域人口密度、基础设施价值等）之间存在线性关系。通过最小化实际值与预测值之间的残差平方和来拟合模型。应用场景：预测洪水造成的直接财产损失，基于降雨量、淹没范围等数据。

2.支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）：基本原理是寻找一个最优超平面，将不同类别的数据点分开。可以用于分类（如判断区域是否受灾严重）或回归（如预测损失值）。应用场景：根据历史灾害数据（如地震烈度、房屋结构类型）进行灾害风险评估分类。

3.随机森林（RandomForest）：基本原理是构建多个决策树，并通过集成学习（投票或平均）来提高预测的稳定性和准确性。能够处理非线性关系和交互作用。应用场景：预测台风引发的停电范围和持续时间，考虑风速、降雨量、地理地形等多种因素。

二、

利用NLP技术从社交媒体文本数据中提取信息支持灾害响应：

1.技术任务：

*文本预处理：清洗数据（去除噪声、无关符号），分词，去除停用词。

*命名实体识别（NER）：识别文本中的关键信息，如地理位置（地点、经纬度）、组织机构（救援队、政府部门）、时间信息、人物姓名等。

*情感分析：判断文本所表达的情感倾向（如恐慌、求助、支持），了解公众情绪状态。

*主题建模/关键词提取：识别讨论的热点话题（如缺水、道路中断、需要医疗援助）。

*事件抽取：结构化地提取关键事件信息，如灾害类型、发生时间、影响范围、伤亡情况等。

2.信息应用：提取的地理位置信息可用于绘制灾情热点图，指导救援力量部署；识别的求助信息可直接传递给救援中心；情感分析结果有助于评估灾民心理状态和需求；主题模型结果可帮助了解最紧急的民生问题；结构化的事件信息可作为官方统计和决策的重要补充。

三、

1.灾情评估（建筑物损毁）：工作原理通常是利用深度学习中的卷积神经网络（CNN）等模型，训练一个能够自动识别和分类建筑物损毁程度的系统。输入灾前和灾后的高分辨率卫星图像或无人机影像，模型学习区分完好、轻微损坏、严重损坏、倒塌等不同类别，并可能对损坏程度进行量化评分。应用中通常结合语义分割技术，生成损毁程度图。

挑战：图像分辨率和清晰度受天气、光照、传感器限制；灾前数据获取成本高、难度大；不同区域建筑结构差异大，模型泛化能力要求高；损毁程度判别标准主观性；复杂灾害（如结构内部破坏）难以通过外部图像完全识别。

2.无人机视觉侦察：利用搭载的摄像头（可见光、红外）或高光谱传感器，无人机可以实时或定期对灾害现场进行空中侦察。通过图像传输或数据回传，地面控制中心或AI分析系统可以处理图像，识别关键目标（如被困人员、危险区域、道路障碍物、可用资源点）或评估基础设施状况。AI技术可用于目标检测、图像识别