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AI驱动的建筑安全应急响应系统优化策略

前言

建筑安全风险预警系统需要实时处理大量传感器数据，并快速做出决策。如何在保证系统实时性的同时提高风险预测的精度，是系统设计中的难点。随着技术的不断进步，尤其是人工智能与大数据处理技术的发展，系统的预测能力和响应速度有了显著提升，但如何平衡实时性与精度，依然是一个值得关注的问题。

建筑安全风险预警系统的首要任务是准确、高效地采集数据。数据采集层主要包括建筑物内部及周围环境的各类传感器，这些传感器用于实时监测建筑物的结构健康、气候环境、人员活动等信息。常见的传感器有位移传感器、加速度传感器、温度湿度传感器