智慧安全风险管控软件平台软件设计方案

来源：　时间：2025-30-9　浏览次数：0次

一.项目背景

      智慧安全风险管理平台对风险隐患实施清单化管理，逐个划定风险等级，明确主体、属地、行业、综合监管部门职责，打造各负其责的管理模式，通过数字化手段重塑闭环管理流程；通过智慧安全风险管理平台多源数据整合，以及各类风险隐患判定标准及准则、应急管理法律法规、各行业领域安全管理办法和规章制度，盐田区积极探索并应用生成式大模型技术，建立风险隐患智能体，旨在准确理解用户查询意图和关键词，提供精准的风险隐患信息检索反馈。同时，基于用户的历史查询行为和当前查询内容，智能推荐相关风险隐患查询结果，提升用户体验。一线工作人员通过交互式提问，AI智能检索相关资料并提出专业回答，使得每位工作人员都能够快速掌握工作业务标准，正确判断隐患处理流程，精准识别隐患现状。

二.总体架构

     智慧安全风险管理平台置入风险隐患上报、专业复核、工作建档、日常巡查、智能监测、隐患核销等多项功能，对风险隐患实施清单化管理，逐个划定风险等级，明确主体、属地、行业、综合监管部门职责，打造各负其责的管理模式，通过数字化手段重塑闭环管理流程。

三.技术机构

四.功能设计

本平台由风险隐患系统、大模型AI系统、系统管理、第三方平台接入四大模块组成。详情见下图：

4.1风险隐患系统

风险隐患系统包含风险管理体系（风险隐患上报、复核模块、建档管理、日常巡查管理、智能监测、隐患核销）、AI智能答疑(用户智能检索、系统反馈、智能推荐、AI助答）、数据整合（燃气管线整合、餐饮场所燃气整合、供排水整合、城市电梯整合、有限空间作业整合、三小场所火灾风险整合、危化品整合、电动车充电桩安全整合、危险边坡整合、积水内涝监整合）等内容。

4.1.1风险管理体系

风险管理体系是指为上报、识别、评估、控制和监测风险而建立的一整套制度、流程。它的目的是帮助组织有效管理风险，以实现其战略目标、保护资产、确保合规并提升决策的有效性。

风险隐患上报：包含基本信息：上报单位、上报人姓名及联系方式、上报日期等；隐患详细信息：隐患名称隐患类型（如设备故障、环境安全、操作不当等）具体位置（如车间、设备、区域等）隐患描述（详细说明隐患的性质、原因和可能导致的后果）。

风险复核：风险复核是风险管理过程中的一个重要环节，旨在对已识别和评估的风险进行重新审查和验证，以确保风险信息的准确性、完整性和时效性。通过风险复核，组织能够及时调整风险管理策略，确保有效应对潜在风险。

复核内容包含基本信息确确认、风险准确性、是否有新风险、风险影像程度、更新风险等级。

建档管理：建档管理是指对组织内部各种风险档案、风险文档和记录进行系统化、规范化的管理，以确保信息的完整性、准确性和可追溯性。规范化的建档管理不仅有助于提高工作效率，还能增强组织的合规性和风险管理能力。

    建档管理中对风险基本信息、风险等级、风险类型、风险图片、应答信息、处理方案等内容做长期的保存，防止信息丢失，为以后的决策提供参考。

   日常巡查管理：日常巡查管理是指在企业或组织的日常运营中，对各项工作、设施、环境、设备等进行定期或不定期的检查和监督，以确保其正常运转、符合安全标准和管理规范。日常巡查管理有助于及时发现问题、预防事故、提高工作效率和保障安全。

    依据巡查计划、定期或不定期进行巡查、检查现场情况、对巡查中的问题以及结果进行整改和记录，对已出现的问题进行跟踪和反馈。

智能检测：通过大数据智能检测灾情技术结合了大数据分析、人工智能和物联网等先进技术能够显著提升灾情监测和响应的效率。实时监测（通过传感器和监测设备，能够实时收集环境数据，及时发现潜在的灾害风险，数据可以实时更新，确保监测信息的及时性和准确性）精准分析（利用大数据分析技术，可以从大量数据中提取有价值的信息，识别灾害模式和趋势、通过机器学习和预测模型，可以分析历史数据，预测未来可能发生的灾害，提前做好准备）提高响应效率（系统可以根据设定的阈值自动发出警报，减少人工干预，提高响应速度，通过数据分析，可以更有效地分配救援资源，提高应急响应的效率）多源数据整合（可以整合来自不同来源的数据（如气象数据、地理信息、社交媒体等），提供全面的灾情视图，促进各部门之间的信息共享与协作，提高整体应急管理能力）增强决策支持（基于数据分析的结果，决策者可以做出更科学、合理的决策，通过数据可视化技术，将复杂数据以图表或地图的形式展示，便于理解和分析）降低经济损失（通过及时发现和预测灾情，可以减少灾害造成的经济损失和人员伤亡，大数据分析可以帮助评估不同灾害的风险，制定相应的防范措施，降低潜在损失）。

隐患核销：隐患核销是指在安全管理和风险控制过程中，对已识别的安全隐患进行整改、消除或控制后，进行的确认和记录，以确保隐患得到了有效处理。这一过程通常包括隐患的识别、整改措施的实施、效果的验证以及最终的核销，旨在提升安全管理水平，减少事故发生的可能性。

4.1.2 AI智能答疑

   AI智能答疑模块包含：用户智能检索、系统反馈、智能推荐、AI助答等内容。

   用户智能检索：用户智能检索是指利用人工智能技术，特别是自然语言处理（NLP）和机器学习，来帮助用户更高效地查找和获取所需信息的系统或工具。它通过理解用户的查询意图，提供更精准和相关的搜索结果。

用户通过文本输入查询，系统对输入进行预处理，包括分词、去除停用词、语法分析，从知识库、数据库或互联网中检索相关信息，使用排名算法对结果进行排序，将检索到的信息以文本、图像、视频等多种形式呈现。

系统反馈：系统智能反馈是利用AI技术自动处理用户反馈信息，从中提取有价值的见解，并根据这些见解调整系统行为。通过用户交互、调查问卷、评论和评分等多种方式收集用户反馈，识别用户的主要需求、问题和建议，评估反馈的情感倾向（积极、消极或中立），根据分析结果，系统可以自动生成响应，或者将重要信息反馈给询问人员。

智能推荐： 智能推荐是通过分析用户的历史行为和偏好，结合其他用户的数据，自动生成个性化推荐结果的过程。本系统即可基于相似用户的行为进行推荐，也可基于相似搜索的行为进行推荐。

AI助答：AI助答是通过人工智能算法，自动理解用户提出的问题，并生成相应的回答或建议的过程，用户通过文本方式输入问题，系统首先对输入进行预处理，包括分词、搜索等，利用自然语言处理技术，系统分析用户的输入，识别用户的意图和需求。这一过程可能涉及分类算法、关键词提取等。根据识别出的意图，系统从知识库、FAQ、数据库或互联网中检索相关信息，在获取相关信息后，系统生成回答。回答是基于上下文生成的自然语言文本。

4.1.3 数据整合

     数据整合包含（燃气管线整合、餐饮场所燃气整合、供排水整合、城市电梯整合、有限空间作业整合、三小场所火灾风险整合、危化品整合、电动车充电桩安全整合、危险边坡整合、积水内涝监整合）等内容。

     将平台中收集到的的燃气管线、餐饮场所燃气、供排水、城市电梯、有限空间作业、三小场所火灾风险、危化品、电动车充电桩安全、危险边坡、积水内涝监的数据进行清洗，去除重复、错误或不完整的数据，确保数据的质量和一致性，然后将不同格式、结构和类型的数据进行转换，以便于整合。将清洗和转换后的数据进行整合，采用数据仓库的方式，将数据存储在一个集中数据库中。最后对整合后的数据进行验证，确保数据的准确性和完整性，消除潜在的错误。将整理后的数据进行训练或回显到界面中。

4.2大模型AI系统

   大模型AI系统包含数据准备、特征工程、模型选择、训练过程、验证与测试、过拟合与正则、模型保存与部署七个步骤；

4.2.1数据准备

模型训练数据准备是构建有效机器学习模型的关键步骤之一。良好的数据准备不仅能提高模型的性能，还能确保模型的泛化能力和可靠性。

数据收集：明确项目目标和任务类型，根据任务需求确定需要收集的数据类型，利用已有的公开数据集，从公司现有的数据库、平台系统获取数据，通过交叉验证的方式确保数据在不同来源和格式之间的一致性，确保收集的数据完整，避免缺失值过多。

数据清洗：数据清洗是数据预处理过程中的一个重要环节，旨在提高数据质量，为后续分析和建模提供可靠的基础，首先对数据集进行初步审查，了解数据的结构、类型、分布情况等，使用统计方法（如均值、方差、最小值、最大值等）对数据进行描述，识别潜在问题，识别数据集中是否存在重复的记录，根据业务需求选择保留哪条记录，选择保留第一次出现的记录，或根据其最新时间进行选择。识别数据集中缺失值的数量和位置，使用数据框架的内置函数的isnull()来检查，删除包含缺失值的记录或特征，确保每列数据的类型正确，将分类变量转换为数值型变量。

    数据标注：数据标注是指为数据集中的每个数据样本分配标签或注释的过程。这些标签可以是类别、属性、描述或其他形式的标识，具体取决于任务的需求。

数据标注中将数据样本分配到预定义的类别中，可将数据样本分配一个连续值，也可对序列中的每个元素进行标注，为文本数据中的特定部分添加标签，由操作人员进行标注并对对标注结果进行审核和验证，确保标注的准确性和一致性。将标注结果存储在数据库中，以便后续使用和分析。

.2.2特征工程

特征选择：特征选择是机器学习和数据挖掘中的一个重要步骤，旨在从原始特征集中选择出对模型预测最有用的特征。有效的特征选择不仅可以提高模型的性能，还可以减少计算成本、降低过拟合的风险，并提高模型的可解释性。

特征提取：特征提取是指从原始数据中转换或提取出有意义的特征，以便用于机器学习模型的训练。特征可以是原始数据的某种变换、组合或统计量，目的是将数据的维度降低，同时保留对任务有用的信息。本系统通过提取文本特征TF-IDF、词嵌入来进行语境分析。

4.2.3模型选择

算法选择：本系统在不同的环境中采用不同的算法包括：分类算法将数据分类到预定义的类别中，回归算法：用于预测连续值。聚类算法：用于将数据分组降维算法：用于减少特征数量，同时保留数据的主要结构，使用协同过滤、矩阵分解等算法分析用户行为，提供个性化推荐。使用深度学习模型BERT进行文本分类、情感分析等。

模型架构：模型架构是指机器学习模型的结构和组成部分，包括输入层、隐藏层、输出层以及它们之间的连接方式。好的模型架构能够有效地捕捉数据中的模式和特征，从而提高预测或分类的准确性。本系统采用决策树和集成模型。

决策树是一种基于树形结构的模型，通过一系列的决策规则将数据分割成不同的类别或预测值。每个节点表示一个特征的测试，每个分支表示测试的结果，每个叶子节点表示最终的分类或回归结果。

集成模型是将多个基学习器（如决策树）组合在一起，以提高整体模型的性能。集成学习的基本思想是通过结合多个模型的预测结果来减少偏差和方差，从而提高准确性和鲁棒性。

4.2.4训练过程

初始化模型参数，例如权重和偏置。对于深度学习模型，通常使用随机初始化或特定的初始化方法（如He或Xavier初始化）。

将训练数据输入模型，计算输出结果。对于神经网络，这涉及到通过每一层进行计算，最终得到预测值。

使用损失函数计算模型预测值与真实值之间的差异。常见的损失函数有：

回归任务：均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）。

分类任务：交叉熵损失Cross-Entropy Loss。

通过反向传播算法计算损失函数对模型参数的梯度。该步骤通常使用链式法则来计算每一层的梯度。

使用优化算法随机梯度下降Adam根据计算出的梯度更新模型参数，以最小化损失函数。

4.2.5验证与测试

验证：验证是对模型在训练过程中进行评估的过程，旨在监控模型的性能，帮助进行超参数调优和选择最优模型。验证集是从训练集中分离出来的数据，用于评估模型的泛化能力。

将训练集划分为K个子集，轮流将每个子集作为验证集，其他K-1个子集作为训练集，最终计算K次验证结果的平均值。简单地将训练集划分为训练集和验证集，采用80/20或70/30的比例。

测试：测试是对模型在未见数据上的性能进行评估的过程。测试集是从整个数据集中分离出来的数据，模型在训练和验证过程中不会接触到这些数据。

在模型训练和验证完成后，使用测试集对模型进行评估，计算模型的性能指标。测试结果是报告给利益相关者，以便做出决策（如部署模型）。

与验证阶段相同，依据任务的性质选择相应的评估指标。测试集的评估结果被视为模型的最终性能。

4.2.6过拟合与正则

过拟合：过拟合是指模型在训练数据上表现得很好，但在未见数据（如验证集或测试集）上表现较差的现象。换句话说，模型过于复杂，以至于捕捉到了训练数据中的噪声和偶然性，而不是学习到数据的真实分布。

 产生原因模型复杂度过高：模型的参数数量远大于训练样本数量。训练数据不足：训练数据量小，不能有效代表真实数据分布。噪声数据：训练数据中包含了很多噪声和异常值。

正则化：正则化是一种防止过拟合的方法，通过在损失函数中添加额外的约束项来限制模型的复杂度。常见的正则化方法包括：

L1 正则化（Lasso Regularization）

定义：在损失函数中添加参数绝对值之和的惩罚项。

公式：L=Loriginal+λ∑∣wi∣L=Loriginal​+λ∑∣wi​∣

特点：可以导致一些权重变为零，从而实现特征选择。有助于提高模型的可解释性。

 L2 正则化（Ridge Regularization）

定义：在损失函数中添加参数平方和的惩罚项。

公式：L=Loriginal+λ∑wi2L=Loriginal​+λ∑wi2​

特点：不会使权重变为零，而是会使权重变小。有助于减少模型的复杂度，防止过拟合。

3. Dropout

定义：在训练过程中随机丢弃一部分神经元，以减少神经元之间的相互依赖。

特点：有效防止过拟合，尤其是在深度学习模型中。训练时以一定概率忽略某些神经元，测试时使用所有神经元。

4. 提前停止（Early Stopping）

定义：在验证集性能不再提升时停止训练。

特点：防止模型在训练集上过拟合。监控验证集的损失或准确率，在达到最佳性能时停止训练。

5. 数据增强

定义：通过对训练数据进行变换（如旋转、缩放、翻转等）来生成更多的训练样本。

特点：增加训练数据的多样性，帮助模型更好地泛化。

4.2.7模型保存与部署

模型保存包含：模型结构（模型的架构信息，层的类型、层的数量、激活函数等）、模型权重：（训练过程中学习到的参数（权重和偏置）、优化器状态（可选）：如果需要继续训练，保存优化器的状态（如学习率、动量等）也是有用的。

部署流程包含：模型导出（将训练好的模型导出为适合部署的格式ONNX、TensorFlow SavedModel等）、选择部署平台：（根据应用需求选择合适的服务器或云平台）、搭建服务（使用API FastAPI或微服务架构Docker、搭建服务，使模型能够接收请求并返回预测结果）、监控与维护（部署后需要监控模型的性能，并根据需要进行更新和维护）。

4.3系统管理

   系统管理包含权限管理、用户管理、文件管理、数据管理、菜单管理、日志管理、登录管理等内容。

4.3.1权限管理

权限管理是确保系统安全可靠运行的重要组成部分。

对于服务器、控制台和其他关键设备，必须实施严格的访问控制措施，限制只有授权人员才能够访问系统。访问控制通过身份验证和授权机制来实现，使用用户名和密码、双因素认证等方式。不同的用户需要不同级别的权限来执行不同的操作。因此，需要实施权限分级制度，确保每个用户只能访问其所需的功能和数据。管理员具有最高级别的权限，可以对系统进行全面管理和配置。系统记录所有用户的操作，包括登录、修改配置、更新信息等，以便进行审计和追踪。审计日志应该具有不可篡改性，并且只有授权人员才能够查看和管理。对于关键设备和系统组件，应该实施实时监控，及时发现异常情况并采取相应的措施。实时监控可以包括对网络流量、服务器负载、传感器数据等的监测。需要定期对权限管理策略进行审查和更新，确保其与实际需求和最佳实践保持一致。定期审查帮助发现和纠正潜在的安全风险和漏洞。在发生安全事件或紧急情况时，有相应的应急措施和流程，以最大程度地减少损失并迅速恢复系统功能。应急措施可能包括备份恢复、临时访问权限调整等。

4.3.2用户管理

用户管理‌是指对用户账户信息进行管理和控制的一系列功能，包括添加、修改、删除、查询用户以及设置管理权限等。其主要目的是确保系统的安全性和可用性，满足不同用户的需求。

用户管理的基本功能：

‌添加用户‌：向用户表或用户信息库中增加用户信息，建立新用户。

‌修改用户‌：修改已有用户的信息，如更改用户名、密码或分配权限等。

‌删除用户‌：从用户表或用户信息库中删除用户信息，注销已有用户。

‌查询用户‌：查询用户表或用户信息库中的用户信息，了解哪些用户存在及其信息。

‌设置权限‌：设置用户的登录权限和操作功能的权限，以控制系统访问。

4.3.3文件管理

‌文件管理‌是操作系统的一项重要功能，主要涉及文件的逻辑组织和物理组织、目录的结构和管理。文件管理是通过一组软件来实现的，这些软件负责存取和管理文件信息。从系统角度来看，文件系统是对文件存储器的存储空间进行组织、分配和回收，负责文件的存储、检索、共享和保护。从用户角度来看，文件系统实现了“按名取存”，用户只需知道文件名即可存取文件中的信息，而无需知道文件的具体存储位置。‌

4.3.4数据管理

数据管理是指对数据的收集、存储、处理、分析和维护等一系列活动的系统性管理，以确保数据的准确性、安全性和可用性。有效的数据管理能够帮助组织更好地利用数据资源，支持决策制定和业务发展。

数据管理的关键组成部分：

1. ‌数据处理‌：包括从其他数据源中提取原始数据，通过数据集成技术处理或加载数据，进行过滤、合并或聚合，满足特定的需求，本系统采用预测性机器学习算法‌。
2. ‌数据存储‌：根据数据的类型和用途选择合适的存储库，数据仓库需要定义的模式来满足特定的数据分析需求。数据的存储由业务用户与数据工程师合作指导和记录‌。
3. ‌数据安全‌：确保数据的安全性，防止数据泄露和未经授权的访问，保护个人身份信息（PII）等敏感数据‌。
4. ‌数据质量‌：确保数据的准确性、完整性和一致性，避免因数据错误导致的决策失误‌。

4.3.5菜单管理

软件菜单管理是指在软件应用程序中设计、实现和维护用户界面菜单的过程。菜单是用户与软件交互的重要组成部分，良好的菜单管理可以提高用户体验和软件的易用性。

菜单管理的基本功能和操作：

1. ‌新增菜单‌：操作人员通过点击“新增”按钮来实现增加新的菜单项‌。
2. ‌删除菜单‌：选择需要删除的菜单项，点击“删除”按钮进行删除操作‌。
3. ‌生成WAP页面‌：本功能为手机端生成主页，方便移动设备访问‌。
4. ‌修改菜单属性‌：操作人员可以对菜单的名称、排序、图标等进行修改，以适应不同的使用场景‌。
5. ‌授权管理‌：操作人员可以为不同的用户或角色分配不同的权限，如增删改查、导出等权限‌。
6. ‌排序‌：操作人员可以通过修改排序字段进行菜单的排序‌。排序后菜单内容由排序字段由小到大一次排列。
7. ‌图标设置‌：操作人员可以为菜单设置图标，用于快速识别和精准访问‌。‌

4.3.6日志管理

日志是系统或应用程序在运行过程中记录的事件信息。这些信息通常包括时间戳、事件类型、事件级别、消息内容和其他相关数据。日志可以帮助用户了解系统的行为和状态。

本系统日志管理包含访问地址、参数、访问ip、时间、用户、类型、安全事件、安全信息、操作等内容。用户可以根据IP地址、选择用户、开始时间、结束时间检索自己想要的内容。超级管理员也可点击清空日志将所有的日志内容清空。

4.3.7登录管理

登录管理是指对用户身份验证和授权过程的管理，以确保只有经过授权的用户才能访问系统或应用程序的功能和数据。有效的登录管理不仅可以提高系统的安全性，还能提升用户体验。

本系统采用用户名和密码登录：用户输入唯一的用户名和密码进行身份验证。

密码应采用安全的存储方式（如哈希和盐）以防止泄露。

本系统登录流程：

用户打开登录页面‌：用户访问智慧安全风险平台登录页面，页面包含用户名输入字段和密码输入字段，以及登录按钮‌。

‌用户输入凭据‌：用户在登录页面上输入其已注册的用户名和相应的密码‌。

‌客户端验证‌：用户点击登录按钮后，客户端会对输入的凭据进行验证，包括格式验证和空值检查‌。

‌凭据传输‌：客户端使用安全的方式将用户输入的凭据发送到服务器端‌。

‌服务器端验证‌：服务器端接收到用户登录请求后，进行进一步验证，包括用户名存在性验证和密码哈希值比对‌。

‌生成登录令牌‌：如果凭据验证成功，服务器会生成一个登录令牌，并将其发送回客户端‌。

‌会话管理‌：客户端存储登录令牌，后续请求携带该令牌以验证用户身份‌。

‌登录成功‌：服务器设置登录状态为已认证，并重定向用户到特定页面‌。

‌登出处理‌：用户点击登出按钮或会话过期时，客户端发送登出请求，服务器重置登录状态并删除令牌。‌

4.4第三方平台接入

   第三方平台接入是指将外部服务或应用程序与自己的系统进行集成，以实现数据共享、功能扩展或用户体验提升。通过接入第三方平台，企业可以利用已有的技术和服务，减少开发成本和时间，提高系统的灵活性和可扩展性。本系统中接入微信小程序和“i盐城”APP实现一键上报和人员的跟踪操作。

4.4.1微信小程序接入

注册与认证‌：首先，开发者需要在[微信公众平台]注册一个小程序账号，并完成相关认证。认证过程中，需提供企业或个人相关资质，确保账号的合法性和安全性‌。

‌开发环境搭建‌：完成注册后，开发者需下载并安装[微信开发者工具]。该工具提供了代码编辑、调试、预览等功能，是小程序开发的重要辅助工具‌。

‌创建与配置小程序‌：在UDSO低代码开发平台中点击终端管理选择微信小程序点击添加按钮填写自己的信息并生成对应代码，将平台生成的代码导入到终端管理工具中，配置服务器域名‌。

‌开发与调试‌：进入开发阶段，开发者需根据微信小程序的开发规范，编写前端和后端代码。同时将一键上报、上报复核、上报处置、持续整治等内容编写到程序中，利用微信开发者工具进行代码调试和功能测试，确保小程序的稳定性和可用性‌。

‌上传与审核‌：完成开发和调试后，开发者需将小程序代码上传至微信服务器进行审核。审核通过后，小程序即可正式发布上线，供用户使用‌。

五.方案下载

《智慧安全风险管控软件平台软件设计方案》，点击下载