CN110070690A - 一种基于深度学习的智能消防分级预警方法及系统 - Google Patents

一种基于深度学习的智能消防分级预警方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于深度学习的智能消防分级预警方法及系统，消防分级预警方法包括以下步骤：多异地监测点预警数据采集步骤；多维数据分析步骤；分级预警步骤；分级授权步骤。通过对各异地监测点的环境温度以及容易发生火灾处环境温度、烟感浓度、火焰温度以及火焰辐射能量波长的变化趋势进行分析，预警下一时间段内的极限边界值是否会达到预先分级预警阈值条件，通过提前对可能发生火灾的环境温度、烟感浓度、火焰温度以及火焰辐射能量波长进行预警能够及时对火灾进行分级预警，让抢救人员有时间达到火灾现场，减小了火灾发生造成的损失。

Description

一种基于深度学习的智能消防分级预警方法及系统
技术领域
本发明涉及智能消防安全技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的智能消防分级预警方法及系统。
背景技术
目前现有的消防安全报警都是在火灾已经发生时或者已经发生后才进行或者报警，而如果在火灾已经发生后再进行报警虽然也能及时通知抢救人员到场对火灾进行控制，抢救人员到达火灾现场也需要一定的时间，而在这段时间内火灾也会造成一定的损失；因此对消防安全的提前分级预警远远比火灾发生后在进行报警更为重要。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于深度学习的智能消防分级预警方法及系统，通过对消防安全事故的提前分级预警能够防止现目前在火灾发生后再报警而造成的损失。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于深度学习的智能消防分级预警方法，所述的消防分级预警方法包括以下步骤：
多异地监测点预警数据采集步骤：通过数据采集节点实时采集各监测点的环境温度、烟感、火焰颜色和火焰辐射能量波长数据，并发送到AI超算处理平台；
多维数据分析步骤：AI超算处理平台将采集的各监测点数据导入到消防分级预警模型中，对模型进一步进行学习训练，并对环境温度、烟感、火焰温度和火焰辐射能量波长数据的变化趋势进行多维数据的计算和预测；
分级预警步骤：根据预警模型的数据分析结果进行分级预警提示；
分级授权步骤：将预警数据实时上传到上级部门，上级部门对下级部门进行监管授权。
在通过基于深度学习的智能消防分级预警方法进行消防分级预警之前还需要通过所述预警数据采集步骤采集各监测点的历史数据进行机器学习并建立消防分级预警模型。
所述建立消防分级预警模型的步骤如下：
构建环境温度、烟感、火焰温度和火焰辐射能量波长四个维度数据分别与分级预警阈值的初始关系模型；
导入环境温度、烟感、火焰温度和火焰辐射能量波长四个维度的历史数据到初始关系模型进行训练，并对比训练结果与预设结果之间的差异修正初始关系模型；
迭代上述步骤二，直到训练结果达到预设结果，则得到消防分级预警模型。
根据环境温度大小和火焰温度变化趋势进行分析包括以下内容：
在时间T1到T2时间段内随机选择多个时间点t1、t2、---、tg，得到对应时间点温度传感器采集的环境温度f11、f22、---、fng，和对应时间点红外热像仪采集的火灾处的火焰温度F11、F22、---、Fig；
对各时间点对应的环境温度数据和火灾处的火焰温度数据进行拟合，得到T1到T2时间段内环境温度的变化趋势函数和火灾处的火焰温度的变化趋势函数；
根据各自温度的变化趋势函数预测下一时间段内环境温度和火灾处的火焰温度的变化情况。
根据烟感浓度变化趋势进行分析包括以下内容：
在时间T1到T2时间段内随机选择多个时间点t1、t2、---、tg，得到对应时间点烟感传感器采集的环境烟感浓度C11、C22、---、Cng；
对各时间点对应的环境烟感浓度数据进行拟合，得到T1到T2时间段内环境烟感浓度的变化趋势函数；
根据烟感浓度的变化趋势函数预测下一时间段内环境烟感浓度的变化情况。
根据火焰辐射能量波长变化趋势进行分析包括以下内容：
在时间T1到T2时间段内随机选择多个时间点t1、t2、---、tg，得到对应时间点波长检测器采集的火焰辐射能量波长λ11、λ22、---、λng；
对各时间点采集的火焰辐射能量波长数据进行拟合，得到T1到T2时间段内火焰辐射能量波长的变化趋势函数；
根据火焰辐射能量波长的变化趋势函数预测下一时间段内火焰辐射能量波长的变化情况。
所述多维数据分析步骤还包括根据预测下一时间段内环境温度、烟感浓度、火焰温度和火焰辐射能量波长的变化情况分析出极限边界值；所述极限边界值包括环境温度的最大值、烟感浓度的最大值、火焰温度的最大值和火焰辐射能量波长的最小值。
所述分级预警步骤包括以下内容：
根据预测的下一时间段内环境温度的变化情况，判断下一时间段内环境温度的最大值与第一级预警环境温度阈值和第二级预警环境温度阈值之间的关系；
和/或根据预测的下一时间段内火灾处火焰温度的变化情况，判断下一时间段内火灾处火焰温度的最大值与第一级预警火焰温度阈值和第二级预警火焰温度阈值之间的关系；
和/或根据预测的下一时间段内烟感浓度的变化情况，判断下一时间段内烟感浓度的最大值与第一级预警烟感浓度阈值和第二级预警烟感浓度阈值之间的关系；
和/或根据预测的下一时间段火焰辐射能量波长的变化情况，判断下一时间段内火焰辐射能量波长的最小值与第一级预警波长阈值和第二级预警波长阈值之间的关系；
如果上述步骤中任意一种情况达到分级预警的预设条件，则进行相应等级的预警提示。
一种基于深度学习的智能消防分级预警方法的智能消防分级预警系统，其特征在于：包括用于实时采集各监测点数据的数据采集节点，用于接收所述数据采集节点采集的数据并进行分析以及结果判断的数据分析处理模块。
一种基于深度学习的智能消防分级预警方法的智能消防分级预警系统，其特征在于：所述数据采集节点包括用于采集各监测点环境温度数据的温度传感器，用于采集各监测点火灾处的火焰温度数据的红外热像仪、用于采集各监测点环境烟感浓度数据的烟感传感器和用于采集各监测点火焰辐射能量波长的波长检测器。
本发明的有益效果是：一种基于深度学习的智能消防分级预警方法及系统，通过对各异地监测点的环境温度以及容易发生火灾处环境温度、烟感浓度、火焰温度以及火焰辐射能量波长的变化趋势进行分析，预警下一时间段内的极限边界值是否会达到预先分级预警阈值条件，通过提前对可能发生火灾的环境温度、烟感浓度、火焰温度以及火焰辐射能量波长进行预警能够及时对火灾进行分级预警，让抢救人员有时间达到火灾现场，减小了火灾发生造成的损失。
附图说明
图1为本发明的方法流程图；
图2为数据分析步骤的流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“上”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“安装”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
如图1所示，一种基于深度学习的智能消防分级预警方法，消防分级预警方法包括以下步骤：
S1、多异地监测点预警数据采集步骤：通过数据采集节点实时采集各监测点的环境温度、烟感、火焰颜色和火焰辐射能量波长数据，并发送到AI超算处理平台；
S2、多维数据分析步骤：AI超算处理平台将采集的各监测点数据导入到消防分级预警模型中，对模型进一步进行学习训练，并对环境温度、烟感、火焰温度和火焰辐射能量波长数据的变化趋势进行多维数据的计算和预测；
S3、分级预警步骤：根据预警模型的数据分析结果进行分级预警提示；
S4、分级授权步骤：将预警数据实时上传到上级部门，上级部门对下级部门进行监管授权。
进一步地，在通过基于深度学习的智能消防分级预警方法进行消防分级预警之前还需要通过所述预警数据采集步骤采集各监测点的历史数据进行机器学习并建立消防分级预警模型。
进一步地，所述建立消防分级预警模型的步骤如下：
S01、构建环境温度、烟感、火焰温度和火焰辐射能量波长四个维度数据分别与分级预警阈值的初始关系模型；
S02、导入环境温度、烟感、火焰温度和火焰辐射能量波长四个维度的历史数据到初始关系模型进行训练，并对比训练结果与预设结果之间的差异修正初始关系模型；
S03、迭代上述步骤二，直到训练结果达到预设结果，则得到消防分级预警模型。
进一步地，数据采集节点采集的数据包括通过温度传感器实时采集各监测点的环境温度，通过红外热像仪实时采集各监测点中容易发生火灾处的中心温度，通过烟感传感器实时采集各监测点的环境烟感浓度，以及通过波长检测器采集的火焰辐射能量波长大小。
进一步地，其中各监测点中容易发生火灾处包括但不限于配电室、电机房、有插座或者电路线路密集处(如电瓶车集中充电处)、电器电具设备与电路接线连接处以及任何可能产生明火或者发生电路短路的地方；并将这些容易发生火灾地方的各种材料的燃点数据提前导入到消防预警模型中，通过红外热像仪对这些容易发生火灾地方进行热成像，实时分析热成像图像中各种材料的温度变化情况以及火焰辐射能量波长变化情况。
进一步地，如图2所示，根据环境温度大小和火焰温度变化趋势进行分析包括以下内容：
A1、在时间T1到T2时间段内随机选择多个时间点t1、t2、---、tg，得到对应时间点温度传感器采集的环境温度f11、f22、---、fng，和对应时间点红外热像仪采集的火灾处的火焰温度F11、F22、---、Fig；
A2、对各时间点对应的环境温度数据和火灾处的火焰温度数据进行拟合，得到T1到T2时间段内环境温度的变化趋势函数和火灾处的火焰温度的变化趋势函数；
A3、根据各自温度的变化趋势函数预测下一时间段内环境温度和火灾处的火焰温度的变化情况。
进一步地，根据烟感浓度变化趋势进行分析包括以下内容：
B1、在时间T1到T2时间段内随机选择多个时间点t1、t2、---、tg，得到对应时间点烟感传感器采集的环境烟感浓度C11、C22、---、Cng；
B2、对各时间点对应的环境烟感浓度数据进行拟合，得到T1到T2时间段内环境烟感浓度的变化趋势函数；
B3、根据烟感浓度的变化趋势函数预测下一时间段内环境烟感浓度的变化情况。
进一步地，根据火焰辐射能量波长变化趋势进行分析包括以下内容：
C1、在时间T1到T2时间段内随机选择多个时间点t1、t2、---、tg，得到对应时间点波长检测器采集的火焰辐射能量波长λ11、λ22、---、λng；
C2、对各时间点采集的火焰辐射能量波长数据进行拟合，得到T1到T2时间段内火焰辐射能量波长的变化趋势函数；
C3、根据火焰辐射能量波长的变化趋势函数预测下一时间段内火焰辐射能量波长的变化情况。
其中g表示T1到T2时间段内选择的时间点的数量，其取值为大于2的正整数；n表示监测点中环境温度或者环境烟感浓度监测的数量，其取值为大于2的正整数；i表示监测点中火灾处的火焰温度监测的数量，其取值为大于2的正整数。
进一步地，所述多维数据分析步骤还包括根据预测下一时间段内环境温度、烟感浓度、火焰温度和火焰辐射能量波长的变化情况分析出极限边界值；所述极限边界值包括环境温度的最大值、烟感浓度的最大值、火焰温度的最大值和火焰辐射能量波长的最小值。
进一步地，所述分级预警步骤包括以下内容：
S31、根据预测的下一时间段内环境温度的变化情况，判断下一时间段内环境温度的最大值与第一级预警环境温度阈值和第二级预警环境温度阈值之间的关系；
S32、和/或根据预测的下一时间段内火灾处火焰温度的变化情况，判断下一时间段内火灾处火焰温度的最大值与第一级预警火焰温度阈值和第二级预警火焰温度阈值之间的关系；
S33、和/或根据预测的下一时间段内烟感浓度的变化情况，判断下一时间段内烟感浓度的最大值与第一级预警烟感浓度阈值和第二级预警烟感浓度阈值之间的关系；
S34、和/或根据预测的下一时间段火焰辐射能量波长的变化情况，判断下一时间段内火焰辐射能量波长的最小值与第一级预警波长阈值和第二级预警波长阈值之间的关系；
S35、如果上述步骤中任意一种情况达到分级预警的预设条件，则进行相应等级的预警提示。
进一步地，各监测点中根据监测点环境的不同，其预设的火灾分级预警温度和火灾分级预警烟感浓度也会不同；相对封闭的环境如配电室和电机房等其预设的火灾预警环境温度比相对通风的环境如过道或者较大空间的预设火灾预警环境温度高。
各个监测点中各容易发生火灾处的预设的火灾预警温度根据各种材料的不同而设置不同；如封闭环境的火灾第一级预警预设环境温度可以设置为48℃～55℃，优选为50℃；第二级预警预设环境温度可以设置为65℃～75℃，优选为70℃。
通风环境的火灾第一级预警预设环境温度可以设置为42℃～50℃，优选地为45℃；第二级预警预设环境温度可以设置为60℃～70℃，优选为65℃。
各监测点火灾处火焰温度的第一级预警阈值设置为600℃～800℃，优选为700℃；第二级预警阈值设置为700℃～900℃，优选为800℃。
各监测点火灾处火焰辐射能量波长的第一级预警阈值设置为220nm～280nm，优选为240nm；第二级预警阈值设置为150nm～220nm，优选为170nm。因为火灾发生时火焰温度越高，其辐射能量的波长就越短通过预测其辐射能量的波长变化情况就能准确预测出火灾的发生情况。
各监测点中环境烟感浓度的火灾第一级预警预设浓度可以根据环境的通风情况设置在1％obs/m～3％obs/m之间，第二级预警预设浓度可以根据环境的通风情况设置在4％obs/m～6％obs/m之间，较一般的烟感浓度预警设置范围直接在5％obs/m～15％obs/m之间更能起到提前预警的作用；而且烟感浓度为1％obs/m就能被监测到，能够为后续事故处理争取更多的时间，而烟感浓度为5％obs/m表明消防安全事故可能已经发生了。
例如，在14:30-15:00时间段内每间隔5分钟选择一个时间点，选择14:35、14:40、14:45、14:50和14:55一共5个时间点，得到某一监测点环境温度该时间段内每个时间点对于的环境温度分别为30℃、31℃、33℃、35℃和37℃；通过对该监测点环境温度变化趋势的分析，预警该点的环境温度在10-15分钟左右后将达到预设的火灾预警环境温度最低阈值42℃，即可提前发出预警让相关人员到场查看以确定警情情况火灾直接向消防报警。
或者得到某一监测点中容易发生火灾处(如配电房)的中心温度分别为35℃、37℃、39℃、42℃和45℃；通过对该配电房的中心温度变化趋势进行分析，预警该配电房的中心温度将在5分钟左右达到预设的人火灾处的火焰温度的第一预警阈值，即可提前发出预警让相关人员到场查看以确定警情情况火灾直接向消防报警。
或者得到某一监测点环境烟感浓度该时间段内每个时间点对应的环境浓度分别为0.3％obs/m、0.5％obs/m、0.7％obs/m、0.9％obs/m和1.1％obs/m，通过对该监测点环境烟感浓度变化趋势的分析，预警该点的环境烟感浓度将在5-10分钟左右后达到火灾预警预设环境烟感浓度的第一预警阈值范围，即可提前发出预警让相关人员到场查看以确定警情情况火灾直接向消防报警。
一种基于深度学习的智能消防分级预警方法的智能消防分级预警系统，包括用于实时采集各监测点数据的数据采集节点，用于接收所述数据采集节点采集的数据并进行分析以及结果判断的数据分析处理模块。
数据采集节点包括用于采集各监测点环境温度数据的温度传感器，用于采集各监测点火灾处的火焰温度数据的红外热像仪，用于采集各监测点环境烟感浓度数据的烟感传感器用于采集各监测点火焰辐射能量波长的波长检测器。
进一步地，数据分析处理模块中嵌入有消防预警模型以实现对消防安全事故的预警分析。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于深度学习的智能消防分级预警方法，其特征在于：所述的消防分级预警方法包括以下步骤：
多异地监测点预警数据采集步骤：通过数据采集节点实时采集各监测点的环境温度、烟感、火焰颜色和火焰辐射能量波长数据，并发送到AI超算处理平台；
多维数据分析步骤：AI超算处理平台将采集的各监测点数据导入到消防分级预警模型中，对模型进一步进行学习训练，并对环境温度、烟感、火焰温度和火焰辐射能量波长数据的变化趋势进行多维数据的计算和预测；
分级预警步骤：根据预警模型的数据分析结果进行分级预警提示；
分级授权步骤：将预警数据实时上传到上级部门，上级部门对下级部门进行监管授权。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的智能消防分级预警方法，其特征在于：在通过基于深度学习的智能消防分级预警方法进行消防分级预警之前还需要通过所述预警数据采集步骤采集各监测点的历史数据进行机器学习并建立消防分级预警模型。
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的智能消防分级预警方法，其特征在于：所述建立消防分级预警模型的步骤如下：
构建环境温度、烟感、火焰温度和火焰辐射能量波长四个维度数据分别与分级预警阈值的初始关系模型；
导入环境温度、烟感、火焰温度和火焰辐射能量波长四个维度的历史数据到初始关系模型进行训练，并对比训练结果与预设结果之间的差异修正初始关系模型；
迭代上述步骤二，直到训练结果达到预设结果，则得到消防分级预警模型。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的智能消防分级预警方法，其特征在于：根据环境温度大小和火焰温度变化趋势进行分析包括以下内容：
在时间T1到T2时间段内随机选择多个时间点t1、t2、---、tg，得到对应时间点温度传感器采集的环境温度f11、f22、---、fng，和对应时间点红外热像仪采集的火灾处的火焰温度F11、F22、---、Fig；
对各时间点对应的环境温度数据和火灾处的火焰温度数据进行拟合，得到T1到T2时间段内环境温度的变化趋势函数和火灾处的火焰温度的变化趋势函数；
根据各自温度的变化趋势函数预测下一时间段内环境温度和火灾处的火焰温度的变化情况。
5.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的智能消防分级预警方法，其特征在于：根据烟感浓度变化趋势进行分析包括以下内容：
在时间T1到T2时间段内随机选择多个时间点t1、t2、---、tg，得到对应时间点烟感传感器采集的环境烟感浓度C11、C22、---、Cng；
对各时间点对应的环境烟感浓度数据进行拟合，得到T1到T2时间段内环境烟感浓度的变化趋势函数；
根据烟感浓度的变化趋势函数预测下一时间段内环境烟感浓度的变化情况。
6.根据权利要求5所述的一种基于深度学习的智能消防分级预警方法，其特征在于：根据火焰辐射能量波长变化趋势进行分析包括以下内容：
在时间T1到T2时间段内随机选择多个时间点t1、t2、---、tg，得到对应时间点波长检测器采集的火焰辐射能量波长λ11、λ22、---、λng；
对各时间点采集的火焰辐射能量波长数据进行拟合，得到T1到T2时间段内火焰辐射能量波长的变化趋势函数；
根据火焰辐射能量波长的变化趋势函数预测下一时间段内火焰辐射能量波长的变化情况。
7.根据权利要求6所述的一种基于深度学习的智能消防分级预警方法，其特征在于：所述多维数据分析步骤还包括根据预测下一时间段内环境温度、烟感浓度、火焰温度和火焰辐射能量波长的变化情况分析出极限边界值；所述极限边界值包括环境温度的最大值、烟感浓度的最大值、火焰温度的最大值和火焰辐射能量波长的最小值。
8.根据权利要求7所述的一种基于深度学习的智能消防分级预警方法，其特征在于：所述分级预警步骤包括以下内容：
根据预测的下一时间段内环境温度的变化情况，判断下一时间段内环境温度的最大值与第一级预警环境温度阈值和第二级预警环境温度阈值之间的关系；
和/或根据预测的下一时间段内火灾处火焰温度的变化情况，判断下一时间段内火灾处火焰温度的最大值与第一级预警火焰温度阈值和第二级预警火焰温度阈值之间的关系；
和/或根据预测的下一时间段内烟感浓度的变化情况，判断下一时间段内烟感浓度的最大值与第一级预警烟感浓度阈值和第二级预警烟感浓度阈值之间的关系；
和/或根据预测的下一时间段火焰辐射能量波长的变化情况，判断下一时间段内火焰辐射能量波长的最小值与第一级预警波长阈值和第二级预警波长阈值之间的关系；
如果上述步骤中任意一种情况达到分级预警的预设条件，则进行相应等级的预警提示。
9.根据权利要求1-8任意一项所述的一种基于深度学习的智能消防分级预警方法的智能消防分级预警系统，其特征在于：包括用于实时采集各监测点数据的数据采集节点，用于接收所述数据采集节点采集的数据并进行分析以及结果判断的数据分析处理模块。
10.根据权利要求9所述的一种基于深度学习的智能消防分级预警方法的智能消防分级预警系统，其特征在于：所述数据采集节点包括用于采集各监测点环境温度数据的温度传感器，用于采集各监测点火灾处的火焰温度数据的红外热像仪、用于采集各监测点环境烟感浓度数据的烟感传感器和用于采集各监测点火焰辐射能量波长的波长检测器。
CN201910393852.4A 2019-05-13 2019-05-13 一种基于深度学习的智能消防分级预警方法及系统 Active CN110070690B (zh)

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