MEModern Engineering2996-69732996-6981Art and Design10.61369/ME.2025050031Article面向应急救援的无人机多模态数据知识图谱构建与智能决策系统https://artdesignp.com/journal/ME/2/5/10.61369/ME.2025050031董思屏,钮芮楠,刘轩,朱亚婷,郑庆阳,魏青2025252025-05-20为破解传统洪灾监测“信息滞后、语义贫乏、数据孤岛”三大瓶颈，本文提出“图像驱动-知识图谱赋能”框架（Image-KG4Flood）。首先，利用无人机与社交媒体多模态图像，基于PyTorch/OpenCV构建分钟级在线学习管线，将遥感周期由小时级压缩至5-10分钟；其次，以 YOLOv5 ／ Faster R-CNN 联合检测“人-车-房-船-树”5类目标并估算洪水覆盖度，构建覆盖 0%-90% 洪水梯度的 1 255 目标数据集；再次，设计 Neo4j 时空知识图谱统一水利 IoT、交通路网、气象预报等多源异构数据，提出“规则逻辑特征+余弦相似度”的图嵌入方法，实现 A-E 五级智能预警与“受困人员-最近安全点-可用救援艇”可解释决策路径。实验表明：系统在 15% 覆盖度/3 目标场景下 0.95 以上相似度输出 A 级预警，70% 覆盖度场景准确触发 E 级预警及大规模疏散建议，单次响应时间 < 5 s。本研究不仅为洪灾应急提供了可复制、可推广的 AI+KG 技术范式，也为台风、山火等极端气候事件的智能化响应提供方法学借鉴。知识图谱,目标检测,洪水预警,图嵌入,YOLOv5,Neo4j,多模态融合

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