CN111412014A - 一种危险检测及应急疏散方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本申请适用于数据处理技术领域，提供了一种危险检测及应急疏散方法，包括：获取一种以上的环境监测数据和目标场所的影像数据，根据环境监测数据和目标场所的影像数据判断目标场所内是否发生危险情况，并获得危险情况的种类，若目标场所内发生危险情况，则生成逃生疏散路线，并引导用户逃生。根据危险情况的种类生成对应的应急疏散通知，广播应急疏散通知，并将危险情况的种类和环境监测数据发送至目标终端设备。本申请通过对多种环境监控数据和影像数据分析，能够准确快速获取目标场所内是否发生危险情况以及危险情况的种类，并根据建筑物内部的情况选择最优逃生疏散路线，引导用户逃生，提高了用户逃生的几率，进一步保证用户的生命和财产安全。
Description
技术领域
本申请属于数据处理技术领域，尤其涉及危险检测及应急疏散方法及装置。
背景技术
随着城市的高速发展，城市内各建筑物的规模也越来越大，其内部结构也越来越复杂，聚集的人群也会更多。在发生紧急事件的情况下，难以保证用户的安全。
现有的紧急疏散方法，通常是在检测到火烟后，判定建筑物内发生火灾，并指示用户通过安全通道逃生。
然而，由于建筑物内部结构复杂，人群密集，安全通道可能出现堵塞无法通行的情况，此时通过现有的紧急疏散方法，无法准确的引导用户安全逃生，影响到用户的生命和财产安全。
发明内容
本申请实施例提供了一种危险检测及应急疏散方法及装置，可以解决现有的紧急疏散方法，无法准确的引导用户安全逃生，影响到用户的生命和财产安全问题。
第一方面，本申请实施例提供了一种危险检测及应急疏散方法，包括：
获取一种以上的环境监测数据和目标场所的影像数据；
根据所述环境监测数据和所述目标场所的影像数据判断目标场所内是否发生危险情况，并获得危险情况的种类；
若目标场所内发生危险情况，则生成逃生疏散路线，并引导用户逃生；
根据危险情况的种类生成对应的应急疏散通知，广播所述应急疏散通知，并将所述危险情况的种类和所述环境监测数据发送至目标终端设备。
第二方面，本申请实施例提供了一种危险检测及应急疏散装置，包括：
获取模块，用于获取一种以上的环境监测数据和目标场所的影像数据和位置数据；
判断模块，用于根据所述环境监测数据和所述目标场所的影像数据判断目标场所内是否发生危险情况，并获得危险情况的种类；
生成模块，用于若目标场所内发生危险情况，则生成逃生疏散路线，并引导用户逃生；
发送模块，用于根据危险情况的种类生成对应的应急疏散通知，广播所述应急疏散通知，并将所述危险情况的种类和所述环境监测数据发送至目标终端设。
第三方面，本申请实施例提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面中任一项所述的危险检测及应急疏散方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储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上述第一方面中任一项所述的危险检测及应急疏散方法。
第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中任一项所述的危险检测及应急疏散方法。
可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。
本申请实施例通过对目标场所内多种环境监控数据和的影像数据分析，能够准确快速获取目标场所内是否发生危险情况以及危险情况的种类，并根据建筑物内部的情况选择最优逃生疏散路线，引导用户逃生，提高了用户逃生的几率，进一步保证用户的生命和财产安全。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请一实施例提供的危险检测及应急疏散方法的流程示意图；
图2是本申请一实施例提供的基于危险检测及应急疏散方法的应用场景示意图；
图3是本申请一实施例提供的另一基于危险检测及应急疏散方法的应用场景示意图；
图4是本申请实施例提供的危险检测及应急疏散装置的结构示意图；
图5是本申请实施例提供的终端设备的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
本申请实施例提供的危险检测及应急疏散方法可以应用于手机、平板电脑、可穿戴设备、车载设备、增强现实(Augmented Reality，AR)/虚拟现实(Virtual Reality，VR)设备、笔记本电脑、超级移动个人计算机(Ultra-Mobile Personal Computer，UMPC)、上网本、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)等终端设备上，本申请实施例对终端设备的具体类型不作任何限制。
例如，所述终端设备可以是WLAN中的站点(STAION，ST)，可以是蜂窝电话、无绳电话、会话启动协议(Session InitiationProtocol，SIP)电话、无线本地环路(WirelessLocal Loop，WLL)站、个人数字处理(Personal Digital Assistant，PDA)设备、具有无线通信功能的手持设备、计算设备或连接到无线调制解调器的其它处理设备、车载设备、车联网终端、电脑、膝上型计算机、手持式通信设备、手持式计算设备、卫星无线设备、无线调制解调器卡、电视机顶盒(Set Top Box，STB)、用户驻地设备(Customer Premise Equipment，CPE)和/或用于在无线系统上进行通信的其它设备以及下一代通信系统，例如，5G网络中的移动终端或者未来演进的公共陆地移动网络(Public Land Mobile Network，PLMN)网络中的移动终端等。
图1示出了本申请提供的危险检测及应急疏散方法的示意性流程图，作为示例而非限定，该方法可以应用于上述任一终端设备中。
S101、获取一种以上的环境监测数据和目标场所的影像数据；
在具体应用中，获取通过一个以上的传感模组获得的一种以上的环境监测数据和目标场所的影像数据；其中，一个传感模组包括但不限于一个以上的摄像头、一个红外线探头和一种以上的环境传感装置，环境传感装置包括但不限于温度传感器、热感感应器、动作传感器(可用于获取热感温度、人体动态数据、人体体温数据等)、静态传感器(可用于获取静态物件监测数据)、超声波距离探测器、一氧化碳探测器、二氧化碳探测器、空气质量探测器、五微米之悬浮微粒探测器、烟雾探测器、可燃气体探测器和空气湿度探测器中的至少一种。影像数据包括但不限于图像、音频和视频中的任一种。摄像头可以包括但不限于单摄像头、双摄像头或三摄像头，本申请实施例对此不作限定。
S102、根据所述环境监测数据和所述目标场所的影像数据判断目标场所内是否发生危险情况，并获得危险情况的种类；
在具体应用中，环境监测数据的种类包括但不限于空气温度、热感温度、空气湿度、一氧化碳浓度、二氧化碳浓度、空气粉尘浓度、烟雾浓度、可燃气体浓度和五微米之悬浮微粒浓度中的至少一个；对应的，环境监测阈值包括但不限于空气温度阈值、热感温度阈值、空气湿度阈值、一氧化碳浓度阈值、二氧化碳浓度阈值、空气粉尘浓度阈值、烟雾浓度阈值、可燃气体浓度阈值和五微米之悬浮微粒浓度阈值中的至少一种。通过将环境监测数据与对应的环境监测阈值的大小进行对比，同时通过分析目标场所的影像数据能够快速分辨出目标场所内是否发生了危险情况，并获得对应的危险情况的种类。其中；危险情况的种类包括但不限于火灾危险、绑架劫持、可燃气体泄露危险和环境污染危险中的至少一种。
S103、若目标场所内发生危险情况，则生成逃生疏散路线，并引导用户逃生；
在具体应用中，若分析判定目标场所内发生危险情况，则根据预设算法生成逃生疏散路线，并以任一用户为中心用户，选取距离该中心用户最近的安全出口对应的逃生路线作为最优逃生路线，引导每一个用户逃生。
S104、根据危险情况的种类生成对应的应急疏散通知，广播所述应急疏散通知，并将所述危险情况的种类和所述环境监测数据发送至目标终端设备。
在具体应用中，目标终端可根据危险情况的种类进行设定；作为示例而非限定，危险情况的种类为火灾，则目标终端可以是消防中心设备以及目标场所的监控人员的终端设备；若危险情况的种类为可燃气体泄漏，则目标终端可以是消防中心设备、警用监控终端设备以及目标场所的监控人员的终端设备；
若危险情况的种类为劫持绑架，则目标终端可以是警用监控终端设备以及目标场所的监控人员的终端设备。
例如，若目标场所内发生了火灾危险，则对应生成火灾疏散通知，并广播上述火灾疏散通知，将环境监测数据和所述目标场所的影像数据发送至消防中心以及目标场所的监控人员的终端设备上。
在一个实施例中，步骤S103之后，还包括：
将目标场所的平面图、消防灭火装置的位置数据发送至任一用户的终端设备。
消防灭火装置包括但不限于消防栓、灭火器等。
便于用户利用目标场所的平面图、消防灭火装置快速逃生。
在一个实施例中，所述方法，还包括：
若接收到求救信号，则根据求救信号定位被困用户，获得被困用户的位置数据；
根据被困用户的位置数据获取对应的影像数据，并根据求救信号、被困用户的位置数据及影像数据生成逃生疏散路线，并引导用户逃生；
同时生成救援通知，发送所述救援通知至目标终端设备。
在具体应用中，可通过多种方式接收任一用户的求救信号。例如，用户可通过指定的“危急通”APP发送求救信号，或者可以接收用户发出的语音求助信号、文字求救信号灯，或者用户可通过按压/触碰目标场所内任意一个救援按钮，发送求救信号。
在一个实施例中，所述步骤S102，包括：
S1021、对比任一种环境监测数据与对应的环境监测阈值的大小；其中，所述环境监测数据的种类包括空气温度、热感温度、空气湿度、一氧化碳浓度、二氧化碳浓度、空气粉尘浓度、烟雾浓度、可燃气体浓度和五微米之悬浮微粒浓度中的至少一个；环境监测阈值包括空气温度阈值、热感温度阈值、空气湿度阈值、一氧化碳浓度阈值、二氧化碳浓度阈值、空气粉尘浓度阈值、烟雾浓度阈值、可燃气体浓度阈值和五微米之悬浮微粒浓度阈值中的至少一种；
S1022、根据所有环境监测数据与对应的环境监测阈值的大小关系和所述目标场所的影像数据，确定目标场所内发生的危险情况的种类。
在具体应用中，由于目标场所的内部结构复杂，通过单一的环境传感装置或摄像头无法准确评估目标场所内是否发生危险情况，以及判定危险情况的种类。因此，设定安装多个环境监测模组，实时对比任一种环境监测数据与其对应的环境监测阈值的大小，在任一种环境监测数据与对应的环境监测阈值的差值过大的情况下结合目标场所的影像数据，可以准确判定目标场所内发生的危险情况的种类。
在一个实施例中，所述步骤S1022，包括：
若可燃气体浓度大于或等于可燃气体浓度阈值，则判定目标场所内发生可燃气体泄露危险；
若空气温度大于或等于对应的空气温度阈值、热感温度大于或等于热感温度阈值、空气湿度小于或等于空气湿度阈值、二氧化碳浓度大于或等于二氧化碳浓度阈值、空气粉尘浓度大于或等于空气粉尘浓度阈值和烟雾浓度大于或等于烟雾浓度阈值中的一种或一种以上情况发生，则判定目标场所内发生火灾危险；
若五微米之悬浮微粒浓度阈值大于或等于五微米之悬浮微粒浓度阈值，则判定目标场所内发生环境污染危险。
在具体应用中，空气温度阈值、热感温度阈值、空气湿度阈值、一氧化碳浓度阈值、二氧化碳浓度阈值、空气粉尘浓度阈值、烟雾浓度阈值、可燃气体浓度阈值和五微米之悬浮微粒浓度阈值均可根据实际情况进行具体设定。例如，若目标场所内设置有游泳池或喷泉等设备，相应的设定空气湿度阈值应高于一般情况下的空气湿度阈值，若目标场所内装有可燃物，相应的设定空气温度阈值或热感温度阈值要低于一般情况下的空气温度阈值或热感温度阈值。
在一个实施例中，所述步骤S102，还包括：
S1023、分析所述影像数据；
S1024、若识别到所述影像数据中存在火或烟，则判定目标场所内发生火灾危险；
S1025、若识别到所述影像数据中存在危险人物，则判定目标场所内发生劫持绑架事件。
在具体应用中，可通过人脸识别模型、火烟识别模型和人体追踪模型中的至少一种模型，分析识别目标场所的影像数据，获得影像数据的分析结果。例如，若通过火烟识别模型识别出影像数据中存在火或烟，则判定目标场所内发生火灾危险。
作为示例而非限定，可通过以任一传感模组为中心，通过传感模组获得的数据判定火烟的增长趋势，并将火烟增长趋势数据发送至目标终端设备。
其中，火烟增长趋势数据包括但不限于火灾的发展阶段、传感模组的位置数据、目标场所的平面图以及通过传感模组获得的一种以上的环境监测数据、影像数据等。
例如，如图2所示，以任一传感模组A为中心模组，分别在预设时间段内获取该中心模组的B、C、D、E四个方向上的环境监测数据；(如空气温度、热感温度、空气湿度、一氧化碳浓度、二氧化碳浓度、空气粉尘浓度、烟雾浓度)。
获取在预设时间段内环境监测数据增长趋势最大的方向作为火烟的蔓延方向，并根据在预设时间段内环境监测数据增长趋势判定火灾的发展阶段，例如，预设温度增长趋势阈值，在预设时间段内温度的增长趋势超过预设温度增长趋势阈值，则判定火灾处于迅猛发展阶段。
在一个实施例中，所述步骤S103，包括：
S1031、定位目标场所内的所有用户，获得任一用户的位置数据；
S1032、以任一用户为中心用户，根据所述环境监测数据、所述目标场所内的影像数据和中心用户的位置数据计算所有的逃生疏散路线；
S1033、获取与所述中心用户对应的最优逃生路线，以预设安全颜色点亮与最优逃生路线对应的安全出口指示灯，引导中心用户逃生。
在具体应用中，通过红外线人体探测器探测人体，结合通过人体追踪算法、人脸识别模型对目标场所内的影像数据进行分析，定位目标场所内的每一位用户，以及每一位用户的位置数据，以任一个用户为中心用户，根据与用户中心距离最近的传感模组获得的环境监测数据、目标场所内的影像数据和该中心用户的位置数据进行计算，获取以该中心用户为起点的所有可能的逃生疏散路线，计算以该中心用户为起点的所有可能的逃生疏散路线中长度最短用时最短的逃生疏散路线作为最优逃生路线，并以预设安全颜色点亮与最优逃生路线对应的安全出口指示灯，引导中心用户逃生。预设安全颜色可以根据实际情况进行具体设定，例如，预设安全颜色为绿色。
在本实施例中，获取与所述中心用户对应的最优逃生路线，包括：
计算每条以中心用户为起点，以安全出口为终点的逃生疏散路线距离，获取距离最短的逃生疏散路线作为与中心用户对应的最优逃生路线；
或者，获取以中心用户为起点，以安全出口为终点的逃生疏散路线中安全系数最高的逃生疏散路线作为与中心用户对应的最优逃生路线。
其中，安全系数可以根据实际情况进行具体设定，例如，根据历史情况计算每种环境监测数据在不同危险情况中的重要程度，对所有环境监测数据进行加权平均计算，获得的值作为安全系数。
需要说明的是，获取与所述中心用户对应的最优逃生路线时，应忽略所有以预设危险颜色标记的逃生疏散路线。
在本实施例中，可结合目标场所的内部结构图，将每位用户的位置数据显示在结构图中。
在一个实施例中，所述步骤S1032，包括：
以任一个传感模组为顶点，标记与中心用户距离最近的顶点为初始定点；其中，传感模组包括摄像头、红外线探头和一种以上的环境传感装置；
获取任意两个顶点之间的环境检测数据、用户数量和距离并通过矩阵表示；
通过预设算法对矩阵进行计算，获得所有以初始定点为起始位置的逃生疏散路线；其中，预设算法包括戴克斯特拉算法。
在具体应用中，传感模组可以设定在每一个主要安全通道上、安全出口处，其包括摄像头、红外线探头和一种以上的环境传感装置，主要用于获取目标场所的环境监测数据和影像数据。
以任一个传感模组为顶点，标记与中心用户距离最近的顶点为初始定点，实时通过传感模组获取任意两个顶点之间的环境检测数据、用户数量和距离并通过矩阵表示，根据预设算法对矩阵进行计算，可以获得所有以初始定点为起始位置的逃生疏散路线。预设算法包括但不限于戴克斯特拉算法。
在本实施例中，还可通过对传感模组所在区域的环境监测数据和影像数据进行分析，获取该传感模组所在区域的危险系数，例如，若任一传感模组所在安全通道内存放有危险物品(如纯氧、乙炔气瓶、柴油、天拿水或者油漆等)，则判定该区域危险系数高(或者，对应设定该区域安全系数低)，或者若任一传感模组所在安全通道内的人口密度大于预设人口密度，则判定该区域危险系数中等，如果某传感模组所在区域的环境监测数据与对应的环境监测阈值的差值较低，且对应的安全通道或安全出口未被堵塞、也没有火或者烟，同时没出现危险人物等，则判定该传感模组所在区域的危险系数低(或者，对应设定该区域安全系数高)。
戴克斯特拉算法(Dijkstra’s shortest path algorithm)可根据上述任意两个顶点之间的环境检测数据、用户数量和距离对矩阵进行动态计算及分析路线可行性，获得所有以初始定点为起始位置的逃生疏散路线。
如图3所示，提供了一种基于危险检测及应急疏散方法的逃生疏散路线规划示意图。
以具有6个传感模组的某区域为例，图中顶点1表示的是距离中心用户距离最近的传感模组(也即顶点)，也就是初始顶点，右面方框为安全出口。每条路线上的数字为顶点与顶点之间的距离。
如表1所示，任意两个顶点之间的环境检测数据、用户数量和距离并通过二维阵列表示。
表1
以1号顶点作为开始，所得出的结果如表2，即逃生疏散路线有1→2→3和1→2→5→6两条。
表2
其中，获取1→2→3的距离最短，即可选取1→2→3逃生疏散路线作为与中心用户对应的最优逃生路线，以绿色点亮与最优逃生路线的终端(即顶点3)对应的安全出口指示灯，引导中心用户从安全出口3逃生。
在一个实施例中，所述步骤S1023之后，还包括：
S1026、若识别到所述目标场所的影像数据中的任一安全出口堵塞，则以预设危险颜色点亮堵塞的安全出口指示灯；
S1027、若识别到所述目标场所的影像数据中的任一安全通道堵塞或充满火、烟，则以所述预设危险颜色标记与所述堵塞的安全通道对应的逃生疏散路线。
在具体应用中，预设危险颜色可以根据实际情况进行具体设定，例如，设定预设危险颜色为红色或橙色。
例如，若识别到目标场所的影像数据中的任一安全出口堵塞，则以橙色点亮堵塞的安全出口指示灯；
若识别到所述目标场所的影像数据中的任一安全通道充满火、烟，则以红色标记与堵塞的安全通道对应的逃生疏散路线。
在一个实施例中，方法还包括：
若识别到所述影像数据中存在需要帮助的用户，则将需要帮助的用户的位置信息发送至目标用户的终端。
其中，需要帮助的用户可以是被困用户、摔倒的老人或小孩、残障人士以及其他无法通过自己能力逃生的人。
本实施例通过对多种环境监控数据和目标场所内的影像数据分析，能够准确快速获取目标场所内是否发生危险情况以及危险情况的种类，并根据建筑物内部的情况选择最优逃生疏散路线，引导用户逃生，提高了用户逃生的几率，进一步保证用户的生命和财产安全。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
对应于上文实施例所述的危险检测及应急疏散方法，图4示出了本申请实施例提供的危险检测及应急疏散装置的结构框图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。
参照图4，该危险检测及应急疏散装置100包括：
获取模块101，用于获取一种以上的环境监测数据和目标场所的影像数据和位置数据；
判断模块102，用于根据所述环境监测数据和所述目标场所的影像数据判断目标场所内是否发生危险情况，并获得危险情况的种类；
生成模块103，用于若目标场所内发生危险情况，则生成逃生疏散路线，并引导用户逃生；
发送模块104，用于根据危险情况的种类生成对应的应急疏散通知，广播所述应急疏散通知，并将所述危险情况的种类和所述环境监测数据发送至目标终端设。
在一个实施例中，所述判断模块102，包括：
对比单元1021，用于对比任一种环境监测数据与对应的环境监测阈值的大小；其中，所述环境监测数据的种类包括空气温度、热感温度、空气湿度、一氧化碳浓度、二氧化碳浓度、空气粉尘浓度、烟雾浓度、可燃气体浓度和五微米之悬浮微粒浓度中的至少一个；环境监测阈值包括空气温度阈值、热感温度阈值、空气湿度阈值、一氧化碳浓度阈值、二氧化碳浓度阈值、空气粉尘浓度阈值、烟雾浓度阈值、可燃气体浓度阈值和五微米之悬浮微粒浓度阈值中的至少一种；
确定单元1022，用于根据所有环境监测数据与对应的环境监测阈值的大小关系和所述目标场所的影像数据，确定目标场所内发生的危险情况的种类。
在一个实施例中，所述确定单元1022，包括：
第一判定子单元，用于若可燃气体浓度大于或等于可燃气体浓度阈值，则判定目标场所内发生可燃气体泄露危险；
第二判定子单元，用于若空气温度大于或等于对应的空气温度阈值、热感温度大于或等于热感温度阈值、空气湿度小于或等于空气湿度阈值、二氧化碳浓度大于或等于二氧化碳浓度阈值、空气粉尘浓度大于或等于空气粉尘浓度阈值和烟雾浓度大于或等于烟雾浓度阈值中的一种或一种以上情况发生，则判定目标场所内发生火灾危险；
第三判定子单元，用于若五微米之悬浮微粒浓度阈值大于或等于五微米之悬浮微粒浓度阈值，则判定目标场所内发生环境污染危险。
在一个实施例中，所述判断模块102，还包括：
分子单元，用于分析所述影像数据；
第一判定单元，用于若识别到所述影像数据中存在火或烟，则判定目标场所内发生火灾危险；
第二判定单元，用于若识别到所述影像数据中存在危险人物，则判定目标场所内发生劫持绑架事件。
在一个实施例中，所述生成模块103，包括：
定位单元1031，用于定位目标场所内的所有用户，获得任一用户的位置数据；
计算单元1032，用于以任一用户为中心用户，根据所述环境监测数据、所述目标场所内的影像数据和中心用户的位置数据计算所有的逃生疏散路线；
获取单元1033，用于获取与所述中心用户对应的最优逃生路线，以预设安全颜色点亮与最优逃生路线对应的安全出口指示灯，引导中心用户逃生。
在一个实施例中，所述计算单元1032，包括：
第一标记子单元，用于以任一个传感模组为顶点，标记与中心用户距离最近的顶点为初始定点；其中，传感模组包括摄像头、红外线探头和一种以上的环境传感装置；
获取子单元，用于获取任意两个顶点之间的环境检测数据、用户数量和距离并通过矩阵表示；
计算子单元，用于通过预设算法对矩阵进行计算，获得所有以初始定点为起始位置的逃生疏散路线；其中，预设算法包括戴克斯特拉算法。
在一个实施例中，所述判断模块102，还包括：
点亮子单元，用于若识别到所述目标场所的影像数据中的任一安全出口堵塞，则以预设危险颜色点亮堵塞的安全出口指示灯；
第二标记子单元，用于若识别到所述目标场所的影像数据中的任一安全通道堵塞或充满火、烟，则以所述预设危险颜色标记与所述堵塞的安全通道对应的逃生疏散路线。
本实施例通过对多种环境监控数据和目标场所内的影像数据分析，能够准确快速获取目标场所内是否发生危险情况以及危险情况的种类，并根据建筑物内部的情况选择最优逃生疏散路线，引导用户逃生，提高了用户逃生的几率，进一步保证用户的生命和财产安全。
需要说明的是，上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。
图5为本申请一实施例提供的终端设备的结构示意图。如图5所示，该实施例的终端设备5包括：至少一个处理器50(图5中仅示出一个)处理器、存储器51以及存储在所述存储器51中并可在所述至少一个处理器50上运行的计算机程序52，所述处理器50执行所述计算机程序52时实现上述任意各个危险检测及应急疏散方法实施例中的步骤。
所述终端设备5可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。该终端设备可包括，但不仅限于，处理器50、存储器51。本领域技术人员可以理解，图5仅仅是终端设备5的举例，并不构成对终端设备5的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如还可以包括输入输出设备、网络接入设备等。
所称处理器50可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，该处理器50还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器51在一些实施例中可以是所述终端设备5的内部存储单元，例如终端设备5的硬盘或内存。所述存储器51在另一些实施例中也可以是所述终端设备5的外部存储设备，例如所述终端设备5上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器51还可以既包括所述终端设备5的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器51用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序(BootLoader)、数据以及其他程序等，例如所述计算机程序的程序代码等。所述存储器51还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本申请实施例还提供了一种终端设备，该终端设备包括：至少一个处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述至少一个处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意各个方法实施例中的步骤。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储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可实现上述各个方法实施例中的步骤。
本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在移动终端上运行时，使得移动终端执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。
所述集成的单元如果以软件功能单元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，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序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至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random AccessMemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/网络设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/网络设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种危险检测及应急疏散方法，其特征在于，包括：
获取一种以上的环境监测数据和目标场所的影像数据；
根据所述环境监测数据和所述目标场所的影像数据判断目标场所内是否发生危险情况，并获得危险情况的种类；
若目标场所内发生危险情况，则生成逃生疏散路线，并引导用户逃生；
根据危险情况的种类生成对应的应急疏散通知，广播所述应急疏散通知，并将所述危险情况的种类和所述环境监测数据发送至目标终端设备。
2.如权利要求1所述的危险检测及应急疏散方法，其特征在于，所述根据所述环境监测数据和所述目标场所的影像数据判断目标场所内是否发生危险情况，并获得危险情况的种类，包括：
对比任一种环境监测数据与对应的环境监测阈值的大小；其中，所述环境监测数据的种类包括空气温度、热感温度、空气湿度、一氧化碳浓度、二氧化碳浓度、空气粉尘浓度、烟雾浓度、可燃气体浓度和五微米之悬浮微粒浓度中的至少一个；环境监测阈值包括空气温度阈值、热感温度阈值、空气湿度阈值、一氧化碳浓度阈值、二氧化碳浓度阈值、空气粉尘浓度阈值、烟雾浓度阈值、可燃气体浓度阈值和五微米之悬浮微粒浓度阈值中的至少一种；
根据所有环境监测数据与对应的环境监测阈值的大小关系和所述目标场所的影像数据，确定目标场所内发生的危险情况的种类。
3.如权利要求2所述的危险检测及应急疏散方法，其特征在于，所述根据所有环境监测数据与对应的环境监测阈值的大小关系和所述目标场所的影像数据，确定目标场所内发生的危险情况的种类，包括：
若可燃气体浓度大于或等于可燃气体浓度阈值，则判定目标场所内发生可燃气体泄露危险；
若空气温度大于或等于对应的空气温度阈值、热感温度大于或等于热感温度阈值、空气湿度小于或等于空气湿度阈值、二氧化碳浓度大于或等于二氧化碳浓度阈值、空气粉尘浓度大于或等于空气粉尘浓度阈值和烟雾浓度大于或等于烟雾浓度阈值中的一种或一种以上情况发生，则判定目标场所内发生火灾危险；
若五微米之悬浮微粒浓度阈值大于或等于五微米之悬浮微粒浓度阈值，则判定目标场所内发生环境污染危险。
4.如权利要求1所述的危险检测及应急疏散方法，其特征在于，所述根据所述环境监测数据和所述目标场所的影像数据判断目标场所内是否发生危险情况，并获得危险情况的种类，还包括：
分析所述影像数据；
若识别到所述影像数据中存在火或烟，则判定目标场所内发生火灾危险；
若识别到所述影像数据中存在危险人物，则判定目标场所内发生劫持绑架事件。
5.如权利要求1所述的危险检测及应急疏散方法，其特征在于，所述根据所述对应的应急疏散模式生成逃生疏散路线，并引导用户逃生，包括：
定位目标场所内的所有用户，获得任一用户的位置数据；
以任一用户为中心用户，根据所述环境监测数据、所述目标场所内的影像数据和中心用户的位置数据计算所有的逃生疏散路线；
获取与所述中心用户对应的最优逃生路线，以预设安全颜色点亮与最优逃生路线对应的安全出口指示灯，引导中心用户逃生。
6.如权利要求5所述的危险检测及应急疏散方法，其特征在于，所述以任一用户为中心用户，根据所述环境监测数据、所述目标场所内的影像数据和中心用户的位置数据计算所有的逃生疏散路线，包括：
以任一个传感模组为顶点，标记与中心用户距离最近的顶点为初始定点；其中，传感模组包括摄像头、红外线探头和一种以上的环境传感装置；
获取任意两个顶点之间的环境检测数据、用户数量和距离并通过矩阵表示；
通过预设算法对矩阵进行计算，获得所有以初始定点为起始位置的逃生疏散路线；其中，预设算法包括戴克斯特拉算法。
7.如权利要求4所述的危险检测及应急疏散方法，其特征在于，所述分析所述影像数据之后，还包括：
若识别到所述目标场所的影像数据中的任一安全出口堵塞，则以预设危险颜色点亮堵塞的安全出口指示灯；
若识别到所述目标场所的影像数据中的任一安全通道堵塞或充满火、烟，则以所述预设危险颜色标记与所述堵塞的安全通道对应的逃生疏散路线。
8.一种危险检测及应急疏散装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取一种以上的环境监测数据和目标场所的影像数据和位置数据；
判断模块，用于根据所述环境监测数据和所述目标场所的影像数据判断目标场所内是否发生危险情况，并获得危险情况的种类；
生成模块，用于若目标场所内发生危险情况，则生成逃生疏散路线，并引导用户逃生；
发送模块，用于根据危险情况的种类生成对应的应急疏散通知，广播所述应急疏散通知，并将所述危险情况的种类和所述环境监测数据发送至目标终端设。
9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储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1至7任一项所述的方法。
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| PB01 | Publication | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20200714 |