CN111047814A - 一种适用于地铁站火灾警情的智能疏散系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种适用于地铁站火灾警情的智能疏散系统及方法。火灾报警模块发现火灾警情并传播火灾信息；火源定位模块根据火灾警情的图片信息和火灾烟气信息对火源进行定位，室内行人定位模块对地铁站内的行人进行定位，中继控制模块分别与报警模块、火源定位模块和室内行人定位模块连接，中继控制模块获取火灾信息、火灾定位信息和行人定位信息进行汇总，总控制模块与中继控制模块连接，总控制模块根据汇总的信息、地铁APP客户端采集的行人信息和地图管理系统采集的行人信息规划各个行人的动态逃生路径，并生成逃生路径引导图。本发明能够高精度定位行人位置和火源位置，动态规划个人在火灾下的最佳逃生路径。

Description

一种适用于地铁站火灾警情的智能疏散系统及方法
技术领域
本发明涉及地铁站火灾警情的疏散领域，特别是涉及一种适用于地铁站火灾警情的智能疏散系统及方法。
背景技术
我国地铁行业的发展晚于国外发达国家，对地铁火灾条件下人员疏散逃生研究也相应滞后于国外，与此同时，由于地铁特殊的运行环境，加之其结构复杂、载客量大、空间相对封闭等特点，若其一旦发生突发事件，将对人民的生命和财产安全带来极大威胁。近几年随着城市地铁的大规模建设，有关地铁安全问题的研究逐渐兴起，目前尚未检索到与地铁站内火灾情况下行人应急疏散动态引导密切相关的文献，地铁建设完成后的安全问题研究、特别是应急管理方面的研究成果较少。
目前地铁站应用的火灾预警系统只能对火灾进行报警，不能在短时间内定位火源，无法在火灾初期对其进行有效控制，且地铁站内布置的静态应急疏散引导图在实际应用中通常被行人所忽视，而在发生火灾的紧急情况下又无暇顾及引导图，因此可靠性较差，而要实现行人动态逃生路径引导，必须研究室内定位技术，目前应用的GNSS/A-GNSS(辅助式卫星导航)系统在室内因搜索不到足够卫星数而无法工作，E-CID、OTDOA等蜂窝网定位技术虽然信号可以覆盖到室内，但是精度无法满足要求。
发明内容
本发明的目的是提供一种适用于地铁站火灾警情的智能疏散系统及方法，能够快速确定火源位置，并高精度定位行人位置，动态规划个人在火灾下的最佳逃生路径。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种适用于地铁站火灾警情的智能疏散系统，包括：终端节点、中继控制模块和总控制模块；所述终端节点包括：火灾报警模块、火源定位模块和室内行人定位模块；所述终端节点用于完成火灾探测、火源定位、室内行人定位的数据采集、处理、发送本节点检测结果与接收后台指令；所述火灾报警模块用于发现火灾警情并传播火灾信息；所述火灾报警模块与所述火源定位模块连接，所述火源定位模块用于根据采集的火灾警情的图片信息和火灾烟气信息对火源进行定位，所述室内行人定位模块用于对地铁站内的行人进行定位，所述中继控制模块分别与所述火灾报警模块、所述火源定位模块和所述室内行人定位模块连接，所述中继控制模块用于对火灾信息、火源定位信息和行人定位信息进行汇总，所述总控制模块与所述中继控制模块连接，所述总控制模块用于根据汇总的信息、地铁APP客户端采集的行人信息和地图管理系统采集的行人信息规划各个行人的动态逃生路径，并生成逃生路径引导图。
可选的，所述火灾报警模块包括火灾探测器、微处理器、数字电台和消防控制设施模块，所述火灾探测器用于发现火灾警情；所述微处理器与所述火灾探测器连接，所述微处理器用于接收火灾警情信号，所述数字电台与所述微处理器连接，所述数字电台用于接收并传播所述火灾警情信号；所述消防控制设施模块与所述微处理器连接，所述消防控制设施模块用于根据所述火灾警情信号启动相关消防设备的开关，所述微处理器与所述中继控制模块连接。
可选的，所述火源定位模块包括双目摄像头、烟感探头和中央控制器，所述双目摄像头用于采集火灾警情的视频序列；所述烟感探头用于采集烟气信息；所述中央控制器分别与所述双目摄像头和烟感探头连接，所述中央控制器用于对所述视频序列和所述烟气信息进行分析处理，确定火源位置，所述中央控制器与所述中继控制模块连接。
可选的，所述室内行人定位模块包括交换机、5G基站、WLAN基站、决策控制系统和移动设备，所述交换机用于为客户端读取位置信息提供通讯端口；所述5G基站和所述WLAN基站用于采集接收机获取行人到达预设地点的时间；所述移动设备用于发出实时移动信号；所述决策控制系统分别与所述交换机、所述5G基站、所述WLAN基站和所述移动设备连接，所述决策控制系统用于根据时间信息和所述实时移动信号信息，确定室内行人位置，所述决策控制系统与所述中继控制模块连接。
一种适用于地铁站火灾警情的智能疏散方法，包括：
通过火灾报警模块及时传播火灾信息，并根据实际情况选择是否开启相关消防设备；
根据所述火灾信息通过火源定位模块，确定火源位置；
通过火源定位模块采集烟气弥漫信息；
通过室内行人定位模块采用多种室内定位融合技术，确定地铁站内各个行人位置；
根据所述火灾信息、所述火源位置、所述烟气弥漫信息和各所述行人位置，结合实际情况为每个行人规划动态逃生路径引导图，并将所述动态逃生路径引导图发送到移动设备的客户端。
可选的，所述通过火灾报警模块及时传播火灾信息，并根据实际情况选择是否开启相关消防设备，具体包括：
通过火灾探测器发现地铁站内发生火灾警情，得到火灾警情信号；
通过微处理器和数字电台将所述火灾警情信号进行传播；
根据所述火灾警情信号确定消防设备的开启或关闭。
可选的，所述根据所述火灾信息通过火源定位模块，确定火源位置，具体包括：
通过双目摄像机获取立体图像对；
采用深度学习技术对所述立体图像对进行处理，得到所述立体图像对中包含的特征信息，并进行相似度度量；
对所述特征信息进行立体匹配，确定视差，计算火源的三维坐标；
根据所述火源的三维坐标，确定火源位置。
可选的，所述通过火源定位模块采集烟气弥漫信息，具体包括：
通过烟感探头采集烟气信息；
根据所述火源位置利用中央控制器设定火灾场景、最大热释放功率以及消防硬件设施的开闭参数值；
根据所述烟气信息和所述开闭参数值采用数值模拟的方式，得到烟气弥漫方向和弥漫速度的信息。
可选的，所述通过室内行人定位模块采用多种室内定位融合技术，确定地铁站内各个行人位置，具体包括：
进行共频带定位测量、5G定位测量和惯性传感器定位测量，得到不同的测量信号；
根据各所述测量信号对行人的基本位置进行估计，得到行人基本位置信息；
获取蓝牙指纹定位信息；
根据所述蓝牙指纹定位信息和所述行人基本位置信息进行位置结果融合，得到融合后的位置信息；
根据所述融合后的位置信息采用定位场景识别法、混合定位算法和路径拟合进行定位决策，确定地铁站内行人位置。
可选的，所述根据所述火灾信息、所述火源位置、烟气弥漫信息和各所述行人位置，结合实际情况为每个行人规划动态逃生路径引导图，并将所述动态逃生路径引导图发送到移动设备的客户端，具体包括：
获取地铁APP客户端采集的行人信息和地图管理系统采集的行人信息；
根据所述火灾信息、所述火源位置、烟气弥漫信息、各所述行人位置、所述地铁APP客户端采集的行人信息和所述地图管理系统采集的行人信息，为每个行人规划动态逃生路径引导图，并将所述动态逃生路径引导图发送到移动设备的客户端。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明提供一种适用于地铁站火灾警情的智能疏散系统及方法，该系统包括：火灾报警模块、火源定位模块、室内行人定位模块、中继控制模块和总控制模块；火灾报警模块用于发现火灾警情并传播火灾信息；火灾报警模块与火源定位模块连接，火源定位模块用于根据采集的火灾警情的图片信息和火灾烟气信息对火源进行定位，室内行人定位模块用于对地铁站内的行人进行定位，中继控制模块分别与报警模块、火源定位模块和室内行人定位模块连接，中继控制模块用于获取火灾信息、火灾定位信息和行人定位信息进行汇总，总控制模块与中继控制模块连接，总控制模块用于根据汇总的信息、地铁APP客户端采集的行人信息和地图管理系统采集的行人信息规划各个行人的动态逃生路径，并生成逃生路径引导图。通过上述系统能够快速确定火源位置，以及对不同火源位置烟气弥漫的速度和方向进行研究，结合行人位置和空间分布特征等信息，动态优化逃生路线，并引导行人快速疏散。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明适用于地铁站火灾警情的智能疏散系统组成结构图；
图2为本发明适用于地铁站火灾警情的智能疏散方法流程图；
图3为本发明双目摄像机对极几何原理图；
图4为本发明行人航位推算原理图；
图5为本发明蓝牙指纹定位原理图；
图6为本发明确定火源位置方法流程图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做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。
本发明的目的是提供一种适用于地铁站火灾警情的智能疏散系统及方法，能够快速确定火源位置，并高精度定位行人位置，动态规划个人在火灾下的最佳逃生路径。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
实施例1：
图1为本发明适用于地铁站火灾警情的智能疏散系统组成结构图。如图1所示，一种适用于地铁站火灾警情的智能疏散系统，包括：终端节点、中继控制模块4和总控制模块5；终端节点包括：火灾报警模块1、火源定位模块2和室内行人定位模块3；所述终端节点用于完成火灾探测、火源定位、室内行人定位的数据采集、处理、发送本节点检测结果与接收后台指令；火灾报警模块1用于发现火灾警情并传播火灾信息；火灾报警模块1与火源定位模块2连接，火源定位模块2用于根据采集的火灾警情的图片信息和火灾烟气信息对火源进行定位，室内行人定位模块3用于对地铁站内的行人进行定位，中继控制模块4分别与火灾报警模块1、火源定位模块2和室内行人定位模块3连接，中继控制模块4用于获取火灾信息、火源定位信息和行人定位信息进行汇总，总控制模块5与中继控制模块4连接，总控制模块5用于根据汇总的信息、地铁APP客户端采集的行人信息和地图管理系统采集的行人信息规划各个行人的动态逃生路径，并生成逃生路径引导图。
火灾报警模块1包括火灾探测器、微处理器、数字电台和消防控制设施模块，火灾探测器用于发现火灾警情；微处理器与火灾探测器连接，微处理器用于接收火灾警情信号，数字电台与微处理器连接，数字电台用于接收并传播火灾警情信号；消防控制设施模块与微处理器连接，消防控制设施模块用于根据火灾警情信号启动相关消防设备的开关，微处理器与中继控制模块4连接。
火源定位模块2包括双目摄像头、烟感探头和中央控制器，双目摄像头用于采集火灾警情的视频序列；烟感探头用于采集烟气信息；中央控制器分别与双目摄像头和烟感探头连接，中央控制器用于对视频序列和烟气信息进行分析处理，确定火源位置，中央控制器与中继控制模块4连接。
室内行人定位模块3包括交换机、5G基站、WLAN基站、决策控制系统和移动设备，交换机用于为客户端读取位置信息提供通讯端口；5G基站和WLAN基站用于采集接收机获取行人到达预设地点的时间；移动设备用于发出实时移动信号；决策控制系统分别与交换机、5G基站、WLAN基站和移动设备连接，决策控制系统用于根据时间信息和实时移动信号信息，确定室内行人位置，决策控制系统与中继控制模块4连接。
本发明基于5G技术、机器视觉以及室内定位等研发出一种适用于地铁站火灾警情的智能疏散系统，该智能疏散系统由终端节点、中继控制模块4和5总控制模块的3级架构组成，在现有研究的基础上进行了以下功能的实现：
该系统采用3级架构，确保整个系统在复杂环境中的可靠性；并采用5G无线通信技术，保证了整个架构的安全性及信息传递的时效性。该系统对快速确定火源位置，以及不同火源位置烟气弥漫的速度和方向进行研究，结合行人和空间等特征信息，动态优化逃生路线，并引导行人快速疏散。该系统借助5G技术进行站内待疏散人员高精度定位研究，避免传统定位技术在室内定位过程中存在的定位精度低、无法分辨楼层等问题。该系统基于深度学习采用图像型火源探测技术，且利用物联网技术将原有独立的火灾探头组网，快速定位着火点，确定火源位置；安装智能烟感探头，通过获取的信息推算出烟气弥漫速度和弥漫方向。该系统实现对地铁站内行人高精度定位，确定每一位行人的具体位置，为给其发送准确、具有针对性的逃生路径引导信息奠定基础。该系统综合个人所处位置、火源位置、人流轨迹、出口位置、可用安全疏散时间与所需安全疏散时间的差值等信息，动态规划个人在火灾下的最佳逃生路径，开发行人动态逃生路径引导图。
实施例2：
图2为本发明适用于地铁站火灾警情的智能疏散方法流程图，如图2所示，一种适用于地铁站火灾警情的智能疏散方法包括：
步骤101：通过火灾报警模块及时传播火灾信息，并根据实际情况选择是否开启相关消防设备，具体包括：
通过火灾探测器发现地铁站内发生火灾警情，得到火灾警情信号。
通过微处理器和数字电台将所述火灾警情信号进行传播。
根据所述火灾警情信号确定消防设备的开启或关闭。
步骤102：根据所述火灾信息通过火源定位模块，确定火源位置，具体包括：
步骤1021：通过双目摄像机获取立体图像对。
步骤1022：采用深度学习技术对所述立体图像对进行处理，得到所述立体图像对中包含的特征信息，并进行相似度度量。
步骤1023：对所述特征信息进行立体匹配，确定视差，计算火源的三维坐标。
步骤1024：根据所述火源的三维坐标，确定火源位置，工作人员应立即对火源进行控制。图6为本发明确定火源位置方法流程图。
在步骤1021之前包括执行以下步骤：
对双目摄像机的内、外参数进行标定。
步骤1022具体包括：
在获取的立体图像对中对火源进行目标捕捉。
对立体图像对进行预处理，包括图像区域分割、尺度归一化和灰度归一化等。
通过卷积神经网络自动学习立体图像对中包含的特征信息。
设定阈值进行相似度度量，超过阈值即可确定目标为火源，执行下一步；否则继续处理下一帧图像。
步骤1023采用以下方法计算三维坐标以确定火源位置：左右摄像机分别拍摄不同视角下同一三维空间的火焰场景图像，由对极几何原理可知匹配点对m和m'的反投影射线l和l'确定了一个通过两摄像机光心的极平面，l和l'必相交于一个空间点。同时l和l'与两摄像机之间的基线构建了一个三角形，两个顶点分别是摄像机1和摄像机2的光心，另一个顶点是两条反投影线的交点即要确定的空间点。在此基础上，将两个摄像机投影矩阵分别设为C1和C2，同时令C1＝k1[I|0]，C2＝k2[R|T]。世界坐标系原点选在摄像机1的位置，摄像机1经过旋转和平移得到摄像机2的位置，k1和k2分别是两摄像机的内参数矩阵，R、T分别为旋转和平移矩阵，用公式λm＝CM来表示二维图像与三维空间位置的几何关系，通过摄像机1和摄像机2的关系可求出M的解，同时应用最小二乘法即可解出公式λm＝CM中的三维空间坐标值，由于双目摄像机拍摄的过程中平行放置，基线距离已知，因此通过投影矩阵计算出来火源的三维坐标即为空间实际坐标。
步骤103：通过火源定位模块采集烟气弥漫信息，具体包括：
通过烟感探头采集烟气信息。
根据所述火源位置利用中央控制器设定火灾场景、最大热释放功率以及消防硬件设施的开闭参数值。
根据所述烟气信息和所述开闭参数值采用数值模拟的方式，得到烟气弥漫方向和弥漫速度的信息。
采用数值模拟的方式研究烟气流动规律之前，需要对环境、火源、工况等相关参数进行设定，第一步设定火灾场景、最大热释放功率以及消防硬件设施的开闭参数值就是为第二部数值模拟做准备工作。
当地铁站内发生火灾时，火灾烟气的流动为非定常的三维湍流流动，计算地铁火灾烟气弥漫方向和弥漫速度等运动规律应满足如下的基本方程：
连续方程：
Figure BDA0002337237270000091
动量方程：
Figure BDA0002337237270000092
能量方程：
Figure BDA0002337237270000093
浓度方程：
Figure BDA0002337237270000094
状态方程：P＝ρRT
边界内部传热方程：
Figure BDA0002337237270000095
内壁边界条件：
Figure BDA0002337237270000096
其中μi、μj为烟气弥漫速度分量，P为烟气压力，ρ为烟气密度，ρ0为初始密度，T为环境温度，gi为重力加速度，cP为空气比热容，λ为空气导热系数，q为热辐射通量，CS为该组分的质量分数，DS为该组分的扩散系数，ms为该组分的质量生成率，R为气体常数，Ts为壁面温度，λs为该组分导热系数，
Figure BDA0002337237270000097
为雷诺数，C1＝0.036Pr 1/3，P为普朗特数。
步骤104：通过室内行人定位模块采用多种室内定位融合技术，确定地铁站内各个行人位置，具体包括：
进行共频带定位测量、5G定位测量、惯性传感器定位测量多种信号测量，得到不同的测量信号。
根据各所述测量信号对行人的基本位置进行估计，得到行人基本位置信息。
获取蓝牙指纹定位信息。
根据所述蓝牙指纹定位信息和所述行人基本位置信息进行位置结果融合，得到融合后的位置信息。
根据所述融合后的位置信息采用定位场景识别法、混合定位算法和路径拟合进行定位决策，确定地铁站内行人位置。
基于5G的多种室内定位融合技术的原理如下：
(1)首先要进行行人航位推算，利用手机内置的惯性传感器(陀螺仪、加速度计、磁力计等)对行人步长、步态和航向角进行估计，并通过获取5G信号强度，利用室内信号传输模型来计算不同基站与行人移动设备之间的距离，从而估计行人的具体位置。假设已知其实际位置坐标(x1,y1)，根据步长s1和航向角θ1推算下一步位置信息(x2,y2)，推算公式为
Figure BDA0002337237270000101
并利用Hata-Okumaram模型求出行人携带的移动设备与相应接入点之间的距离，如下：
Figure BDA0002337237270000102
其中，d表示5G基站与移动设备之间的距离，PTX表示5G基站输出信号强度，PRX表示移动设备接收到的信号强度，GTX表示5G基站的天线收益，GRX表示移动设备的天线收益，λ表示信号波长，n为信号遮挡因子，Xα为标准差为α的随机变量。
(2)再进行蓝牙指纹定位，当移动设备接近蓝牙发射机时，会接收到蓝牙发射的广播信号，蓝牙基站周期性发送的广播信号包含唯一物理地址编码Mac地址和信号强度指示RSSI。移动设备终端会同时收到当前位置多个蓝牙基站发送的信号，信号因距离不同而衰减不同，综合当前位置不同蓝牙的不同信号强度序列，可获取当前位置唯一标志的RSSI序列作为参考指纹。在线定位时将扫描到的蓝牙信号强度序列与指纹库中的参指纹序列匹配，从而计算出概率最大的目标位置。
(3)利用扩展卡尔曼滤波对上述多种定位方式进行融合，建立状态方程和观测方程如下：
Figure BDA0002337237270000111
式中，W-N(0,Q)，V-N(0,R)，W和V相互独立，Q和R分别表示系统过程噪声协方差和观测过程噪声协方差。状态方程中，(xk,yk)表示行人预测的第K步位置；θk表示预测的第K步航向角；Δθ为航向角增量，可设为常数；观测方程中，(xk,yk)表示蓝牙定位位置；sk、θk表示第K步的步长和航向角。
步骤105：根据所述火灾信息、所述火源位置、烟气弥漫信息和各所述行人位置，结合实际情况为每个行人规划动态逃生路径引导图，并将所述动态逃生路径引导图发送到移动设备的客户端，具体包括：
获取地铁APP客户端采集的行人信息和地图管理系统采集的行人信息。
根据所述火灾信息、所述火源位置、烟气弥漫信息、各所述行人位置、所述地铁APP客户端采集的行人信息和所述地图管理系统采集的行人信息，为每个行人规划动态逃生路径引导图，并将所述动态逃生路径引导图发送到移动设备的客户端。
通过终端节点中各硬件设施采集火源、烟气、行人定位等信息，并以5G无线通信的方式传递至中继控制模块；中继控制模块将终端节点采集的数据信息进行扫描、汇总和处理，并以5G无线通信的方式传递至总控制模块的智能服务器；总控制模块的智能服务器将根据已处理的数据，结合地图管理系统进行最优化分析以规划逃生路线，同时将得到的最优路径推送至行人的移动设备客户端；行人通过地铁APP客户端接收可视化的逃生路径，并根据相关提示进行疏散；疏散过程中，智能服务器可根据现场实际情况的变化控制客户端后台程序对逃生路径进行实时更新。
智能服务器接收火源位置、烟气弥漫规律、行人定位等信息，结合地铁站的空间布局，通过地图管理系统在导航地图中对站内火源位置、烟气浓度、人流密度进行标注，从而使行人对站内火灾情况有初步了解。再根据行人的具体位置，结合烟气浓度，人流密度等信息进行最优化分析以规划逃生路线，确保每个行人按照最优逃生路径进行疏散，能在最短的时间内完成疏散，避免疏散时拥堵状况的发生。最后将最优逃生路线主动推送至行人的移动设备客户端，并通过广播提示行人及时查看，并根据实时更新的动态逃生路径进行疏散。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种适用于地铁站火灾警情的智能疏散系统，其特征在于，包括：终端节点、中继控制模块和总控制模块；所述终端节点包括：火灾报警模块、火源定位模块和室内行人定位模块；所述终端节点用于完成火灾探测、火源定位、室内行人定位的数据采集、处理、发送本节点检测结果与接收后台指令；所述火灾报警模块用于发现火灾警情并传播火灾信息；所述火灾报警模块与所述火源定位模块连接，所述火源定位模块用于根据采集的火灾警情的图片信息和火灾烟气信息对火源进行定位，所述室内行人定位模块用于对地铁站内的行人进行定位，所述中继控制模块分别与所述火灾报警模块、所述火源定位模块和所述室内行人定位模块连接，所述中继控制模块用于对火灾信息、火源定位信息和行人定位信息进行汇总，所述总控制模块与所述中继控制模块连接，所述总控制模块用于根据汇总的信息、地铁APP客户端采集的行人信息和地图管理系统采集的行人信息规划各个行人的动态逃生路径，并生成逃生路径引导图。
2.根据权利要求1所述的适用于地铁站火灾警情的智能疏散系统，其特征在于，所述火灾报警模块包括火灾探测器、微处理器、数字电台和消防控制设施模块，所述火灾探测器用于发现火灾警情；所述微处理器与所述火灾探测器连接，所述微处理器用于接收火灾警情信号，所述数字电台与所述微处理器连接，所述数字电台用于接收并传播所述火灾警情信号；所述消防控制设施模块与所述微处理器连接，所述消防控制设施模块用于根据所述火灾警情信号启动相关消防设备的开关，所述微处理器与所述中继控制模块连接。
3.根据权利要求1所述的适用于地铁站火灾警情的智能疏散系统，其特征在于，所述火源定位模块包括双目摄像头、烟感探头和中央控制器，所述双目摄像头用于采集火灾警情的视频序列；所述烟感探头用于采集烟气信息；所述中央控制器分别与所述双目摄像头和烟感探头连接，所述中央控制器用于对所述视频序列和所述烟气信息进行分析处理，确定火源位置，所述中央控制器与所述中继控制模块连接。
4.根据权利要求1所述的适用于地铁站火灾警情的智能疏散系统，其特征在于，所述室内行人定位模块包括交换机、5G基站、WLAN基站、决策控制系统和移动设备，所述交换机用于为客户端读取位置信息提供通讯端口；所述5G基站和所述WLAN基站用于采集接收机获取行人到达预设地点的时间；所述移动设备用于发出实时移动信号；所述决策控制系统分别与所述交换机、所述5G基站、所述WLAN基站和所述移动设备连接，所述决策控制系统用于根据时间信息和所述实时移动信号信息，确定室内行人位置，所述决策控制系统与所述中继控制模块连接。
5.一种适用于地铁站火灾警情的智能疏散方法，其特征在于，所述方法应用于权利要求1-4任意一项所述的适用于地铁站火灾警情的智能疏散系统，所述方法包括：
通过火灾报警模块及时传播火灾信息，并根据实际情况选择是否开启相关消防设备；
根据所述火灾信息通过火源定位模块，确定火源位置；
通过火源定位模块采集烟气弥漫信息；
通过室内行人定位模块采用多种室内定位融合技术，确定地铁站内各个行人位置；
根据所述火灾信息、所述火源位置、烟气弥漫信息和各所述行人位置，结合实际情况为每个行人规划动态逃生路径引导图，并将所述动态逃生路径引导图发送到移动设备的客户端。
6.根据权利要求5所述的适用于地铁站火灾警情的智能疏散方法，其特征在于，所述通过火灾报警模块及时传播火灾信息，并根据实际情况选择是否开启相关消防设备，具体包括：
通过火灾探测器发现地铁站内发生火灾警情，得到火灾警情信号；
通过微处理器和数字电台将所述火灾警情信号进行传播；
根据所述火灾警情信号确定消防设备的开启或关闭。
7.根据权利要求5所述的适用于地铁站火灾警情的智能疏散方法，其特征在于，所述根据所述火灾信息通过火源定位模块，确定火源位置，具体包括：
通过双目摄像机获取立体图像对；
采用深度学习技术对所述立体图像对进行处理，得到所述立体图像对中包含的特征信息，并进行相似度度量；
对所述特征信息进行立体匹配，确定视差，计算火源的三维坐标；
根据所述火源的三维坐标，确定火源位置。
8.根据权利要求5所述的适用于地铁站火灾警情的智能疏散方法，其特征在于，所述通过火源定位模块采集烟气弥漫信息，具体包括：
通过烟感探头采集烟气信息；
根据所述火源位置利用中央控制器设定火灾场景、最大热释放功率以及消防硬件设施的开闭参数值；
根据所述烟气信息和所述开闭参数值采用数值模拟的方式，得到烟气弥漫方向和弥漫速度的信息。
9.根据权利要求5所述的适用于地铁站火灾警情的智能疏散方法，其特征在于，所述通过室内行人定位模块采用多种室内定位融合技术，确定地铁站内各个行人位置，具体包括：
进行共频带定位测量、5G定位测量和惯性传感器定位测量，得到不同的测量信号；
根据各所述测量信号对行人的基本位置进行估计，得到行人基本位置信息；
获取蓝牙指纹定位信息；
根据所述蓝牙指纹定位信息和所述行人基本位置信息进行位置结果融合，得到融合后的位置信息；
根据所述融合后的位置信息采用定位场景识别法、混合定位算法和路径拟合进行定位决策，确定地铁站内行人位置。
10.根据权利要求5所述的适用于地铁站火灾警情的智能疏散方法，其特征在于，所述根据所述火灾信息、所述火源位置、烟气弥漫信息和各所述行人位置，结合实际情况为每个行人规划动态逃生路径引导图，并将所述动态逃生路径引导图发送到移动设备的客户端，具体包括：
获取地铁APP客户端采集的行人信息和地图管理系统采集的行人信息；
根据所述火灾信息、所述火源位置、烟气弥漫信息、各所述行人位置、所述地铁APP客户端采集的行人信息和所述地图管理系统采集的行人信息，为每个行人规划动态逃生路径引导图，并将所述动态逃生路径引导图发送到移动设备的客户端。
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