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書中字有黃金屋 走在汽車革命的路上論文書籍站 venue災情

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中華大學 土木工程學系 范德威所指導 陳昱黃的 以BIM為基礎整合AI影像辨識及物聯網技術於火場監控 （2019），提出venue災情關鍵因素是什麼，來自於建築資訊模型(BIM)、影像辨識、智慧物聯網、火災模擬、Dynamo。

而第二篇論文中央警察大學 消防科學研究所 沈子勝所指導 游婷伊的 大量傷病患事故救護車派遣運用之分析研究–以宜蘭普悠瑪列車出軌事件為例 （2018），提出因為有 大量傷病患事故、緊急救護、離散事件模擬的重點而找出了 venue災情的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了venue災情，大家也想知道這些：

以BIM為基礎整合AI影像辨識及物聯網技術於火場監控

為了解決venue災情的問題，作者陳昱黃 這樣論述：

火災發生時人群常因對於公共建築的不熟悉以及心理的恐慌，無法冷靜的進行逃生疏散，對於消防人員而言在進行救災時，大部分是依循過去救援經驗進行救災工作，日常生活中人們經常出入娛樂場所如:電影院、KTV 等公共場所，雖法規規定需在指定位置擺放逃生路線圖，但普遍人並不會主動查看，當災害發生時無法有相關資訊進行判斷。2020 年台北市錢櫃 KTV 發生一場大火造成 6 人喪命，在火災發生時消防受信設備並無正常運作，在火勢已增長至阻礙逃生時才被發現。本研究為了解決火場資訊不足，以及警報提醒的即時性，以 BIM 技術導入火災動態模擬(FDS)，以及利用物聯網(IOT)技術收集火場資訊，將收集之火場資訊回饋至

BIM 模型中利用 Dynamo 進行視覺化即時反應出火場資訊，當環境中各項數據達到危害標準時，即發出警示音響並透過 LINE 發送警報及相關資訊至各使用者手機，另利用人工智慧影像辨識系統來辨識建物中人數，以輔助消防人員能夠掌握需救援人數。本研究建立此系統主要希望能夠提供消防人員救災時所需之各項資訊，輔助救災前之救援計畫，並提供避難疏散人員即時之警示與相關逃生資訊，減少災害發生時所造成傷亡。

大量傷病患事故救護車派遣運用之分析研究–以宜蘭普悠瑪列車出軌事件為例

為了解決venue災情的問題，作者游婷伊 這樣論述：

我國近年發生多起重大災害傷亡事故，從2014年高雄丙烯氣爆、2015年新北市八仙樂園粉塵爆燃、2016年台南維冠金龍大樓倒塌以及2017年台北市南港遊覽車翻覆、2018年宜蘭普悠瑪列車出軌事件，這些大量傷病患事故(Mass Casualty Incident,以下稱為 MCI)案例，讓消防體系對於災害現場的應變機制與救援方式進行進一步檢討，而對於後送至醫療機構的急診分流調度亦是現今所面臨的難題。我國現行大量傷病患事故，依緊急救護法之規定為單一事故、災害發生之傷病患人數達十五人以上，或預判可能達十五人以上者。現場初期指揮官為第一梯次到場轄區消防分隊主管，並同時通知適當層級指揮官到場指揮，初期指

揮官視情況將指揮權移轉；初期衛生主管機關未到場前，應先執行初期傷勢評估與傷患後送，待衛生主管機關到場後協助成立臨時救護站(急救站)，進行緊急救護處理。然而，災害現場處於混亂且具有不定的危險性， 初期救災人員如何有效且正確地進行災害判別、應變救援、傷患檢傷分類、指揮系統建立等積極作為，為目前消防人員重要探討的課題。 本研究透過AnyLogic模擬宜蘭普悠瑪列車出軌事故，探討不同傷患人數需要救護車數量，才能達到高品質緊急救護。模擬結果顯示傷患為100人情況下需要25輛救護車，紅標傷患能在設定目標時間離開現場，在傷患300人以下，救護車需求數量與傷患人數呈倍數成長。

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