CN110503798A - 一种基于泛在电力物联网的智能火灾检测系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及火灾预防技术领域，尤其涉及一种基于泛在电力物联网的智能火灾检测系统及方法。主要解决原有的技术中误报率高，需要人工定期巡检的问题，系统包括红外测温单元，图像采集单元分别与处理单元连接，处理单元与灭火单元和阻燃单元分别连接，方法包括以下步骤：S1：采集现场测温数据进行温度异常判断；S2：根据异常采集现场图像与现场元件信号进行明火判断；S3：根据明火判断结果进行阻燃降温操作或灭火操作。本发明的优点是：极大的提高了火灾检测的准确率，设备铺设简单并且检测范围大，通过计算机自检节约人力成本。
Description
技术领域
本发明涉及一种火灾预防技术领域，尤其涉及一种基于泛在电力物联网的智能火灾检测系统及方法。
背景技术
随着国民经济的发展，电网改造的进程也在加快，在电网改造建设过程中，变电站的建设数量呈现不断上升的趋势，许多变电站都设计为无人值班变电站，在此种方案情况下，消防系统的正常运行对变电站安全生产显得尤为重要。
而火灾的灾前检测是整个消防系统的第一环，灾前检测系统的完善能起到预防火灾发生的作用，一旦发现火灾也能第一时间报警极大的缩短了消防救援时间。
目前的灾前预警方法较为传统，使用一些烟雾传感器和温度传感器进行监测，传统方法的缺点在于误报的可能性比较大，需要人工定期巡检。
发明内容
本发明主要解决原有的技术中误报率高，需要人工定期巡检的问题。提供了一种火灾检测更准确的基于泛在电力物联网的智能火灾检测系统及方法。
为解决上述技术问题，本发明通过下述技术方案解决：红外测温单元，图像采集单元分别与处理单元连接，处理单元与灭火单元和阻燃单元分别连接；
红外测温单元，包括分别作为三个顶点呈等边三角形放置的三个远距离红外测温仪；
图像采集单元，包括三个摄像头，分别为带有紫色滤镜的摄像头与带有红色滤镜的摄像头以及正常摄像头；
处理单元接收红外测温单元与图像采集单元的信号并执行判断，然后根据判断结果发送控制指令至灭火单元或阻燃单元。
包括以下步骤：
S1：采集现场测温数据进行温度异常判断；
S2：根据异常采集现场图像与现场元件信号进行明火判断；
S3：根据明火判断结果进行阻燃降温操作或灭火操作。
作为优选，所述s1具体内容包括
s11：将远距离红外测温仪及其检测范围进行编号；
s12：采集三个远距离红外测温仪对应的三组测温数据；
s13：对比三组数据取其中最大值作为比较数据；
s14：将比较数据与预设阈值进行大小比较；
s15：比较数据若大于预设阈值则进行异常报警并执行下一步骤，比较数据若小于预设阈值则重复执行s1。
作为优选，所述s15异常报警的内容包括异常温度数值与异常温度位置数据。
作为优选，所述异常温度位置判定步骤包括：
s151：读出比较数据所对应的的远距离红外测温仪编号，并读取对应的检测范围编号；
s152：将检测范围编号作为异常温度位置数据。
作为优选，所述s2具体内容包括
s21: 采集现场摄像头所拍摄的紫色图像、红色图像以及正常图像；
s22：对紫色图像、红色图像以及正常图像进行预处理，提取三种图像的颜色特征；
s23：将三种图像的颜色特征与图像数据库中的明火图像的颜色特征进行对比；
s24：分析对比结果，若对比结果为特征相似并且现场光敏元件传回有效信号则判定有明
火，否则判定为无明火。
作为优选，所述s22光敏元件有效信号为现场有波长为180-260nm的紫外线。
作为优选，所述s3具体内容包括
s31：根据有明火判定启动灭火装置，根据无明火判定启动二氧化碳喷枪；
s32：二氧化碳喷枪启动后使喷头旋转对准温度异常点；
s33：二氧化碳喷枪喷射液态二氧化碳；
s34：当比较数据降至阈值以下时便关闭喷枪。
本发明的有益效果是：1.极大的提高了火灾检测的准确率；2.设备铺设简单并且检测范围大；3.通过计算机自检节约人力成本。
附图说明
图1是本发明的一种结构框图。
具体实施方式
下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
实施例一：
一种基于泛在电力物联网的智能火灾检测系统及方法，如图1所示，本实施例包括：
红外测温单元，图像采集单元分别与处理单元连接，处理单元与灭火单元和阻燃单元分别连接，红外测温单元包括三个远距离红外测温仪，三个远距离红外测温仪分别作为三个顶点呈等边三角形放置的；图像采集单元包括三个摄像头，分别为带有紫色滤镜的摄像头与带有红色滤镜的摄像头以及正常摄像头；处理单元用于接收红外测温单元发送的测温数据与图像采集单元所采集的图像，并将测温数据与阈值进行比较，然后根据判断结果发送控制指令至灭火单元或阻燃单元。具体实施方法如下：
S1：采集现场测温数据进行温度异常判断，具体操作过程如下：
s11：将三个远距离红外测温仪进行编号1，2，3，对应的检测范围编号为p1，p2，p3；
s12：计算机采集三个远距离红外测温仪所测得的三组测温数据；
s13：通过计算得到三组数据中的最大值，将此最大值作为比较数据；
s14：将比较数据与预设阈值进行大小比较；
s15：比较数据若大于预设阈值则进行异常报警，异常报警内容包括异常温度数值与异常温度位置数据，异常温度位置数据获取过程如下
s151：读出比较数据所对应的远距离红外测温仪编号，并读取对应的检测范围编号；
s152：将检测范围编号作为异常温度位置数据。
S2：根据异常采集现场图像与现场元件信号进行明火判断，具体操作过程如下：
s21: 采集现场三个摄像头所拍摄的紫色图像、红色图像以及正常图像；
s22：对紫色图像、红色图像以及正常图像进行灰度化与图像增强，提取三种图像在HSV颜色空间下的颜色矩作为颜色特征；
s23：使用现有公开技术中一种基于区域颜色特征的图像相似性匹配算法将所提取的三种图像的颜色特征与图像数据库中的明火图像的颜色特征进行相似度对比；
s24: 分析对比结果，若对比结果为特征相似并且现场光敏元件传回有效信号证明现场
存在波长为180-260nm的紫外线则判定有明火，否则判定为无明火。
S3：根据明火判断结果进行阻燃降温操作或灭火操作，具体操作过程如下：
s31：根据有明火判定启动灭火装置进行灭火，根据无明火判定启动二氧化碳喷枪；
s32：二氧化碳喷枪启动后根据预设的旋转角度使喷头旋转对准异常温度位置；
s33：二氧化碳喷枪喷射液态二氧化碳；
s34：当比较数据降至阈值以下时便关闭喷枪。
以上所述的实施例只是本发明的一种较佳的方案，并非对本发明作任何形式上的限制，在不超出权利要求所记载的技术方案的前提下还有其它的变体及改型。
Claims (8)
1.一种基于泛在电力物联网的智能火灾检测系统，其特征在于，包括红外测温单元，图像采集单元分别与处理单元连接，处理单元与灭火单元和阻燃单元分别连接；
红外测温单元，包括分别作为三个顶点呈等边三角形放置的三个远距离红外测温仪；
图像采集单元，包括三个摄像头，分别为带有紫色滤镜的摄像头与带有红色滤镜的摄像头以及正常摄像头；
处理单元接收红外测温单元与图像采集单元的信号并执行判断，然后根据判断结果发送控制指令至灭火单元或阻燃单元。
2.一种基于泛在电力物联网的智能火灾检测方法，采用权利要求1中所述的系统，其特征在于，包括以下步骤：
S1：采集现场测温数据进行温度异常判断；
S2：根据异常采集现场图像与现场元件信号进行明火判断；
S3：根据明火判断结果进行阻燃降温操作或灭火操作。
3.根据权利要求2所述的一种基于泛在电力物联网的智能火灾检测方法，其特征在于，所述s1具体内容包括
s11：将远距离红外测温仪及其检测范围进行编号；
s12：采集三个远距离红外测温仪对应的三组测温数据；
s13：对比三组数据取其中最大值作为比较数据；
s14：将比较数据与预设阈值进行大小比较；
s15：比较数据若大于预设阈值则进行异常报警并执行下一步骤，比较数据若小于预设阈值则重复执行s1。
4.根据权利要求3所述的一种基于泛在电力物联网的智能火灾检测方法，其特征在于,所述s15异常报警的内容包括异常温度数值与异常温度位置数据。
5.根据权利要求4所述的一种基于泛在电力物联网的智能火灾检测方法，其特征在于,所述异常温度位置判定步骤包括：
s151：读出比较数据所对应的的远距离红外测温仪编号，并读取对应的检测范围编号；
s152：将检测范围编号作为异常温度位置数据。
6.根据权利要求2所述的一种基于泛在电力物联网的智能火灾检测方法，其特征在于，所述s2具体内容包括
s21: 采集现场摄像头所拍摄的紫色图像、红色图像以及正常图像；
s22：对紫色图像、红色图像以及正常图像进行预处理，提取三种图像的颜色特征；
s23：将三种图像的颜色特征与图像数据库中的明火图像的颜色特征进行对比；
s24:分析对比结果，若对比结果为特征相似并且现场光敏元件传回有效信号则判定有明火，否则判定为无明火。
7.根据权利要求4所述的一种基于泛在电力物联网的智能火灾检测方法，其特征在于，所述s22光敏元件有效信号为现场有波长为180-260nm的紫外线。
8.根据权利要求2所述的一种基于泛在电力物联网的智能火灾检测方法，其特征在于，所述s3具体内容包括
s31：根据有明火判定启动灭火装置，根据无明火判定启动二氧化碳喷枪；
s32：二氧化碳喷枪启动后使喷头旋转对准温度异常点；
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