CN108230637B - 一种消防火灾报警方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了一种消防火灾报警方法及系统，用于管理平台对前端采集设备发送的前端报警和/或故障信息进行数据分析和挖掘，该方法主要包括：管理平台采用基于信息融合技术的机器学习算法，对前端采集设备发送的报警和/或故障信息进行数据挖掘，采用基于深度学习模型的大数据检索方法对上述前端报警和/或故障信息进行数据分析，根据分析结果，进一步判断是否存在现场消防火灾报警或故障状态。本发明提出的方法及系统，使用前端采集设备发送的信息，结合信息融合数据库，运用数据挖掘和数据分析技术，对消防火情和设备运行情况进行评估，输出更加准确的火灾报警或预警信息，用于消防报警和安全评估。

Description

一种消防火灾报警方法及系统
技术领域
本发明涉及消防安全管理领域，具体涉及一种消防火灾报警方法及系统。
背景技术
城市消防远程监控系统作为加强公共消防安全管理的一项重要科技手段，在强化单位消防安全管理，前移火灾预防关口，快速处置火灾，提高城市防控火灾综合能力方面发挥了十分重要的作用。该系统是依据GB50440-2007《城市消防远程监控系统技术规范》设计和建设，目前已经在许多城市得到了应用。
城市消防远程监控系统对联网用户的火灾报警信息和建筑消防设施运行状态信息进行接收并进行处理，向城市消防通信指挥中心或其他接处警中心传送经确认的火灾报警信息，为公安消防部门提供查询联网用户的火灾报警信息、建筑消防设施运行状态信息及消防安全管理信息，并为联网用户提供自身的火灾报警信息、建筑消防设施运行状态信息查询及消防安全管理信息。
目前的城市消防远程监控系统还存在局限，包括：现有系统没有对建筑消防设施运行状态和火灾报警信息进行数据分析和挖掘，存在消防火警误报或错报的现象，不利于对消防应急事件进行安全评估。
发明内容
本发明主要解决的技术问题是现有系统没有定义对建筑消防设施运行状态和火灾报警信息进行数据分析和挖掘，存在消防火警误报或错报的现象，不利于对消防应急事件进行安全评估。
为解决上述技术问题，本发明提出一种消防火灾报警方法，用于管理平台对前端采集设备发送的前端报警和/或故障信息进行数据分析和挖掘，所述方法包括：信息接收步骤：管理平台接收前端采集设备发送的前端报警和/或故障信息；接收到的前端信息类型包括：文本信息、图像信息和/或视频信息；数据挖掘步骤：采用基于信息融合技术的机器学习算法对上述前端报警和/或故障信息进行数据挖掘，其输出用于数据分析；数据分析步骤：采用基于深度学习模型的大数据检索方法对上述前端报警和/或故障信息进行数据分析；结果判断步骤：根据分析结果，判断是否存在报警或故障状态，如果确定是报警状态，则发送系统报警信息；如果确定是故障状态，则发送系统故障信息。
依据上述实施例的一种消防火灾报警系统，包括：前端采集设备，用于进行火情监测，以及对监测结果进行初步分析，当现场监测信息达到消防报警和/故障阈值时，产生报警和/或故障信息，并发送至管理平台；所述前端采集设备包括烟感、温感火灾探测器的一种或多种；管理平台，用于接收、存储和处理来自前端采集设备的报警和/或故障信息，经过数据分析和挖掘，输出消除误报后的消防火灾报警和/或故障信息。
依据上述实施例的一种消防火灾报警产品，包括：存储器，用于存储程序和信息融合数据库；处理器，用于通过执行所述存储器存储的程序以实现如上所述的方法。
依据上述实施例的一种计算机可读存储介质，包括程序，所述程序能够被处理器执行以实现如上所述的方法。
本发明提出的一种消防火灾报警方法及系统，使用前端采集设备发送的信息，结合信息融合数据库，运用数据挖掘和数据分析技术，对消防火情和设备运行情况进行评估，输出更加准确的火灾报警或预警信息，用于消防报警和安全评估。
附图说明
图1为一种消防火灾报警方法流程图；
图2为一种消防火灾报警系统模块示意图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式结合附图对本发明作进一步详细说明。其中不同实施方式中类似元件采用了相关联的类似的元件标号。在以下的实施方式中，很多细节描述是为了使得本申请能被更好的理解。然而，本领域技术人员可以毫不费力的认识到，其中部分特征在不同情况下是可以省略的，或者可以由其他元件、材料、方法所替代。在某些情况下，本申请相关的一些操作并没有在说明书中显示或者描述，这是为了避免本申请的核心部分被过多的描述所淹没，而对于本领域技术人员而言，详细描述这些相关操作并不是必要的，他们根据说明书中的描述以及本领域的一般技术知识即可完整了解相关操作。
另外，说明书中所描述的特点、操作或者特征可以以任意适当的方式结合形成各种实施方式。同时，方法描述中的各步骤或者动作也可以按照本领域技术人员所能显而易见的方式进行顺序调换或调整。因此，说明书和附图中的各种顺序只是为了清楚描述某一个实施例，并不意味着是必须的顺序，除非另有说明其中某个顺序是必须遵循的。
本文中为部件所编序号本身，例如“第一”、“第二”等，仅用于区分所描述的对象，不具有任何顺序或技术含义。而本申请所说“连接”、“联接”，如无特别说明，均包括直接和间接连接(联接)。
在本发明实施例中，如图1所示，一种消防火灾报警方法，用于管理平台对前端采集设备发送的前端报警和/或故障信息进行数据分析和挖掘，所述方法包括如下步骤：
信息接收步骤100：管理平台接收前端采集设备发送的前端报警和/或故障信息；接收到的前端信息类型包括：文本信息、图像信息和/或视频信息；
数据挖掘步骤110：采用基于信息融合技术的机器学习算法对上述前端报警和/或故障信息进行数据挖掘，其输出用于数据分析；
数据分析步骤120：采用基于深度学习模型的大数据检索方法对上述前端报警和/或故障信息进行数据分析；
结果判断步骤130：根据分析结果，判断是否存在报警或故障状态，如果确定是报警状态，则发送系统报警信息；如果确定是故障状态，则发送系统故障信息。
在本实施例中，所述基于信息融合技术的机器学习方法，包括：
生成信息融合数据库，所述信息融合数据库收集不同时间和空间的多个信息源信息，包括：来自前端采集设备的报警和故障信息、不同类型的火灾预设参数、火灾报警或设备故障判断参数和规则、前端场景信息、设备信息、系统历史报警信息和系统历史故障信息；
采用机器学习算法，对信息融合数据库中的信息进行数据挖掘，持续优化大数据检索方法所需要的消防火灾报警参数数据结构和数据内容，包括：数据的网络结构信息、目标信息、特征信息、地图信息、建筑物信息、组织单位信息和设备信息。通过对上述海量数据和信息进行关联、相关和综合，为获得更加精确的综合评估提供必要和全面的信息。所述数据挖掘的过程是信息处理不断完善的一个过程，以支持评估结果的不断优化，例如，不断提高警情综合识别结果。
在本实施例中，所述基于深度学习模型的大数据检索方法，包括：
采用Faster R-CNN和FCN模型，基于信息融合数据库，对前端采集设备发送的文本信息进行检索，可以将文字定位转换为对特定关键词目标的检测问题；
采用AlexNet模型，基于信息融合数据库，对前端采集设备发送的图像和/或视频信息进行检索；使用AlexNet模型，可以有效的对海量数据进行图片分类和特征提取；
通过所述大数据检索方法提取目标数据和特征信息，系统输出是否存在报警和/故障误报的评估结果，以及不同种类、不同场景火灾报警状态的评估结果，用于误报判断。
在海量数据情况下，采用上述模块，可以有效的保证关键文本信息、图片信息或视频信息的定位精度，同时提升运算速度，对于消防火灾报警这类应急事件的准确评估提供技术解决方案。
本实施例采用如图2所示的一种消防火灾报警系统，包括：前端采集设备，用于进行火情监测，以及对监测结果进行初步分析，当现场监测信息达到消防报警和/故障阈值时，产生报警和/或故障信息，并发送至管理平台；所述前端采集设备包括烟感、温感火灾探测器的一种或多种；管理平台，用于接收、存储和处理来自前端采集设备的报警和/或故障信息，经过数据分析和挖掘，输出消除误报后的消防火灾报警和/或故障信息。
输出单元可以包括消防火灾报警模块，实现声光报警、电话、短信、网络等远程报警功能，也可以包括消防应急管理模块，例如，消防广播模块和消防应急灯管理模块，还可以包括设备运维供应商模块，用于接收设备故障信息并执行维护工作。
本实施例中的消防火灾报警系统还包括：
信息接收单元，用于支持管理平台接收前端采集设备发送的前端报警和/或故障信息；接收到的前端信息类型包括：文本信息、图像信息和/或视频信息；
数据挖掘单元，用于采用基于信息融合技术的机器学习算法对上述前端报警和/或故障信息进行数据挖掘，其输出用于数据分析；
数据分析单元，用于采用基于深度学习模型的大数据检索方法对上述前端报警和/或故障信息进行数据分析；
结果判断单元，用于根据分析结果，判断是否存在报警或故障状态，如果确定是报警状态，则发送系统报警信息；如果确定是故障状态，则发送系统故障信息。
本实施例中的数据挖掘单元还包括：信息融合数据库生成单元，用于收集不同时间和空间的多个信息源信息生成信息融合数据库，所述多个信息源信息包括：来自前端采集设备的报警和故障信息、不同类型的火灾预设参数、火灾报警或设备故障判断参数和规则、前端场景信息、设备信息、系统历史报警信息和系统历史故障信息；机器学习算法单元，采用机器学习算法，用于在信息融合数据库中进行数据挖掘，持续优化大数据检索方法所需要的消防火灾报警参数数据结构和数据内容，包括：数据的网络结构信息、目标信息、特征信息、地图信息、建筑物信息、组织单位信息和设备信息。
数据分析单元还包括：文本信息检索单元，用于采用Faster R-CNN和FCN模型，基于信息融合数据库，对前端采集设备发送的文本信息进行检索；图像和/或视频信息检索单元，用于采用AlexNet模型，基于信息融合数据库，对前端采集设备发送的图像和/或视频信息进行检索；分析结果输出单元，用于通过所述大数据检索方法提取目标数据和特征信息，输出是否存在报警和/故障误报的评估结果，以及不同种类、不同场景火灾报警状态的评估结果给结果判断单元。
在本实施例中，数据分析单元收到前端采集设备发送的报警信息后，首先检索周边相距较近的前端采集设备在前2分钟内是否也发送过报警消息，如果有，则误报可能性较低；当周边的前端采集设备没有发送报警消息时，数据分析单元依据信息融合数据库的历史报警数据进行分析，如果当前设备曾经有过误报，则误报的可能性较高。通过这样的信息融合、检索和分析方法，本系统可以对来自前端采集设备的报警数量、误报率、故障数量等多方面综合进行评估，既保证现场火灾报警的准确性，还可以提升消防系统的安全性。
本领域技术人员可以理解，上述实施方式中各种方法的全部或部分功能可以通过硬件的方式实现，也可以通过计算机程序的方式实现。当上述实施方式中全部或部分功能通过计算机程序的方式实现时，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器、随机存储器、磁盘、光盘、硬盘等，通过计算机执行该程序以实现上述功能。例如，将程序存储在设备的存储器中，当通过处理器执行存储器中程序，即可实现上述全部或部分功能。另外，当上述实施方式中全部或部分功能通过计算机程序的方式实现时，该程序也可以存储在服务器、另一计算机、磁盘、光盘、闪存盘或移动硬盘等存储介质中，通过下载或复制保存到本地设备的存储器中，或对本地设备的系统进行版本更新，当通过处理器执行存储器中的程序时，即可实现上述实施方式中全部或部分功能。
以上应用了具体个例对本发明进行阐述，只是用于帮助理解本发明，并不用以限制本发明。对于本发明所属技术领域的技术人员，依据本发明的思想，还可以做出若干简单推演、变形或替换。

Claims (8)

1.一种消防火灾报警方法，用于管理平台对前端采集设备发送的前端报警和/或故障信息进行数据分析和挖掘，其特征在于所述方法包括：
信息接收步骤：管理平台接收前端采集设备发送的前端报警和/或故障信息；接收到的前端信息类型包括：文本信息、图像信息和/或视频信息；
数据挖掘步骤：采用基于信息融合技术的机器学习算法对上述前端报警和/或故障信息进行数据挖掘，实现对海量信息的关联、相关和综合，其输出用于数据分析；具体包括，生成信息融合数据库，对信息融合数据库中的信息进行数据挖掘，其中所述信息融合数据库收集不同时间和空间的多个信息源信息，包括：来自前端采集设备的报警和故障信息、不同类型的火灾预设参数、火灾报警或设备故障判断参数和规则、前端场景信息、设备信息、系统历史报警信息和系统历史故障信息；
数据分析步骤：采用基于深度学习模型的大数据检索方法对上述前端报警和/或故障信息进行数据分析；
结果判断步骤：根据分析结果，判断是否存在报警或故障状态，如果确定是报警状态，则发送系统报警信息；如果确定是故障状态，则发送系统故障信息。
2.如权利要求1所述的消防火灾报警方法，其特征在于：所述对信息融合数据库中的信息进行数据挖掘包括：
采用机器学习算法，对信息融合数据库中的信息进行数据挖掘，持续优化大数据检索方法所需要的消防火灾报警参数数据结构和数据内容，包括：数据的网络结构信息、目标信息、特征信息、地图信息、建筑物信息、组织单位信息和设备信息。
3.如权利要求1所述的消防火灾报警方法，其特征在于：所述基于深度学习模型的大数据检索方法，包括：
采用Faster R-CNN和FCN模型，基于信息融合数据库，对前端采集设备发送的文本信息进行检索；
采用AlexNet模型，基于信息融合数据库，对前端采集设备发送的图像和/或视频信息进行检索；
通过所述大数据检索方法提取目标数据和特征信息，输出是否存在报警和故障误报的评估结果，以及不同种类、不同场景火灾报警状态的评估结果，用于数据分析模块进行误报判断。
4.一种消防火灾报警系统，其特征在于包括：
前端采集设备，用于进行火情监测，以及对监测结果进行初步分析，当现场监测信息达到消防报警和/故障阈值时，产生报警和/或故障信息，并发送至管理平台；所述前端采集设备包括烟感、温感火灾探测器的一种或多种；
管理平台，用于接收、存储和处理来自前端采集设备的报警和/或故障信息，经过数据分析和挖掘，输出消除误报后的消防火灾报警和/或故障信息，其中，所述管理平台包括：信息接收单元，用于支持管理平台接收前端采集设备发送的前端报警和/或故障信息；接收到的前端信息类型包括：文本信息、图像信息和/或视频信息；
数据挖掘单元，用于采用基于信息融合技术的机器学习算法对上述前端报警和/或故障信息进行数据挖掘，实现对海量信息的关联、相关和综合，其输出用于数据分析；所述数据挖掘单元包括：信息融合数据库生成单元，用于收集不同时间和空间的多个信息源信息生成信息融合数据库，所述多个信息源信息包括：来自前端采集设备的报警和故障信息、不同类型的火灾预设参数、火灾报警或设备故障判断参数和规则、前端场景信息、设备信息、系统历史报警信息和系统历史故障信息；
数据分析单元，用于采用基于深度学习模型的大数据检索方法对上述前端报警和/或故障信息进行数据分析；
结果判断单元，用于根据分析结果，判断是否存在报警或故障状态，如果确定是报警状态，则发送系统报警信息；如果确定是故障状态，则发送系统故障信息。
5.如权利要求4所述的消防火灾报警系统，其特征在于，所述数据挖掘单元还包括：
机器学习算法单元，采用机器学习算法，用于在信息融合数据库中进行数据挖掘，持续优化大数据检索方法所需要的消防火灾报警参数数据结构和数据内容，包括：数据的网络结构信息、目标信息、特征信息、地图信息、建筑物信息、组织单位信息和设备信息。
6.如权利要求5所述的消防火灾报警系统，其特征在于，所述数据分析单元还包括：
文本信息检索单元，用于采用Faster R-CNN和FCN模型，基于信息融合数据库，对前端采集设备发送的文本信息进行检索；
图像和/或视频信息检索单元，用于采用AlexNet模型，基于信息融合数据库，对前端采集设备发送的图像和/或视频信息进行检索；
分析结果输出单元，用于通过所述大数据检索方法提取目标数据和特征信息，输出是否存在报警和故障误报的评估结果，以及不同种类、不同场景火灾报警状态的评估结果给结果判断单元。
7.一种消防火灾报警设备，其特征在于包括：
存储器，用于存储程序和信息融合数据库；
处理器，用于通过执行所述存储器存储的程序以实现如权利要求1-3中任一项所述的方法。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括程序，所述程序能够被处理器执行以实现如权利要求1-3中任一项所述的方法。
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