1.一种智慧城市安全管理方法，其特征在于：包括如下步骤：

依据城市特点确定需要覆盖的重点区域，设计摄像头布局，并在各个监控点安装摄像头，搭建网络基础设施，配置视频数据传输和存储系统；

对监控系统中的图像进行分析和比对，获取城市火灾和交通的具体数据，包括异常高温区域体积Gw、烟雾密集区域体积Yw，火势扩散速度Hv、被困人员数量Sl、车辆密度Cm及平均速度Sd；

利用计算机视觉技术和算法构建火灾预测模型，对监控系统中的图像进行分析和比对，获取异常高温区域体积Gw和烟雾密集区域体积Yw，并进一步分析获得火势扩散速度Hv及被困人员数量Sl；

获取异常高温区域体积Gw、烟雾密集区域体积Yw、火势扩散速度Hv及被困人员数量Sl，进行无量纲化处理，将各参数相关联获得火灾评价系数Hzx，关联公式如下：其中，0≤α≤1，0≤β≤1，且α+β＝1，α、β为火灾评价权重系数；

利用图像处理技术和车辆检测算法构建交通分析模型，分析监控系统中的车辆数量和流动情况，计算获得车辆密度Cm和平均速度Sd；

获取车辆密度Cm和平均速度Sd，进行无量纲处理，综合后形成交通拥堵评价系数Jtd，交通拥堵评价系数Jtd的生成方法如下：其中，

将火灾和交通相关数据分别关联形成火灾评价系数Hzx和交通拥堵评价系数Jtd，并使用对应的评价系数对火灾和交通危险情况进行评价；

搭建城市安全知识图谱，并依据火灾评价系数Hzx和交通拥堵评价系数Jtd的大小从知识图谱中选择处理方案，进行仿真分析后判断该处理方案是否可行，如果可行，则将处理方案作为推荐方案输出；

收集应急资源信息构建资源数据库，并使用监督学习算法对推荐方案所需的资源进行资源检索和匹配，输出资源分配方案。

2.根据权利要求1所述的一种智慧城市安全管理方法，其特征在于：依据网络表示学习算法建立表示学习模型，以城市安全及其相关词作为检索词，检索并构建图谱数据集，并以语义网络模型对图谱数据集中的数据进行处理，搭建城市安全知识图谱。

3.根据权利要求2所述的一种智慧城市安全管理方法，其特征在于：使用监督学习算法对推荐方案所需的资源进行资源检索和匹配，当同时发生多起城市安全事件时，则依据对应评价系数的大小确定紧急程度，先进行资源分配的优先级排序，再依据优先级进行资源分配，输出资源分配方案；

其中，评价系数越大对应的紧急程度越高，优先级越高，且不同评价系数中火灾>交通。

4.一种智慧城市安全管理平台，其特征在于：包括：

监控模块(10)，依据城市特点确定需要覆盖的重点区域，设计摄像头布局，并在各个监控点安装摄像头，搭建网络基础设施，配置视频数据传输和存储系统；

视频分析模块(20)，对监控系统中的图像进行分析和比对，获取城市火灾和交通的具体数据，包括：异常高温区域体积Gw、烟雾密集区域体积Yw，火势扩散速度Hv、被困人员数量Sl、车辆密度Cm及平均速度Sd；

利用计算机视觉技术和算法构建火灾预测模型，对监控系统中的图像进行分析和比对，获取异常高温区域体积Gw和烟雾密集区域体积Yw，并进一步分析获得火势扩散速度Hv及被困人员数量Sl；

获取异常高温区域体积Gw、烟雾密集区域体积Yw、火势扩散速度Hv及被困人员数量Sl，进行无量纲化处理，将各参数相关联获得火灾评价系数Hzx，关联公式如下：其中，0≤α≤1，0≤β≤1，且α+β＝1，α、β为火灾评价权重系数；

利用图像处理技术和车辆检测算法构建交通分析模型，分析监控系统中的车辆数量和流动情况，计算获得车辆密度Cm和平均速度Sd；

获取车辆密度Cm和平均速度Sd，进行无量纲处理，综合后形成交通拥堵评价系数Jtd，交通拥堵评价系数Jtd的生成方法如下：其中，

数据分析模块(30)，将火灾和交通相关数据分别关联形成火灾评价系数Hzx和交通拥堵评价系数Jtd，并使用对应的评价系数对火灾和交通危险情况进行评价；

方案推荐模块(40)，搭建城市安全知识图谱，并依据火灾评价系数Hzx和交通拥堵评价系数Jtd的大小从知识图谱中选择处理方案，进行仿真分析后判断该处理方案是否可行，如果可行，则将处理方案作为推荐方案输出；

资源匹配模块(50)，收集应急资源信息构建资源数据库，并使用监督学习算法对推荐方案所需的资源进行资源检索和匹配，输出资源分配方案。