Nomaddiwakar/Ai-based-emrgency-optimzer

# 📖 概述 **Emreo** 是一个实时应急响应优化平台，旨在提高危急情况下救护车调度的效率。 系统根据以下因素智能分配最合适的救护车： - 🚑 救护车可用性 - 📍 当前位置 - ⚡ 紧急程度 - 🧠 基于 AI 的决策 该平台结合了 **机器学习**、**实时通信** 和 **GPS 跟踪**，模拟了一个现代化的应急管理系统，并可为智慧城市和支持 IoT 的医疗基础设施进行扩展。 # 🖥️ 控制台预览  # ✨ 核心功能 ## 🚑 智能救护车调度 - 自动识别最近的可用救护车 - 根据预测的紧急程度对事件进行优先级排序 - 在紧急情况下优化救护车分配 ## 🤖 基于机器学习的严重程度预测 - 基于 XGBoost 的严重程度预测 - Support Vector Machine (SVM) 集成 - AI 辅助的调度优先级排序 ## 📡 实时追踪 - 实时更新救护车位置 - 基于 WebSocket 的通信 - 持续的事件监控 - 动态车队状态更新 ## 🚓 车队管理 - 实时救护车可用性 - 运营状态监控 - 高效的资源分配 ## 🚨 事件管理 - 报告新的紧急情况 - 追踪事件生命周期 - 维护历史事件记录 # 📸 截图 ## 🚨 事件严重程度与当前状态  ## 🚑 可用车队  ## 🗺️ 实时地图追踪  ## 📝 记录新事件  # 🛠️ 技术栈 ## 🎨 前端 - React.js - Vite - JavaScript - HTML5 - CSS3 - WebSocket Client ## ⚙️ 后端 - FastAPI - Python - SQLAlchemy - Pydantic ## 🤖 机器学习 - XGBoost - Scikit-learn - Support Vector Machine (SVM) - Pandas - NumPy ## 🗄️ 数据库 - SQLite - SQLAlchemy ORM ## 📡 实时通信 - WebSockets - HTTP REST APIs # 🏗️ 系统架构 ## 🎨 前端层 用于监控的交互式控制台： - 紧急事件 - 救护车位置 - 车队状态 - 实时调度操作 ## ⚙️ API 层 FastAPI 后端负责： - 事件处理 - 救护车分配 - API 通信 - 数据库交互 ## 🤖 机器学习层 AI 模型负责： - 紧急严重程度预测 - 调度优先级排序 - 决策支持 ## 📡 实时层 使用 WebSocket 连接提供： - 实时救护车追踪 - 即时事件更新 - 车队同步 ## 🗄️ 数据层 - SQLite 数据库 - SQLAlchemy ORM - 持久化数据存储 # 🚀 核心功能 - 🚑 实时救护车调度 - 🧠 紧急严重程度预测 - 📍 GPS 模拟 - 🚓 车队管理 - 📋 事件追踪 - 📡 WebSocket 通信 - 🔄 RESTful APIs - 🛣️ 路线优化 - 📊 实时控制台分析 # 📁 项目结构 ``` ambulance-optimizer/ │ ├── backend/ │ ├── core/ │ ├── models/ │ ├── repositories/ │ ├── routers/ │ ├── services/ │ └── tests/ │ ├── frontend/ │ ├── public/ │ └── src/ │ ├── ml/ │ ├── models/ │ ├── train.py │ ├── evaluate.py │ └── features.py │ ├── scripts/ │ ├── seed.py │ └── gps_simulator.py │ ├── ambulance.db ├── requirements.txt └── README.md ``` # ⚙️ 安装说明 ## 1️⃣ 克隆仓库 ``` git clone https://github.com/Nomaddiwakar/Ai-based-emrgency-optimzer.git cd Ai-based-emrgency-optimzer ``` ## 2️⃣ 创建虚拟环境 ``` python -m venv venv ``` ### Windows ``` .\venv\Scripts\Activate ``` ## 3️⃣ 安装依赖 ``` pip install -r requirements.txt ``` ## 4️⃣ 配置环境 ### Windows PowerShell ``` $env:PYTHONPATH="." ``` # ▶️ 运行后端 ``` python -m uvicorn backend.main:app --reload ``` 后端服务器： ``` http://127.0.0.1:8000 ``` API 文档： ``` http://127.0.0.1:8000/docs ``` # 🌱 填充示例数据 生成示例救护车和紧急事件： ``` python scripts/seed.py ``` 如果你的版本支持重置数据： ``` python scripts/seed.py --wipe ``` # 📍 运行 GPS 模拟器 ``` python scripts/gps_simulator.py ``` 这会模拟救护车的实时移动。 # 💻 运行前端 ``` cd frontend npm install npm run dev ``` 前端： ``` http://localhost:3000 ``` # 📖 学习成果 本项目展示了： - FastAPI 后端开发 - 机器学习集成 - WebSocket 通信 - 基于 GPS 的车队追踪 - 事件驱动架构 - SQLAlchemy 数据库管理 - REST API 开发 - 前后端集成 - AI 辅助决策 # 🚀 未来增强 - 🌍 真实 GPS 设备集成 - 🚦 感知交通路况的路线优化 - 🏥 医院床位可用性 - 📱 Android 与 iOS 移动应用 - ☁️ 云部署 - 🛰️ Google Maps 集成 - 🤖 高级 AI 调度优化 - 🏙️ 智慧城市基础设施支持 # 👨‍💻 作者 **Diwakar Kumar** - 🎓 计算机科学工程专业大四学生 - 🚀 MERN Stack 与 AI 爱好者 - 📍 印度 GitHub： https://github.com/Nomaddiwakar # 📜 许可证 本项目作为大四工程项目，仅用于**教育、研究和作品集目的**。 欢迎自由 fork、学习并为本项目做贡献。

标签：Apex, AV绕过, FastAPI, React, Syscalls, 医疗调度, 实时GPS, 数据可视化, 智慧医疗, 机器学习, 车队管理, 逆向工具