CN111369071B - 一种基于疏散时间预测和火灾探测模型的智慧疏导系统和方法 - Google Patents

一种基于疏散时间预测和火灾探测模型的智慧疏导系统和方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于疏散时间预测和火灾蔓延模型的智慧疏导系统和疏导方式，所述智慧疏导系统有效结合通道上人员密度、火灾烟气蔓延、人员的位置等因素为用户推荐出一条既安全耗时又短的疏散路径并通过客户端呈现给用户，且所述系统能够设定某一时间段进行更新，实时显示用户所在场景下，随火情变化的最安全疏散路径。

Description

一种基于疏散时间预测和火灾探测模型的智慧疏导系统和 方法
技术领域
本发明涉及应急疏散指示系统领域，尤其涉及基于预测疏散时间预测的应急疏散系统及在所述系统中使用的方法。
背景技术
传统的疏散系统只能结合火源的初始位置确定火灾发生时的区域人群疏散方向，不能根据通道的人员密度和火灾蔓延趋势来实时调整人员的疏散方向，这样一方面在人员密集场所极有可能造成单通道过度拥挤，浪费了有效疏散时间且易导致踩踏事故的发生，另一方面忽视了火灾蔓延趋势的动态变化给人员带来不必要伤亡。由于疏散通道的人员密度不能通过简单手段直接获取，需要电脑分析视频监控画面获取，火灾蔓延趋势的预测需要结合可燃物类型、火灾荷载、火灾距着火点距离等因素结合经验数据进行综合评判。因此需要一种能够基于现有监控网络，结合火灾蔓延趋势，智慧地进行人员应急疏导的系统和方法。
发明内容
本发明提出了一种基于疏散时间预测和火灾探测模型的智慧疏导系统，以及在所述系统中使用的方法，具体方案如下：
一种基于疏散时间预测和火灾探测模型的智慧疏导系统，包括火灾探测网络、视频监控网络、客户端、服务器，在服务器上部署有数据库、室内定位模块、监控画面分析模块、疏散时间预测模块和火灾烟气蔓延分析模块，其中：
所述火灾探测网络通过传感器获取系统部署地点的火灾信息；
所述视频监控网络通过摄像头获取系统部署地点的视频信号；
所述数据库用于存储系统所用数据，并向各模块提供所需数据；
所述室内定位模块用于获取所述客户端在系统部署场景中的位置；
所述监控画面分析模块主要用于向疏散时间预测模块提供人员分布密集度；
所述疏散时间预测模块主要用于结合数据库中预置的数据和所述监控画面分析模块所获取的人员分布密集度，计算用户备选疏散路径进行疏散的预计消耗时间；
所述火灾烟气蔓延模块主要用于基于所述火灾探测网络获取的火灾信息，确定用户疏散过程中备选疏散路径的安全性；
其特征在于，在所述客户端中具有展示模块和位置标定模块，所述展示模块用于向用户展示最佳疏散路径，且所述展示模块周期性更新所述最佳疏散路径；所述位置标定模块用于在展示模块中展示通过所述室内定位模块获取的用户位置信息。
进一步的，所述数据库可分为用户数据库和基本数据库，所述用户数据库存储有用户年龄、性别、移动速度和肩宽信息，所述基本数据库存储有系统所在建筑物的疏散通道信息、安全设备信息、安全出口信息和节点信息。
进一步的，所述室内定位模块使用室内定位技术获取所述客户端的室内实时位置。
进一步的，所述监控画面分析模块采用卷积神经网络算法，预测不同区域视频监控画面中的人员数量，并根据预测出的人员数量结合在所述基本数据库中的疏散通道信息来计算人员分布密集度。
进一步的，所述疏散时间预测模块中包含至少一个可不断迭代修正学习器，所述至少一个学习器可通过每次紧急疏散时，在某一疏散路径上测量得出的疏散时间与系统预测得出的疏散时间之差来修正疏散时间预测模块网络内的权值。
进一步的，所述火灾烟气蔓延模块中包含含至少一个可不断迭代修正学习器，所述至少一个学习器可通过每次紧急疏散时，根据测量得出的火灾烟气使某一疏散路径上的节点丧失疏散能力的时间与计算得出的丧失疏散能力时间之差来修正火灾烟气蔓延模块内的权值。
本发明还包括一种基于疏散时间预测和火灾探测模型的智慧火场疏散路径确定方法，所述方法包含如下步骤：
S1：在服务器端的数据库中置入某一场景的火灾载荷、可燃物类型、疏散通道长宽、消防设备信息、安全出口信息和疏散节点信息，在所述数据库中置入用户年龄、性别、移动速度和肩宽信息，在所述数据库中置入火灾载荷、可燃物类型、热释放速率信息；
S2：所述服务器端根据所获得的场景信息，结合所述疏散时间预测模块中存在的基础模型信息，参考所获得的用户年龄、性别、移动速度和肩宽信息，计算出可用疏散路径；
S3：当不发生火警或无紧急疏散需求时，系统客户端处于关闭状态，系统服务器端处于休眠状态；
S4：当服务器收到火警信号或发生紧急疏散需求信号后，服务器根据火警信号和/或紧急疏散信号启动，读取数据库中的各种信息；同时客户端被用户启动，向服务器端上传客户端 ID；
S5：服务器通过室内定位技术获取所述客户端的室内实时位置，根据疏散时间预测模型，在所述场景中选择出疏散路径；
S6：服务器通过烟气探测网络收集到的实时信息，结合先前置入的火灾载荷、可燃物类型、热释放速率信息，在步骤S5中选择出的路径中进行筛选，确定出一条最优疏散路径；
S7：服务器将所述最优疏散路径传输至客户端，由客户端显示出所述最优逃生路径；
S8：经过某时间段后，服务器重新读取客户端室内实时位置，并判断客户端是否已处于安全区域内；
S9：若客户端处于安全区域内，则结束计算疏散路径，若客户端未处于安全区域内，则重复步骤S5-S7；
S10：当服务器收到火警解除或紧急疏散需求撤销信号后，服务器比较客户端的实际疏散路径耗时与计算得出的最优路径耗时，根据所述实际疏散路径耗时与所述计算得出的最优路径耗时之差修正所述场景模型。
进一步地，所述步骤S7中的时间段为1秒。
附图说明
图1为本发明的疏导系统的功能说明图；
图2为本发明的疏导系统的一个实施例的模块组成示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明中的智慧疏导系统做进一步的详细说明：
在本发明的一个实施例中：
如图1所示，系统主要基于CNN(卷积神经网络，Convolutional Neural Networks)的监控画面分析模块、疏散时间预测模块、火灾烟气蔓延模块，基于CNN的监控画面分析模型主要为疏散时间预测模型预测疏散时间提供人员分布密集度，疏散时间预测模型主要负责计算用户采取各疏散路径进行疏散的预计消耗时间，火灾烟气蔓延模型主要用于用户疏散过程中安全性的确定。
基于CNN的监控画面分析模块可通过分析通道上视频监控画面来获取监控区域的人员数量，并结合疏散通道宽度、长度和用户的移动速度计算人员至安全出口各疏散路径上的人员分布密集度。
疏散时间预测模块通过结合人员的位置、肩宽、移动速度、年龄、性别和人员分布密集度等因素在人员还未进行疏散时提前预知人员选择不同疏散通道进行疏散的预计消耗时间。疏散时间预测模块通过室内定位技术获取用户的实时位置信息结合监控画面分析模型提供的人员分布密集度、用户信息数据库中的用户信息来预测用户选择不同疏散路径疏散时的预计疏散时间。
火灾烟气蔓延模型通过结合火灾荷载、可燃物类型、火灾的位置、热释放速率、通道的风速、报警器的报警时间间隔等信息，预测用户是否可以安全的利用某备选路径进行疏散。本实施例中，疏散通道上每6米设置一个节点，需对比疏散时间预测模型预测人员疏散到此节点的时间和火灾蔓延至此节点的预测时间，若人员疏散到所有节点的时间均小于火灾蔓延到节点的时间，可判断此疏散路径安全，反之，若存在人员疏散到某一节点的时间大于火灾蔓延至此节点的时间，不能利用此疏散路径进行疏散。
本实施例中，客户端采用智能手机APP。当火灾警报或用户有紧急疏散需求时，用户启动APP。服务器将由上述各模块计算所得的最佳疏散路径实时传输到客户端中。客户端设置有刷新时间段，本实施例中，刷新时间段被设置未1秒。每间隔1秒钟，系统根据新的结果重新计算最优疏散路线并发送至客户端。当客户端位置处于安全区域或离开本系统部署区域外，服务器停止向客户端发送疏散路径。本实施例向用户推荐最佳疏散路径的流程如下所示：
(1)火灾探测器向手机客户端程序报警，同时将报警器的ID发送给火灾信息处理模型等待处理，用户接到报警信息后发送规划最佳疏散路径请求至服务器，控制器接收请求转发至逻辑层。
(2)逻辑层首先通过室内定位技术获取对应用户ID的用户实时位置信息和肩宽、移动速度等一些用户基本信息，从基本数据库获取用户至某安全出口间疏散通道长、宽、各节点、以及设备信息。
(3)基于CNN的监控画面分析模型分析人员至各安全出口视频监控画面并结合用户数据库和基本数据库计算各疏散路径的人员分布密集度。
(4)疏散时间预测模型预测人员至各安全出口间各疏散路径的预计耗时，并将耗时按从小大的优先级顺序排序后列为备选路径集合。
(5)火灾烟气蔓延模型预测用户是否可以安全的利用备选疏散路径进行疏散，当路径不满足要求时，从备选路径中删除此路径，选择出疏散时间小且安全的路径时停止(从预计疏散耗时较短的路径开始确定安全性)。
(6)逻辑层将实时最佳路径节点返回视图层，视图层整合信息后发往客户端，客户端通过展示模块向用户进行实时展示。设置时间步长为1s,每过1s，客户端重新发送请求，更新最佳疏散路径。
系统后台自动记录用户疏散过程中的部分数据对模型内部权值进行自更新，使系统越来越“智能”，预测结果越来越准确。

Claims (3)

1.一种基于疏散时间预测和火灾探测模型的智慧疏导系统，包括火灾探测网络、视频监控网络、客户端、服务器，在服务器上部署有数据库、室内定位模块、监控画面分析模块、疏散时间预测模块和火灾烟气蔓延分析模块，其中：
所述火灾探测网络通过传感器获取系统部署地点的火灾信息；
所述视频监控网络通过摄像头获取系统部署地点的视频信号；
所述数据库用于存储系统所用数据，并向各模块提供所需数据；
所述室内定位模块用于获取所述客户端在系统部署场景中的位置；
所述监控画面分析模块主要用于向疏散时间预测模块提供人员分布密集度；
所述疏散时间预测模块主要用于结合数据库中预置的数据和所述监控画面分析模块所获取的人员分布密集度，计算用户备选疏散路径进行疏散的预计消耗时间；
所述火灾烟气蔓延模块主要用于基于所述火灾探测网络获取的火灾信息，确定用户疏散过程中备选疏散路径的安全性；
其特征在于，在所述客户端中具有展示模块和位置标定模块，所述展示模块用于向用户展示最佳疏散路径，且所述展示模块周期性更新所述最佳疏散路径；所述位置标定模块用于在展示模块中展示通过所述室内定位模块获取的用户位置信息；
所述数据库可分为用户数据库和基本数据库，所述用户数据库存储有用户年龄、性别、移动速度和肩宽信息，所述基本数据库存储有系统所在建筑物的疏散通道信息、安全设备信息、安全出口信息和节点信息；
所述室内定位模块使用室内定位技术获取所述客户端的室内实时位置；
所述监控画面分析模块采用卷积神经网络算法，预测不同区域视频监控画面中的人员数量，并根据预测出的人员数量结合在所述基本数据库中的疏散通道信息来计算人员分布密集度；
所述疏散时间预测模块中包含至少一个可不断迭代修正学习器，所述至少一个学习器可通过每次紧急疏散时，在某一疏散路径上测量得出的疏散时间与系统预测得出的疏散时间之差来修正疏散时间预测模块网络内的权值；
所述火灾烟气蔓延模块中包含至少一个可不断迭代修正学习器，所述至少一个学习器可通过每次紧急疏散时，根据测量得出的火灾烟气使某一疏散路径上的节点丧失疏散能力的时间与计算得出的丧失疏散能力时间之差来修正火灾烟气蔓延模块内的权值；
(1)火灾探测器向子机客户端程序报警，同时将报警器的ID发送给火灾信息处理模型等待处理，用户接到报警信息后发送规划最佳疏散路径请求至服务器，控制器接收请求转发至逻辑层；
(2)逻辑层首先通过室内定位技术获取对应用户ID的用户实时位置信息和肩宽、移动速度用户基本信息，从基本数据库获取用户至某安全出口间疏散通道长、宽、各节点、以及设备信息；
(3)基于CNN的监控画面分析模型分析人员至各安全出口视频监控画面并结合用户数据库和基本数据库计算各疏散路径的人员分布密集度；
(4)疏散时间预测模型预测人员至各安全出口间各疏散路径的预计耗时，并将耗时按从小大的优先级顺序排序后列为备选路径集合；
(5)火灾烟气蔓延模型预测用户是否可以安全的利用备选疏散路径进行疏散，当路径不满足要求时，从备选路径中删除此路径，选择出疏散时间小且安全的路径时停止，从预计疏散耗时较短的路径开始确定安全性；
(6)逻辑层将实时最佳路径节点返回视图层，视图层整合信息后发往客户端，客户端通过展示模块向用户进行实时展示；设置时间步长为ls每过ls，客户端重新发送请求，更新最佳疏散路径；
系统后台自动记录用户疏散过程中的部分数据对模型内部权值进行自更新。
2.一种基于疏散时间预测和火灾探测模型的智慧疏导方法，包括火灾探测网络、视频监控网络、客户端、服务器，在服务器上部署有数据库、室内定位模块、监控画面分析模块、疏散时间预测模块和火灾烟气蔓延分析模块，其中：
所述火灾探测网络通过传感器获取系统部署地点的火灾信息；
所述视频监控网络通过摄像头获取系统部署地点的视频信号；
所述数据库用于存储系统所用数据，并向各模块提供所需数据；
所述室内定位模块用于获取所述客户端在系统部署场景中的位置；
所述监控画面分析模块主要用于向疏散时间预测模块提供人员分布密集度；
所述疏散时间预测模块主要用于结合数据库中预置的数据和所述监控画面分析模块所获取的人员分布密集度，计算用户备选疏散路径进行疏散的预计消耗时间；
所述火灾烟气蔓延模块主要用于基于所述火灾探测网络获取的火灾信息，确定用户疏散过程中备选疏散路径的安全性；
其特征在于，所述方法包含如下步骤：
S1：在服务器端的数据库中置入某一场景的火灾载荷、可燃物类型、疏散通道长宽、消防设备信息、安全出口信息和疏散节点信息，在所述数据库中置入用户年龄、性别、移动速度和肩宽信息，在所述数据库中置入火灾载荷、可燃物类型、热释放速率信息；
S2：所述服务器端根据所获得的场景信息，结合疏散时间预测模块中存在的基础模型信息，参考所获得的用户年龄、性别、移动速度和肩宽信息，计算出可用疏散路径；
S3：当不发生火警或无紧急疏散需求时，系统客户端处于关闭状态，系统服务器端处于休眠状态；
S4：当服务器收到火警信号或发生紧急疏散需求信号后，服务器根据火警信号和/或紧急疏散信号启动，读取数据库中的各种信息；同时客户端被用户启动，向服务器端上传客户端ID；
S5：服务器通过室内定位技术获取所述客户端的室内实时位置，根据疏散时间预测模型，在所述场景中选择出疏散路径；
S6：服务器通过烟气探测网络收集到的实时信息，结合先前置入的火灾载荷、可燃物类型、热释放速率信息，在步骤S5中选择出的路径中进行筛选，确定出一条最优疏散路径；
S7：服务器将所述最优疏散路径传输至客户端，由客户端显示出最优疏散路径；
S8：经过某时间段后，服务器重新读取客户端室内实时位置，并判断客户端是否已处于安全区域内；
S9：若客户端处于安全区域内，则结束计算疏散路径，若客户端未处于安全区域内，则重复步骤S5-S7；
S10：当服务器收到火警解除或紧急疏散需求撤销信号后，服务器比较客户端的实际疏散路径耗时与计算得出的最优路径耗时，根据所述实际疏散路径耗时与所述计算得出的最优路径耗时之差修正所述场景模型。
3.根据权利要求2所述的一种基于疏散时间预测和火灾探测模型的智慧疏导方法，其特征在于，所述步骤S7中的时间段为1秒。
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