无人机和卫星影像：无人机可以提供特定区域的高分辨率视频 和图像，尤其在大型事件或自然灾害中。这些数据可以为事件 分析和应急响应提供重要支持。卫星影像则适合于大范围事件 的监控与评估。 4. 传感器数据：包括地震传感器、火灾探测器等传感器反馈的数 据，这些数据可以与视频数据结合进行多模态分析，提升事件 识别的准确性。 接着，对于数据输入方式，主要包括：  数据流录入：对实时监控视频采取连续录入的方式，采用流媒 体协议（如 则适合捕捉时间序列数据中的动态变化。在模型训练 过程中，建议引入生成对抗网络（GAN）技术，以增强模型的泛化 能力和鲁棒性。 其次，通过多维度的数据融合提高事件识别的准确性。结合温 度传感器、烟雾探测器、声音探测器等多种传感器的数据，使突发 事件识别更加全面。当视频监控与其他传感器联动时，可以在综合 判断中，实现早期预警。例如，火灾事件的检测可以结合监控视频 中的火焰特征与温度传感器的异常读取，从而快速做出响应。

准确地获取所需信息，促进决策的精准性和及时性。 3. 数据采集与处理 在铁路沿线实景三维 AI 大模型的应用方案中，数据采集与处 理是基础和关键环节。为确保模型的有效性与精确度，必须对铁路 沿线环境进行全面而系统的探测与分析。数据采集涵盖地形、环 境、设施以及动态变化的信息，通常包括地面图像、激光雷达数 据、传感器数据等。 首先，针对铁路沿线的地形特征和设施分布，通过无人机、固 定摄像头和移动采集平台等先进设备进行数据采集。无人机可高效