CN109936634A - 一种基于物联传感的消防险情处理方法和系统 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供一种基于物联传感的消防险情处理方法及系统。该方法包括：设置多个本地处理系统，包括传感装置、存储装置、计算装置、执行装置，并接入云端，形成消防物联传感网络；通过传感装置进行消防险情传感，采集消防数据特征，与存储在本地处理系统中的火灾特征进行消防险情分类比对，对消防险情进行预测；本地处理系统通过主动或被动方式向云端控制服务器发送消防传感数据，云端控制服务器进行分析计算后，根据分析计算结果生成控制指令，通知执行装置释放采集机器人进行二次险情采集；通知执行装置释放消防处理机器人，进行消防处理。本申请实施例的一种基于物联传感的消防险情处理方法及系统，提高了消防险情处理效率。

Description

一种基于物联传感的消防险情处理方法和系统

技术领域

本申请涉及物联网及消防处理领域，尤其涉及一种基于物联传感的消防险情处理方法和系统。

背景技术

物联网也称传感网，是指通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。传统基于物联网的消防险情处理过程中，一般只是简单的将传感器采集的数据发回云端控制服务器进行控制，本地传感器不具备计算、存储、执行能力，所有数据均需发回云端控制服务器。这样一方面加重了云端控制服务器器的计算压力，并且存在大量的通信延迟，严重影响了控制的效率；另一方面，延误了消防处理的最佳时机，严重影响了消防险情处理效果。因此，可以考虑改进基于物联传感的消防险情处理方法及系统。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提出一种基于物联传感的消防险情处理方法和系统，降低物联传感控制任务处理延时，解决目前消防险情处理过程中，云端控制服务器数据处理效率低的技术问题。

基于上述目的，本申请提出了一种基于物联传感的消防险情处理方法，包括：

在建筑物设置多个本地处理系统，包括传感装置、存储装置、计算装置、执行装置；将所述本地处理系统接入云端，由云端控制服务器进行控制，形成消防物联传感网络；

通过所述传感装置进行消防险情传感，采集消防数据特征，与存储在所述本地处理系统中的火灾特征进行消防险情分类比对，对消防险情进行预测，发出险情警告；

所述本地处理系统通过主动或被动方式向所述云端控制服务器发送消防传感数据，所述云端控制服务器进行分析计算后，根据分析计算结果生成控制指令，通知执行装置释放采集机器人进行二次险情采集；

根据所述险情警告和所述二次险情采集的结果，通知所述执行装置释放消防处理机器人，进行消防处理。

在一种实施例中，所述传感装置，用于通过传感器采集消防物联数据，包括：温度、湿度、易燃物、易爆物、燃气险情；

所述存储装置，用于将所述传感装置采集的数据进行清理、分类、索引、存储；

所述计算装置，用于对所述存储装置的数据进行统计、分析，得到消防险情的特征和异常；

所述执行装置，用于接收所述云端控制服务器发送的控制指令，释放采集机器人和/或消防机器人，执行消防险情处理。

在一些实施例中，将所述本地处理系统接入云端，由云端控制服务器进行控制，包括：

所述本地处理系统通过网络连接设备接入云端，数据和指令通过公开密钥加密算法加密双向传输。

在一些实施例中，所述与存储在所述本地处理系统中的火灾特征进行消防险情分类比对，对消防险情进行预测，包括：

按照起火原因对消防险情进行分类，并提取出消防分量信号，通过公式：

构建互信息差分谱，

其中Q_I(i)＝∑_jQ_I,J(i,j)、Q_J(j)＝∑_iQ_I,J(i,j)分别为分量信号与存储在所述本地处理系统中火灾特征的边缘概率分布，Q_I,J(i,j)为分量信号与存储在所述本地处理系统中火灾特征的联合概率分布，当信息差分谱达到预定阈值时，判定为消防险情即将发生。

在一些实施例中，所述本地处理系统通过主动或被动方式向所述云端控制服务器发送消防传感数据，包括：

消防险情发生时，所述本地处理系统主动向所述云端控制服务器发送实时消防传感数据；

日常险情巡查时，所述本地处理系统定时向所述云端控制服务器被动发送消防传感数据，所述云端控制服务器主动采用按类分级轮询方式采样消防传感数据。

在一些实施例中，所述采集机器人包括：

机械操作单元，用于对火灾极限环境进行二次险情采集；

生命传感单元，用于对生命信号进行采集。

在一些实施例中，所述消防处理机器人，包括：

消防环境通过单元，用于所述消防机器人在火灾破坏环境中行进；

消防现场导引单元，用于根据实时消防传感数据计算出最佳逃生路径，对火场人员进行疏导；

灭火单元，用于通过消防器材进行消防处理。

基于上述目的，本申请还提出了一种基于物联传感的消防险情处理系统，包括：

构建模块，用于在建筑物设置多个本地处理系统，包括传感装置、存储装置、计算装置、执行装置；将所述本地处理系统接入云端，由云端控制服务器进行控制，形成消防物联传感网络；

预测模块，用于通过所述传感装置进行消防险情传感，采集消防数据特征，与存储在所述本地处理系统中的火灾特征进行消防险情分类比对，对消防险情进行预测，发出险情警告；

采集模块，用于通过主动或被动方式向所述云端控制服务器发送消防传感数据，所述云端控制服务器进行分析计算后，根据分析计算结果生成控制指令，通知释放采集机器人进行二次险情采集；

处理模块，用于根据所述险情警告和所述二次险情采集的结果，通知所述执行装置释放消防处理机器人，进行消防处理。

在一些实施例中，所述构建模块，包括：

消防数据清洗单元，用于对消防传感数据进行除噪处理，并将消防传感数据转换为标准数据；

消防数据传输单元，用于将消防传感数据在传感装置、存储装置、计算装置、执行装置之间进行传输。

在一些实施例中，所述采集模块，包括：

设备物联单元，用于通过传感器实时监控消防设备运行情况，并通过控制程序，实现自动优化运行、报警；

环境物联单元，用于通过传感器实时掌握环境数据，将环境参数信息进行实时传输，实时监控环境状况，并对消防环境进行调节；

险情定位单元，把对声、光、电信号进行智能识别、定位、跟踪、计算得到险情具体位置及险情程度。

附图说明

在附图中，除非另外规定，否则贯穿多个附图相同的附图标记表示相同或相似的部件或元素。这些附图不一定是按照比例绘制的。应该理解，这些附图仅描绘了根据本发明公开的一些实施方式，而不应将其视为是对本发明范围的限制。

图1示出根据本发明实施例的基于物联传感的消防险情处理方法的流程图。

图2示出根据本发明实施例的基于物联传感的消防险情处理系统的构成图。

图3示出根据本发明实施例的构建模块的构成图。

图4示出根据本发明实施例的采集模块的构成图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

图1示出根据本发明实施例的基于物联传感的消防险情处理方法的流程图。如图1所示，该基于物联传感的消防险情处理方法包括：

步骤S11、在建筑物设置多个本地处理系统，包括传感装置、存储装置、计算装置、执行装置；将所述本地处理系统接入云端，由云端控制服务器进行控制，形成消防物联传感网络；

在一种实施方式中，所述传感装置，用于通过传感器采集消防物联数据，包括：温度、湿度、易燃物、易爆物、燃气险情；

所述存储装置，用于将所述传感装置采集的数据进行清理、分类、索引、存储；

所述计算装置，用于对所述存储装置的数据进行统计、分析，得到消防险情的特征和异常；

所述执行装置，用于接收所述云端控制服务器发送的控制指令，释放采集机器人和/或消防机器人，执行消防险情处理。

具体来说，传统基于物联传感的消防险情处理过程中，本地处理系统中往往只具有传感功能，而不能提供存储、计算、执行等功能。对于消防险情来说，时间就是生命，因此如果在本地处理系统中添加存储、计算、执行等功能，对于固定模式的消防险情，在本地即可进行处理，一方面减少了传输时延，赢得了消防处理的宝贵时间；另一方面，消防险情的处理也更加及时、准确。

在一种实施方式中，将所述本地处理系统接入云端，由云端控制服务器进行控制，包括：

所述本地处理系统通过网络连接设备接入云端，数据和指令通过公开密钥加密算法加密双向传输。

举例来说，消防险情的发生种类繁多，其中也不乏疑难险情，因此有必要在本地处理系统无法处理消防险情时，将现场险情发送至云端控制服务器进行处理。而且，随着现代城市的规模不断扩大，各类传感器的数据也呈现海量级别累积，因此有必要通过云存储的方式，将各类传感数据通过网络连接设备接入云端。网络连接设备一般包含路由器、集线器等。另外，传感器采集的数据有可能涉及公司秘密或个人隐私，因此，有必要通过高强度的公开密钥加密算法进行加密双向传输。

步骤S12、通过所述传感装置进行消防险情传感，采集消防数据特征，与存储在所述本地处理系统中的火灾特征进行消防险情分类比对，对消防险情进行预测，发出险情警告；

在一种实施方式中，所述与存储在所述本地处理系统中的火灾特征进行消防险情分类比对，对消防险情进行预测，包括：

按照起火原因对消防险情进行分类，并提取出消防分量信号，通过公式：

构建互信息差分谱，

其中Q_I(i)＝∑_jQ_I,J(i,j)、Q_J(j)＝∑_iQ_I,J(i,j)分别为分量信号与存储在所述本地处理系统中火灾特征的边缘概率分布，Q_I,J(i,j)为分量信号与存储在所述本地处理系统中火灾特征的联合概率分布，当信息差分谱达到预定阈值时，判定为消防险情即将发生。

举例来说，油脂类物质引起的火灾和燃气类物质引起的火灾在起火原因和灭火方法上存在很大差异，因此，在对消防险情进行预测的过程中，需要分类进行计算，区别对待。

采用互信息的方式计算实时数据与标准险情模板之间的熵值，可以预测出消防险情的发生可能。

步骤S13、所述本地处理系统通过主动或被动方式向所述云端控制服务器发送消防传感数据，所述云端控制服务器进行分析计算后，根据分析计算结果生成控制指令，通知执行装置释放采集机器人进行二次险情采集；

在一种实施方式中，所述本地处理系统通过主动或被动方式向所述云端控制服务器发送消防传感数据，包括：

消防险情发生时，所述本地处理系统主动向所述云端控制服务器发送实时消防传感数据；

日常险情巡查时，所述本地处理系统定时向所述云端控制服务器被动发送消防传感数据，所述云端控制服务器主动采用按类分级轮询方式采样消防传感数据。

具体来说，在险情已经发生后，消防处理人员往往还需要更加具体地了解险情现场情况，例如是否有存活人员、存活人员状况如何、起火点有几处、具体处于何种状态、属于何种物质等。由于险情现场传感环境恶劣，传感器可能无法准确采集到这些现场数据，派消防队员现场探查危险极大，因此，可以通过设置采集机器人地方式，进行二次险情采集。

步骤S14、根据所述险情警告和所述二次险情采集的结果，通知所述执行装置释放消防处理机器人，进行消防处理。

在一种实施方式中，所述采集机器人包括：

机械操作单元，用于对火灾极限环境进行二次险情采集；

生命传感单元，用于对生命信号进行采集。

在一种实施方式中，所述消防处理机器人，包括：

消防环境通过单元，用于所述消防机器人在火灾破坏环境中行进；

消防现场导引单元，用于根据实时消防传感数据计算出最佳逃生路径，对火场人员进行疏导；

灭火单元，用于通过消防器材进行消防处理。

图2示出根据本发明实施例的基于物联传感的消防险情处理系统的构成图。如图2所示，该基于物联传感的消防险情处理系统整体可以分为：

构建模块21，用于在建筑物设置多个本地处理系统，包括传感装置、存储装置、计算装置、执行装置；将所述本地处理系统接入云端，由云端控制服务器进行控制，形成消防物联传感网络；

预测模块22，用于通过所述传感装置进行消防险情传感，采集消防数据特征，与存储在所述本地处理系统中的火灾特征进行消防险情分类比对，对消防险情进行预测，发出险情警告；

采集模块23，用于通过主动或被动方式向所述云端控制服务器发送消防传感数据，所述云端控制服务器进行分析计算后，根据分析计算结果生成控制指令，通知释放采集机器人进行二次险情采集；

处理模块24，用于根据所述险情警告和所述二次险情采集的结果，通知所述执行装置释放消防处理机器人，进行消防处理。

图3示出根据本发明实施例的构建模块的构成图。如图3所示，该构建模块可以分为：

消防数据清洗单元211，用于对消防传感数据进行除噪处理，并将消防传感数据转换为标准数据；

消防数据传输单元212，用于将消防传感数据在传感装置、存储装置、计算装置、执行装置之间进行传输。

图4示出根据本发明实施例的采集模块的构成图。如图4所示，该采集模块可以分为：

设备物联单元231，用于通过传感器实时监控消防设备运行情况，并通过控制程序，实现自动优化运行、报警；

环境物联单元232，用于通过传感器实时掌握环境数据，将环境参数信息进行实时传输，实时监控环境状况，并对消防环境进行调节；

险情定位单元233，把对声、光、电信号进行智能识别、定位、跟踪、计算得到险情具体位置及险情程度。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到其各种变化或替换，这些都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于物联传感的消防险情处理方法，其特征在于，包括：

在建筑物设置多个本地处理系统，包括传感装置、存储装置、计算装置、执行装置；将所述本地处理系统接入云端，由云端控制服务器进行控制，形成消防物联传感网络；

通过所述传感装置进行消防险情传感，采集消防数据特征，与存储在所述本地处理系统中的火灾特征进行消防险情分类比对，对消防险情进行预测，发出险情警告；

所述本地处理系统通过主动或被动方式向所述云端控制服务器发送消防传感数据，所述云端控制服务器进行分析计算后，根据分析计算结果生成控制指令，通知执行装置释放采集机器人进行二次险情采集；

根据所述险情警告和所述二次险情采集的结果，通知所述执行装置释放消防处理机器人，进行消防处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述传感装置，用于通过传感器采集消防物联数据，包括：温度、湿度、易燃物、易爆物、燃气险情；

所述存储装置，用于将所述传感装置采集的数据进行清理、分类、索引、存储；

所述计算装置，用于对所述存储装置的数据进行统计、分析，得到消防险情的特征和异常；

所述执行装置，用于接收所述云端控制服务器发送的控制指令，释放采集机器人和/或消防机器人，执行消防险情处理。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述本地处理系统接入云端，由云端控制服务器进行控制，包括：

所述本地处理系统通过网络连接设备接入云端，数据和指令通过公开密钥加密算法加密双向传输。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述与存储在所述本地处理系统中的火灾特征进行消防险情分类比对，对消防险情进行预测，包括：

按照起火原因对消防险情进行分类，并提取出消防分量信号，通过公式：

构建互信息差分谱，

其中Q_I(i)＝∑_jQ_I，J(i，j)、Q_J(j)＝∑_iQ_I，J(i，j)分别为分量信号与存储在所述本地处理系统中火灾特征的边缘概率分布，Q_I，J(i，j)为分量信号与存储在所述本地处理系统中火灾特征的联合概率分布，当信息差分谱达到预定阈值时，判定为消防险情即将发生。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述本地处理系统通过主动或被动方式向所述云端控制服务器发送消防传感数据，包括：

消防险情发生时，所述本地处理系统主动向所述云端控制服务器发送实时消防传感数据；

日常险情巡查时，所述本地处理系统定时向所述云端控制服务器被动发送消防传感数据，所述云端控制服务器主动采用按类分级轮询方式采样消防传感数据。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集机器人包括：

机械操作单元，用于对火灾极限环境进行二次险情采集；

生命传感单元，用于对生命信号进行采集。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述消防处理机器人，包括：

消防环境通过单元，用于所述消防机器人在火灾破坏环境中行进；

消防现场导引单元，用于根据实时消防传感数据计算出最佳逃生路径，对火场人员进行疏导；

灭火单元，用于通过消防器材进行消防处理。

8.一种基于物联传感的消防险情处理系统，其特征在于，包括：

构建模块，用于在建筑物设置多个本地处理系统，包括传感装置、存储装置、计算装置、执行装置；将所述本地处理系统接入云端，由云端控制服务器进行控制，形成消防物联传感网络；

预测模块，用于通过所述传感装置进行消防险情传感，采集消防数据特征，与存储在所述本地处理系统中的火灾特征进行消防险情分类比对，对消防险情进行预测，发出险情警告；

采集模块，用于通过主动或被动方式向所述云端控制服务器发送消防传感数据，所述云端控制服务器进行分析计算后，根据分析计算结果生成控制指令，通知释放采集机器人进行二次险情采集；

处理模块，用于根据所述险情警告和所述二次险情采集的结果，通知所述执行装置释放消防处理机器人，进行消防处理。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述构建模块，包括：

消防数据清洗单元，用于对消防传感数据进行除噪处理，并将消防传感数据转换为标准数据；

消防数据传输单元，用于将消防传感数据在传感装置、存储装置、计算装置、执行装置之间进行传输。

10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述采集模块，包括：

设备物联单元，用于通过传感器实时监控消防设备运行情况，并通过控制程序，实现自动优化运行、报警；

环境物联单元，用于通过传感器实时掌握环境数据，将环境参数信息进行实时传输，实时监控环境状况，并对消防环境进行调节；

险情定位单元，把对声、光、电信号进行智能识别、定位、跟踪、计算得到险情具体位置及险情程度。