DisasterInsight AI：多模态AI驱动的灾害应急响应智能平台

DisasterInsight AI是融合计算机视觉、NLP、预测建模和智能Agent的端到端灾害分析平台，旨在解决自然灾害中决策者信息过载、传统系统孤立的痛点，将多源异构数据转化为可执行情报洞察。

自然灾害发生时，社交媒体、卫星图像等多源异构数据缺乏有效整合，传统灾害响应系统孤立，无法结合视觉、文本与预测模型。DisasterInsight AI通过协调五大AI模块，将混乱原始数据转化为结构化可执行情报。

系统采用解耦微服务架构：React前端（Tailwind CSS、Chart.js、Mapbox GL）、FastAPI后端，AI模型层含四大模块：

1. 多模态AI Agent（Gemini+RAG）：调用模型/检索ChromaDB权威文档，消除幻觉；
2. 视觉损害评估：微调MobileNetV2+ONNX Runtime，识别图像并分配优先级；
3. 实时信号分析：DistilBERT分类社交媒体为十类需求；
4. 预测模型：Prophet（长期地震趋势）、XGBoost（区域高伤亡概率）。

技术选型：

• 深度学习：PyTorch、Transformers库；
• 机器学习：Scikit-learn、XGBoost、Prophet；
• 部署：ONNX Runtime、Docker；
• 存储：Pandas、ChromaDB；
• 前端：React、Tailwind CSS、Chart.js、Mapbox GL。

核心场景：

• 应急指挥中心：整合多渠道信息，统一态势感知；
• 救援团队：上传照片获损害评估与优先级建议；
• 预防部门：预测高风险区域，提前部署；
• 公众沟通：监测舆情，针对性发布信息。

DisasterInsight AI证明多模态AI+智能Agent的协同价值，RAG架构解决大模型可靠性问题。开源实现为AI决策系统提供参考，是公共安全领域的范例。