CN110448849A - 一种基于机器学习的消火栓压力监测系统及方法 - Google Patents

一种基于机器学习的消火栓压力监测系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于机器学习的消火栓压力监测系统及方法，包括以下：将整个区域的消火栓划分为若干个压力监测单元，并在所述压力监测单元中建立压力监测基站；对所述压力监测单元内的消火栓按照1‑n进行编号，获取整个区域内的消火栓的位置信息，并将所述位置信息关联对应消火栓的编号存入所述压力监测基站；每隔阈值时间T1获取消火栓的压力值，对压力值分别进行分析判断是否存在压力异常的情况，若存在则对对应编号的消火栓进行报警。本发明通过建立局域网来较大地提高压力监测单元的抗干扰能力以及数据传输稳定性，本发明还通过采用基于机器学习的方式来对消火栓的压力异常情况进行监测，在智能的情况下能够保证数据监测的准确性，十分实用。

Description

一种基于机器学习的消火栓压力监测系统及方法
技术领域
本发明涉及消火栓技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的消火栓压力监测系统及方法。
背景技术
随着国民经济的不断发展，城乡基本建设规模逐年增大，特别是城市，高层建筑不断增多，消防系统也是保障楼宇安全的一个重要系统，而作为消防系统中的重要组成部分-消防栓，是保障消防安全的一个重要灭火设备。随着消防栓的长期搁置，特别是对于一些旧的楼宇，消防栓在长期使用时主要有两方面的问题：一是消防栓被破坏，二是水压不够，影响消防栓的灭火效果，导致火情得不到有效地控制，同时消防栓最根本的内在隐患也缺乏有效的实时监测，不能保障消防栓处于有效的状态，而消防栓管网压力不足或者压力过大造成的救灾不及时的情况每天都在发生。
专利号为201811248301.0的专利文献公开了一种基于人工智能的消火栓压力异常识别方法，但是该方法仅仅是通过对采集到的消火栓数据进行分析，并没有提到是如何进行有效的分析，且没有提出一种能够高效配合压力异常检测方法的系统，这样一来就给技术人员带来了很大的困扰，需要进行的工作也很繁重。
当今市场急需一种基于机器学习的消火栓压力监测系统及方法，能够通过划分单元的方式对局部地区的消火栓进行监控，并能够较为精确分析出消火栓是否存在压力异常的情况。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术的不足，提供一种基于机器学习的消火栓压力监测系统及方法。
为了实现上述目的，本发明采用以下的技术方案：
提出一种基于机器学习的消火栓压力监测系统，包括：
若干个压力监测单元，所述压力监测单元包括设置于所述压力监测单元内的若干个消火栓以及压力监测基站，所述压力监测单元用于对该单元内的消火栓的压力值进行监测；
WIFI通信模块，所述WIFI通信模块分别设置于所述消火栓以及压力监测基站处，所述WIFI通信模块用于在每个压力监测单元内建立局域网，使所述压力监测基站与消火栓建立通信连接；
水压传感器，所述水压传感器设置于所述消火栓处，所述水压传感器用于每隔阈值时间T1采集对应消火栓的压力值；
GPS定位模块，所述GPS定位模块设置于所述消火栓处，所述GPS定位模块用于获取对应消火栓的位置信息；
报警模块，所述报警模块设置于所述压力监测基站处，所述报警模块用于在消火栓存在压力异常时对对应的消火栓进行报警；
处理模块，所述处理模块设置于所述压力监测基站处，所述处理模块用于对所述消火栓对应的水压传感器获取的压力值进行分析判断该消火栓是否出现压力异常情况，若存在压力异常情况，则控制报警模块进行报警。
进一步，所述压力监测单元中的消火栓均按照由南向北、自西向东的规则进行依次编号。
进一步，所述报警模块具体包括蜂鸣器以及显示器，所述蜂鸣器用于发出声响提醒用户，所述显示器用于显示出现压力异常的消火栓的对应编号。
本发明还提出一种基于机器学习的消火栓压力监测方法，应用于上述基于机器学习的消火栓压力监测系统，包括以下：
将整个区域的消火栓划分为若干个压力监测单元，并在所述压力监测单元中建立压力监测基站；
对所述压力监测单元内的消火栓按照1-n进行编号，获取整个区域内的消火栓的位置信息，并将所述位置信息关联对应消火栓的编号存入所述压力监测基站；
每隔阈值时间T1获取消火栓的压力值，对所述压力值分别进行分析判断是否存在压力异常的情况，若存在则对对应编号的消火栓进行报警。
进一步，所述将整个区域的消火栓划分为若干个压力监测单元的具体方式包括以下：
获取区域内的城区以及郊区的划分信息；
根据城区以及郊区的划分信息，在城区区域以每个压力监测基站监管3-4公里范围的消火栓为规则进行压力监测单元的划分；
在郊区区域以每个压力监测基站监管7-8公里的消火栓为规则进行压力监测单元的划分。
进一步，上述对压力值是否存在异常的判断方法具体包括以下：
将水压传感器测得的压力值作为纵坐标yj，将获取压力值对应的时间ti作为横坐标建立函数关系f(ti，yi)，其中ti+1＝ti+T1；
采用N-h个正常的压力值以及获取压力值对应的时间以及h个异常的压力值以及获取压力值对应的时间作为样本集进行训练得到压力监测模型；
将水压传感器测得的压力值以及测得压力值对应的时间ti输入所述压力监测模型得到压力异常因子，若所述压力异常因子大于设定的压力异常阈值，则说明该压力值异常。
进一步，所述压力监测模型具体通过以下方式获得：
计算样本点(ti，yj)到样本点(tj，yj)的可达距离RDk((ti，yi)，(tj，yj))，得到
RDk((ti，yi)，(tj，yj))＝max(||(ti，yi)-(tk，yi)||，||(ti，y)-(tj，yj)||)；
计算样本点(ti，y)的局部可达密度
其中代表(ti，yi)的k邻近邻域中N个样本点的第m个样本点；
计算得到压力监测模型
其中LOFk((ti，yi))为压力异常因子。
进一步，所述报警模块报警之后发送请求指令，处理模块接收请求指令后生成日志文件，所述日志文件包含以下信息：当前的时间、存在压力异常情况的消火栓的位置信息、存在异常的压力值。
还提出一种计算机可读存储的介质，所述计算机可读存储的介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求4-8任一项所述方法的步骤。
本发明的有益效果为：
本发明通过采用WIFI通信模块以局域网的形式使各个压力监测单元内部的消火栓与压力监测基站建立通信连接，这样一来能够较大地提高压力监测单元的抗干扰能力以及数据传输稳定性，本发明还通过采用基于机器学习的方式来对消火栓的压力异常情况进行监测，在智能的情况下能够保证数据监测的准确性，十分实用。
附图说明
图1所示为本发明一种基于机器学习的消火栓压力监测方法流程图。
具体实施方式
以下将结合实施例和附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整的描述，以充分地理解本发明的目的、方案和效果。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。附图中各处使用的相同的附图标记指示相同或相似的部分。
参照图1，本发明提出基于一种基于机器学习的消火栓压力监测系统，包括：
若干个压力监测单元，所述压力监测单元包括设置于所述压力监测单元内的若干个消火栓以及压力监测基站，所述压力监测单元用于对该单元内的消火栓的压力值进行监测；
WIFI通信模块，所述WIFI通信模块分别设置于所述消火栓以及压力监测基站处，所述WIFI通信模块用于在每个压力监测单元内建立局域网，使所述压力监测基站与消火栓建立通信连接；
通过采用WIFI通信模块以局域网的形式使各个压力监测单元内部的消火栓与压力监测基站建立通信连接，因为局域网的抗干扰能力较强，且对于数据的传输的保密效果较好，这样一来能够较大地提高压力监测单元的抗干扰能力以及数据传输稳定性。
水压传感器，所述水压传感器设置于所述消火栓处，所述水压传感器用于每隔阈值时间T1采集对应消火栓的压力值；阈值时间T1可以由用户自己确定，可以根据实地考察采用什么阈值时间T1合适。
GPS定位模块，所述GPS定位模块设置于所述消火栓处，所述GPS定位模块用于获取对应消火栓的位置信息；
报警模块，所述报警模块设置于所述压力监测基站处，所述报警模块用于在消火栓存在压力异常时对对应的消火栓进行报警；
处理模块，所述处理模块设置于所述压力监测基站处，所述处理模块用于对所述消火栓对应的水压传感器获取的压力值进行分析判断该消火栓是否出现压力异常情况，若存在压力异常情况，则控制报警模块进行报警。
作为本方案的优选实施方式，所述压力监测单元中的消火栓均按照由南向北、自西向东的规则进行依次编号。本方案仅仅是为了给出一个具体的编号方式，实际上只要是能够方便工作人员进行编号辨别的方式都是可以的。
作为本方案的优选实施方式，所述报警模块具体包括蜂鸣器以及显示器，所述蜂鸣器用于发出声响提醒用户，所述显示器用于显示出现压力异常的消火栓的对应编号。在具体工作时，蜂鸣器发出声响，显示器就会对应显示有问题的消火栓编号，因为考虑到可能会同时出现问题，所以可以采用轮播的形式进行展示。
本发明还提出一种基于机器学习的消火栓压力监测方法，应用于上述基于机器学习的消火栓压力监测系统，包括以下：
将整个区域的消火栓划分为若干个压力监测单元，并在所述压力监测单元中建立压力监测基站；
对所述压力监测单元内的消火栓按照1-n进行编号，获取整个区域内的消火栓的位置信息，并将所述位置信息关联对应消火栓的编号存入所述压力监测基站；
每隔阈值时间T1获取消火栓的压力值，对所述压力值分别进行分析判断是否存在压力异常的情况，若存在则对对应编号的消火栓进行报警。
作为本方案的优选实施方式，所述将整个区域的消火栓划分为若干个压力监测单元的具体方式包括以下：
获取区域内的城区以及郊区的划分信息；
根据城区以及郊区的划分信息，在城区区域以每个压力监测基站监管3-4公里范围的消火栓为规则进行压力监测单元的划分；
在郊区区域以每个压力监测基站监管7-8公里的消火栓为规则进行压力监测单元的划分。
考虑到城乡的消火栓的分布位置密集程度可能有所不同，故在本实施例实施例当中做出自适应性的调整。
作为本方案的优选实施方式，上述对压力值是否存在异常的判断方法具体包括以下：
将水压传感器测得的压力值作为纵坐标yj，将获取压力值对应的时间ti作为横坐标建立函数关系f(ti，yi)，其中ti+1＝ti+T1；
采用N-h个正常的压力值以及获取压力值对应的时间以及h个异常的压力值以及获取压力值对应的时间作为样本集进行训练得到压力监测模型；
将水压传感器测得的压力值以及测得压力值对应的时间ti输入所述压力监测模型得到压力异常因子，若所述压力异常因子大于设定的压力异常阈值，则说明该压力值异常。压力异常阈值可以根据代入一个工作人员认为是压力异常的临界值到模型中得出的压力异常因子，也可以根据实际情况进行设定。
作为本方案的优选实施方式，所述压力监测模型具体通过以下方式获得：
计算样本点(ti，yj)到样本点(tj，yj)的可达距离RDk((ti，yi)，(tj，yj))，得到
RDk((ti，yi)，(tj，yj))＝max(||(ti，yi)-(tk，yi)||，||(ti，y)-(tj，yj)||)；计算样本点(ti，y)的局部可达密度
其中代表(ti，yi)的k邻近邻域中N个样本点的第m个样本点；计算得到压力监测模型
其中LOFk((ti，yi))为压力异常因子。
作为本方案的优选实施方式，所述报警模块报警之后发送请求指令，处理模块接收请求指令后生成日志文件，所述日志文件包含以下信息：当前的时间、存在压力异常情况的消火栓的位置信息、存在异常的压力值。在本实施例中为了方便工作人员进行分析，还在报警模块完成报警之后生成日志文件，有利于工作人员进行总结。
还提出一种计算机可读存储的介质，所述计算机可读存储的介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求4-8任一项所述方法的步骤。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。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，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储的介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。
尽管本发明的描述已经相当详尽且特别对几个所述实施例进行了描述，但其并非旨在局限于任何这些细节或实施例或任何特殊实施例，而是应当将其视作是通过参考所附权利要求考虑到现有技术为这些权利要求提供广义的可能性解释，从而有效地涵盖本发明的预定范围。此外，上文以发明人可预见的实施例对本发明进行描述，其目的是为了提供有用的描述，而那些目前尚未预见的对本发明的非实质性改动仍可代表本发明的等效改动。
以上所述，只是本发明的较佳实施例而已，本发明并不局限于上述实施方式，只要其以相同的手段达到本发明的技术效果，都应属于本发明的保护范围。在本发明的保护范围内其技术方案和/或实施方式可以有各种不同的修改和变化。

Claims (9)

1.一种基于机器学习的消火栓压力监测系统，其特征在于，包括：
若干个压力监测单元，所述压力监测单元包括设置于所述压力监测单元内的若干个消火栓以及压力监测基站，所述压力监测单元用于对该单元内的消火栓的压力值进行监测；
WIFI通信模块，所述WIFI通信模块分别设置于所述消火栓以及压力监测基站处，所述WIFI通信模块用于在每个压力监测单元内建立局域网，使所述压力监测基站与消火栓建立通信连接；
水压传感器，所述水压传感器设置于所述消火栓处，所述水压传感器用于每隔阈值时间T1采集对应消火栓的压力值；
GPS定位模块，所述GPS定位模块设置于所述消火栓处，所述GPS定位模块用于获取对应消火栓的位置信息；
报警模块，所述报警模块设置于所述压力监测基站处，所述报警模块用于在消火栓存在压力异常时对对应的消火栓进行报警；
处理模块，所述处理模块设置于所述压力监测基站处，所述处理模块用于对所述消火栓对应的水压传感器获取的压力值进行分析判断该消火栓是否出现压力异常情况，若存在压力异常情况，则控制报警模块进行报警。
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的消火栓压力监测系统，其特征在于，所述压力监测单元中的消火栓均按照由南向北、自西向东的规则进行依次编号。
3.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的消火栓压力监测系统，其特征在于，所述报警模块具体包括蜂鸣器以及显示器，所述蜂鸣器用于发出声响提醒用户，所述显示器用于显示出现压力异常的消火栓的对应编号。
4.一种基于机器学习的消火栓压力监测方法，其特征在于，应用于上述基于机器学习的消火栓压力监测系统，包括以下：
将整个区域的消火栓划分为若干个压力监测单元，并在所述压力监测单元中建立压力监测基站；
对所述压力监测单元内的消火栓按照1-n进行编号，获取整个区域内的消火栓的位置信息，并将所述位置信息关联对应消火栓的编号存入所述压力监测基站；
每隔阈值时间T1获取消火栓的压力值，对所述压力值分别进行分析判断是否存在压力异常的情况，若存在则对对应编号的消火栓进行报警。
5.根据权利要求4所述的一种基于机器学习的消火栓压力监测方法，其特征在于，所述将整个区域的消火栓划分为若干个压力监测单元的具体方式包括以下：
获取区域内的城区以及郊区的划分信息；
根据城区以及郊区的划分信息，在城区区域以每个压力监测基站监管3-4公里范围的消火栓为规则进行压力监测单元的划分；
在郊区区域以每个压力监测基站监管7-8公里的消火栓为规则进行压力监测单元的划分。
6.根据权利要求4所述的一种基于机器学习的消火栓压力监测方法，其特征在于，上述对压力值是否存在异常的判断方法具体包括以下：
将水压传感器测得的压力值作为纵坐标yj，将获取压力值对应的时间ti作为横坐标建立函数关系f(ti，yi)，其中ti+1＝ti+T1；
采用N-h个正常的压力值以及获取压力值对应的时间以及h个异常的压力值以及获取压力值对应的时间作为样本集进行训练得到压力监测模型；
将水压传感器测得的压力值以及测得压力值对应的时间ti输入所述压力监测模型得到压力异常因子，若所述压力异常因子大于设定的压力异常阈值，则说明该压力值异常。
7.根据权利要求6所述的一种基于机器学习的消火栓压力监测方法，其特征在于，所述压力监测模型具体通过以下方式获得：
计算样本点(ti，yj)到样本点(tj，yj)的可达距离RDk((ti，yi)，(tj，yj))，得到
RDk((ti，yi)，(tj，yj))＝max(||(ti，yi)-(tk，yi)||，||(ti，y)-(tj，yj)||)；
计算样本点(ti，y)的局部可达密度
其中代表(ti，yi)的k邻近邻域中N个样本点的第m个样本点；
计算得到压力监测模型
其中LOFk((ti，yi))为压力异常因子。
8.根据权利要求4所述的一种基于机器学习的消火栓压力监测方法，其特征在于，所述报警模块报警之后发送请求指令，处理模块接收请求指令后生成日志文件，所述日志文件包含以下信息：当前的时间、存在压力异常情况的消火栓的位置信息、存在异常的压力值。
9.一种计算机可读存储的介质，所述计算机可读存储的介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求4-8中任一项所述方法的步骤。
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