CN111862557B - 一种基于物联网监测方式的家庭事故处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于物联网监测方式的家庭事故处理方法，所述方法包括：监控中心对监控区域进行区域功能分类，并持续监测；监控中心根据区域功能分类和监测到的信息判断监控区域是否有发生事故；监控中心根据判断监控区域是否有发生事故的判断结果定义发生事故的类别；监控中心根据发生事故的类别向用户端发送求助请求，并执行用户端反馈的指令。

Description

一种基于物联网监测方式的家庭事故处理方法

技术领域

本发明涉及物联网监控领域，具体而言，涉及一种基于物联网监测方式的家庭事故处理方法。

背景技术

在物联网和智能家居相关技术的普及应用过程中，发生事故和意外的情况正随着技术的发展和普及逐渐增多，因此高效智能的智能家庭监控监管也变得越来越重要。如何在智能物联的环境下有效应对家庭中的各种突发事件或意外已成为人们重点研究的课题之一。中国专利CN101763704B公开了一种智能家居消防检测报警系统及其控制方法，在发现事故后通过WI-FI通信将事故传输至数据汇聚中心和监控中心进行处理并反馈结果；但该方法并未对火情的严重性作出判断，使得该方法判断结果的准确率难以让人信服。

针对上述现有技术中监控对检测到的突发事件的处理方法存在的对发生事故的误判率高的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术问题。

本发明提供了一种基于物联网监测方式的家庭事故处理方法，以解决监控对检测到的突发事件的处理方法存在的对发生事故的误判率高的问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种基于物联网监测方式的家庭事故处理方法，所述方法包括：

监控中心对监控区域进行区域功能分类，并持续监测；

监控中心根据区域功能分类和监测到的信息判断监控区域是否有发生事故；

监控中心根据判断监控区域是否有发生事故的判断结果定义发生事故的类别；

监控中心根据发生事故的类别向用户端发送求助请求，并执行用户端反馈的指令。

与现有技术相比，本发明技术方案的优点在于：

监控中心对监控区域和事故种类进行了划分且监控中心可根据用户端预设的处理方案对所述发生事故进行处理，使得监控中心的处理方案更为合理且使用户端可针对不同环境因素做调整，一定程度减弱了因为环境因素产生的误差；

监控中心根据发生事故的种类和变化量是否达到阈值判定所述发生事故是否为紧急事故，使得监控中心对所述发生事故有更进一步的分类，使监控中心在判断不同紧急程度的事故的误判率更低；

监控中心对处理端进行监控和行为记录使得所述方法相较于现有技术更安全、合理，且提高了处理端的可信等级。

由于本方法基于物联网技术，其中监测的数据为综合性信息，如：视频、物理量(气压、温度、亮度等)、化学量(碳分子浓度、氧气浓度、酸碱度等)等可被采集的信息。

其中所述紧急预约确认和非紧急预约确认中的“紧急预约”与“非紧急预约”仅作为标识使用。

本发明解决了现有技术中监控对检测到的突发事件的处理方法存在的处理不及时、处理不智能和处理不专业的问题，提供了一种能通过闭环监控的方式实现对发现的事故及时作出合适的报警处理且误报率低的家庭事故处理方法。

附图说明

图1为本发明实施例的一种基于物联网监测方式的家庭事故处理方法的流程图。

图2为本发明实施例的监控区域示意图。

具体实施方式

附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制。

下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。

实施例1

如图1所示，根据本发明实施例的一方面，提供了一种基于物联网监测方式的家庭事故处理方法，所述方法包括：

S110：监控中心对监控区域进行区域功能分类，并持续监测；

S120：监控中心根据区域功能分类和监测到的信息判断监控区域是否有发生事故；

S130：监控中心根据判断监控区域是否有发生事故的判断结果定义发生事故的类别；

S140：监控中心根据发生事故的类别向用户端发送求助请求，并执行用户端反馈的指令。

通过对发现的发生事故进行分类处理和持续监控反馈，监控中心能通过闭环监控的方式实现对发现的事故及时作出合适的报警处理且误报率低的家庭事故处理方法。

在具体实施过程中，所述监控中心对监控区域进行区域功能分类的步骤包括，若监控中心的监控方式有视频流，则监控中心对监控区域进行功能分类，根据功能分类的结果对视频图像进行切块划分块区域功能。所述划分块区域方式具体为对图像进行分块后提取区域所含局部特征与预设训练好的比对集内的局部特征样本进行比对并加入补偿函数对返回值进行加权以确定所属功能分类。所述功能分类分为具体功能分类和抽象概念功能分类，具体判断时监控中心通过训练学习和用户端预先设定决定依据其中任一种分类进行功能定义，例如：空调具体功能分类为送风或调节温度等，空调抽象概念功能分类为制冷或发热等。通过对视频单位区域的精确划分使得监控中心在依据视频流判断某些种类的事故时更为准确。通过区分了抽象概念功能分类和具体功能分类更好地使监控中心基于所述功能分类对所述块区域监测到的数据做更好的处理分析，仍以空调为例：若对空调功能定义为制冷和发热时，则监控中心主要通过监测监控区域的温度变化量判断空调是否正常运行；若对空调功能定义为送风和调节温度，则监控中心主要通过温度变化量及室内二氧化碳气体浓度进行判断。

具体地，所述监控中心根据区域功能分类和监测到的信息判断监控区域是否有发生事故的步骤包括，监控中心根据判断事故的指定项结合层次分析法进行分析后根据分析结果、区域功能分类以及监测到的信息判断监控区域是否发生事故。

设监控区域监测到的判断事故类型对应的指定项在t₀时刻的数值的集合为A₁，判断事故类型对应的指定项的数值在t₀-t到t₀时间内变化量数值的集合为A₂；监控区域在所述功能分类的功能正常运作的状态下的指定项在t₀时刻的数值的集合为B₁，监控区域在所述功能分类的功能正常运作的状态下的指定项在t₀-t到t₀时间内变化量数值的集合为B₂；所述“在所述功能分类的功能正常运作的状态下”为“在常态下”；所述t₀为固定常数。

所述“判断事故”仅作为标识使用；所述对应的指定项为判断事故类型的主要依据项，例如：判断火灾事故的对应的指定项为温度、碳浓度等；

设指定项为第一指定项x、第二指定项y、第三指定项z，集合A₁和集合B₁分别设为A₁＝{x₁,y₁,z₁}以及集合B₁＝{x’₁,y’₁,z’₁}；

所述x₁为监控中心t₀时刻在监控区域监测到的第一指定项x的数值，所述y₁为监控中心t₀时刻在监控区域监测到的第二指定项y的数值，所述z₁为监控中心t₀时刻在监控区域监测到的第三指定项z的数值，所述x’₁为监控中心在t₀-t到t₀时间内监测到监控区域内的第一指定项x的变化量数值，所述y’₁为监控中心在t₀-t到t₀时间内监测到监控区域内的第二指定项y的变化量数值，所述z’₁为监控中心在t₀-t到t₀时间内监测到监控区域内的第三指定项z的变化量数值；

依指定项设计判断矩阵为：

所述a_ij(i＝x、y、z；j＝x、y、z)表示了i与j项在判断事故类型中的重要性之比；

根据层次分析法的概念可知：

由于a_ij是指定项i、j在判断事故类型中的重要性之比，则

所述在判断事故类型中的重要性为指定项对判断事故类型的影响，根据历史事故的数值或其变化量可得，但由于历史事故的判断项目较多，因此会导致判断的比例是不完整的，同时导致判断结果的误差较大，因此需要层次分析法对指定项权重进行标准化。

设根据所述判断矩阵并将集合P₁中的x₁、y₁、z₁代入判断矩阵中的x、y、z求得所述判断矩阵的最大特征根λ_max1对应的特征向量为U₁，对U₁标准化后得到权向量

所述权向量

中的

分别代表x₁,y₁,z₁的权重；将集合A₂＝{x₂,y₂,z₂}代入判断矩阵中的x、y、z后最后得权向量

所述a_xy、a_xy、a_xy的取值与x₁、y₁、z₁的数值不相关，但与x₁、y₁、z₁代表的含义相关，例如：x₁代表的含义为指定项x在某一时刻的值，则

代表任意时刻x、y项的数值在判断中的重要性之比；

则代表任意t时刻x、y项的数值变化量在判断中的重要性之比；所述重要性之比的具体值由用户设定或机器训练获得；所述层次分析法根据各指定项分别列出判断矩阵后还需使用一致性指标RI对判断矩阵进行验证，本方法基于有效的判断结果进行合适的判断；

设校对集为

设计算x_i项的方程为；

设方程根据x₁计算指定项x的数值分数，设校对集

设方程计算指定项总得分：

其中，校对集R_i中的r_x用于对x’_i、x_i(i为1或2)的简单比对结果进行指数级放大缩小使其合理化，具体数值基于用户设定或机器训练获得；指定项y₁、z₁对应的分数

的计算方式与②式中x₁项对应的分数

的计算方式相同；S₂的计算方式与S₁的计算方式同样是使用式①计算，则控制中心根据集合A₂、B₂、U₂以及R₂通过式①求得S₂；

设总得分为

报警阈值O；

若S_总大于等于O，则判断为发生事故；

若S_总小于O，则判断为未发生事故；

所述报警阈值O为一种事故对应的唯一常数；

监控中心根据S_总与O的比对结果判断是否有发生事故以及发生事故的事故类型。

以上所述具体实例的判断过程是基于判断事故的主要依据项即指定项为三项，本发明计算方法中指定项的项目数量为任意常数，考虑到发生事故的事故类型可能不唯一，监控中心还需对已确定的判断事故类型的判断过程中所计算的指定项的项目相关的事故类型作同样的分析。传统层次层次分析法由于其两两比对的特性和随机性，对RI的依赖性强且矩阵误差结果较大，但若仅对一端对比则会使矩阵的意义和适用范围大大降低，本方法使用了校对集R对中间量进行了修正，且避免了后续重复的计算，所述校对集R和报警阈值O为用户端用于对计算方法进行调控的主要方式之一。所诉计算方式使得机器判断更具权威性和通用性，且结合方法场景的应用降低了使用层次分析法时的计算量。

具体地，所述监控中心根据判断监控区域是否有发生事故的判断结果定义发生事故的类别的步骤包括，监控中心对所述发生事故的事故类型进行类别定义，所述类别包括A类：物件类(物品损坏、物品位置较大位置移动等物品相关事故)；B类：生活类(水龙头、煤气灶、灯具、非持续性工作电器等较低危险物品的非正常工作状态相关事故)；C1类：侵入类1(非正常进入的人类、大门被破坏等高危入侵事故)；C2类：侵入类2(小型野生动物误闯、昆虫入侵等低危入侵事故)；D类：紧急类(火灾、爆炸、燃气泄漏等日常高危事故)；E类：其它类。若用户端或监控中心为所述发生事故的事故类型的类别预先设定了预处理方案，则监控中心依据所述预处理方案对所述发生事故进行处理，所述预处理方案包括忽略所述发生事故、直接判定所述发生事故为紧急事故、发送非紧急预约申请至特定处理端并接收特定处理端的非紧急预约确认、以用户预设方式通知用户端、改变所述发生事故的事故类型并重新执行该步骤以及直接判定所述发生事故为紧急事故。预设的预处理方案显著提升了所述方法的合理性和可控性，通过预处理方案用户端可以更早地加入对发生事故的处理过程。

具体地，监控中心根据监控区域是否发生事故的判断结果向用户端发送求助请求，并执行用户端反馈的指令的步骤包括，监控中心根据所述发生事故发生区域确认发生事故的位置，根据所述发生事故的位置对所有已知的处理端进行评分以及挑选并将合适的处理端的身份信息和求助申请发送至用户端后，监控中心对用户端反馈的指令进行处理，反馈的指令包括忽略所述发生事故、发送非紧急预约申请至特定处理端并接收特定处理端的非紧急预约确认、直接判定所述发生事故为紧急事故以及改变所述判断事故类型并重新执行该步骤。所述评分根据处理端与事故区域的地理距离、处理端处理资格、处理端的处理历史以及处理端是否认证身份确定。用户端参与优先决策的方式降低了事故的误判率。

具体地，所述监控中心根据发生事故的类别向用户端发送求助请求的步骤后还包括，监控中心判断是否监测到特定处理端进入监控区域，若未监测到特定处理端进入监控区域，则监控中心根据所述事故区域监测到的信息以及所述事故区域的功能判断发生事故是否紧急事故，判断紧急事故方式计算方式与判断是否发生事故的步骤区别在于监控中心在计算出总得分S_总后，监控中心需对事故的蔓延程度E和变化趋势T进行考量，所述蔓延程度E为指定项在t₀-t时刻的状态与t₀时刻的状态对比，根据事故对监控区域的影响程度E取值区间为[1,3]，所述影响程度考虑的因素包括影响的范围、监控区域的功能的变化以及监控数值的变化，变化趋势T的取值参考t₀-t到t₀时刻的变化量与t₀-2t到t₀-t的变化量之比，T的取值区间为[1,3]；

在监控中心计算是否紧急事故的过程中计算S_总时，设O’为紧急阈值，则

若S_总大于等于O’，则判断为紧急事故；

若S_总小于O’，则不判断为紧急事故；

所述报警阈值O’为一种紧急事故对应的唯一常数；

若所述监控中心根据所述事故区域监测到的信息以及所述事故区域的功能判断发生事故是否紧急事故的判断结果还包括发生事故的紧急事故类型。

更进一步地，监控中心对事故区域的监测到的选定项的数值在数值对应连续时间的等距分段点所确定的固定长度的区间内做时域分析，并对监测到的选定项的数值在所述连续区间内的集合使用加权平均法，依此测定所述发生事故的影响程度和蔓延程度，所述连续区间所示范围内可相互重叠。监控中心基于所述发生事故的影响程度和蔓延程度评定所述发生事故危险级别，若所述发生事故危险级别大于监控中心预设的紧急级别，则判断所述发生事故为紧急事故。所述紧急级别为判断事故类型所对应的预设的值。所述监控中心判断发生事故是否紧急事故的过程是监控中心预设进行的判断，使得所述方法对紧急事故的处理更为及时。

具体地，监控中心根据所述事故区域监测到的信息以及所述事故区域的功能判断发生事故是否紧急事故的步骤后还包括，监控中心依据所述发生事故是否紧急事故的判断结果使用预设的紧急处理方案，紧急处理方案包括监控中心发送紧急预约申请至特定处理端，并接收特定处理端反馈的紧急预约确认。

具体地，监控中心发送紧急预约申请至特定处理端并接收特定处理端反馈的紧急预约确认的步骤后或发送非紧急预约申请至特定处理端并接收特定处理端的非紧急预约确认的步骤后还包括，监控中心向用户端发送处理请求的申请并接收用户端反馈的处理请求的指令，若存在预处理方案或紧急处理方案，则依据预处理方案或紧急处理方案以及接收到用户端反馈的处理请求的指令开放部分权限给特定处理端。所述权限包括监控区域门禁开放权、观看监控区域或事故区域监测到的数据的权限以及监控中心对事故区域所有的处理权。通过开放权限，特定处理端对事故的处理可以从更早介入以达到更高效的目的。

具体的，开放部分权限给特定处理端的步骤后还包括，监控中心向用户端发送处理确认的申请并接收用户端反馈的处理确认的指令，若存在预处理方案或紧急处理方案，依据预处理方案或紧急处理方案以及接收到用户端反馈的处理确认的指令，在确认特定处理端处理完成后，监控中心回收特定处理端的部分已开放的权限。回收权限使方法更具有安全性。

实施例2

如图2所示，根据本发明实施例的一方面，提供了一种基于物联网监测方式的家庭事故处理方法，所述方法包括：

当监控场景为家庭某区域时，监控中心通过摄像头S210获取的视频流对区域S220进行监控时对功能进行分类，块区域S221煤气灶经过特征比对后，监控中心确定块区域S221的功能为加热、产生二氧化碳以及降低气体压力；块区域S222洗碗机经过特征比对后，监控中心确定块区域S222的功能为内部加水、发出紫外线以及内部加热。所以确定区域S220的功能为加热、产生二氧化碳、降低气体压力、内部加水、发出紫外线以及内部加热。

在t₀时刻监控中心对监控区域监测到的大气二氧化碳浓度的为1％，与其他监控区域监测到的温度平均值差值为7℃，红外监测差值绝对值为5。设“煤气忘关”事故对应的指定项为大气二氧化碳浓度x、与其他监控区域监测到的温度平均值差值y、红外监测差值绝对值z；得比对集合P₁＝{x₁,y₁,z₁}＝{0.5％,3℃,3}，集合C₁＝{1％,7℃,5}

根据各指定项在判断事故类型中的重要性，设比对矩阵为：

设经计算后的S_总大于事故类型为“煤气忘关”所对应的O，则监控中心判断发生事故的事故类型为“煤气忘关”。

监控中心判断所述发生的事故类型“煤气忘关”属于B类别，已知用户端为B类别设置了预处理方案，预处理方案为以用户预设方式通知用户端，监控中心依所述预设方式通过拨打特定座机而非默认的发送app信息至用户端的方式通知用户端。

依据事故判定结果，所述区域发生事故且事故类型为“煤气忘关”，监控中心对事故发生区域的具体位置进行定位，同时确认附近是否有可进行事故处理的处理段，对可进行事故处理的处理端进行筛选后监控中心将符合条件的处理端的信息形成求助申请发送至用户端，用户端发送预约特定处理端的指令至监控中心，监控中心发送非紧急预约申请至特定处理端，特定处理端接收到非紧急预约申请后确认即将对事故进行处理并反馈非紧急预约确认至监控中心，监控中心接收到非紧急预约确认后记录特定处理端为所述发生事故非紧急处理端。

在t₁时刻(t₁≥t₀)，监控中心未监测到特定处理端进入监控区域，监控中心根据监控到的信息或预设的方案或指令判定所述发生事故为紧急事故“煤气泄漏”，监控中心依据“煤气泄漏”的紧急处理方案发送紧急预约申请至所述特定处理端，所述特定处理端确认监控中心发送的紧急预约申请并发送紧急预约确认至监控中心，监控中心接收到特定处理端反馈的紧急预约确认后记录特定处理端为所述发生事故紧急处理端。根据预设的紧急处理方案，监控中心开放监控区域门禁开放权、观看监控区域或事故区域监测到的数据的权限以及监控中心对事故区域所有的处理权给特定处理端。特定处理端根据监控中心赋予的权限，提前对紧急事故进行预先进行分析或处理。

特定处理端进入监控区域后，特定处理端发送到达指令到监控中心，监控中心根据监测到的信息和到达指令确认特定处理端进入到监控区域内。监控中心监控到特定处理端进入到监控区域后，监控中心对特定处理端的行为和路径进行记录，且根据紧急处理方案，监控中心发送处理确认至用户端请求提供预设在区域S220附近的干粉灭火器的位置和使用权限给特定处理端。

特定处理端完成事故处理并退出监控区域后，监控中心确认特定处理端对区域S220的发生事故处理完成，且监控中心回收特定处理端的已开放的监控区域门禁开放权。

虽然参照本发明的示例性实施方式具体示出并且描述了本发明，但是应理解，本发明不限于所公开的示例性实施方式。对于本领域技术人员将显而易见的是，在不脱离本发明的范围的情况下可进行各种修改。

本发明的范围不应局限于在说明书的详细描述中所描述的细节，而是应由权利要求限定。此外，来源于权利要求及其等同的含义和范围的全部改变和修改应解释为包括在本发明的范围内。

Claims (7)

1.一种基于物联网监测方式的家庭事故处理方法，其特征在于，所述方法包括：

监控中心对监控区域进行区域功能分类，并持续监测；

监控中心根据区域功能分类和监测到的信息判断监控区域是否有发生事故；

监控中心根据判断监控区域是否有发生事故的判断结果定义发生事故的类别；

监控中心根据发生事故的类别向用户端发送求助请求，并执行用户端反馈的指令；

所述监控中心对监控区域进行区域功能分类的具体步骤包括：

若监控中心的监控方式有视频流，则监控中心对监控区域的视频图像进行特征比对确定块区域的功能分类；

所述块区域为所述视频图像包含的块状区域；

所述监控区域的区域功能分类包含块区域的功能分类；

所述功能分类分为具体功能分类和抽象概念功能分类，具体判断时监控中心通过训练学习和用户端预先设定决定依据其中任一种分类进行功能定义；

所述监控中心结合判断事故的指定项结合层次分析法进行分析后根据分析结果、区域功能分类以及监测到的信息判断监控区域是否发生事故：

所述指定项结合层次分析法判断事故的具体步骤包括：设指定项为第一指定项x，第二指定项y、第三指定项z，集合A1和集合B1分别设为A₁＝{x₁，y₁，z₁}以及集合B₁＝{x′₁，y′₁，z′₁}；

所述x₁为监控中心t₀时刻在监控区域监测到的第一指定项x的数值，所述y₁为监控中心t₀时刻在监控区域监测到的第二指定项y的数值，所述z₁为监控中心t₀时刻在监控区域监测到的第三指定项z的数值，所述x′₁为监控中心在t₀-t到t₀时间内监测到监控区域内的第一指定项x的变化量数值，所述y′₁为监控中心在t₀-t到t₀时间内监测到监控区域内的第二指定项y的变化量数值，所述z′₁为监控中心在t₀-t到t₀时间内监测到监控区域内的第三指定项z的变化量数值；

依指定项设计判断矩阵为：

所述a_ij(i＝x、y、z；j＝x、y、z)表示了i与j项在判断事故类型中的重要性之比；

根据层次分析法的概念可知：

a_ij是指定项i、j在判断事故类型中的重要性之比，则

所述在判断事故类型中的重要性为指定项对判断事故类型的影响，根据历史事故的数值或其变化量可得，为避免历史事故的判断项目较多导致判断的比例不完整，同时导致判断结果的误差较大，故采取层次分析法对指定项权重进行标准化；

设根据所述判断矩阵并将集合P1中的x₁、y₁、z₁代入判断矩阵中的x、y、z求得所述判断矩阵的最大特征根λ_max1对应的特征向量为U₁，对U₁标准化后得到权向量

所述权向量

中的

分别代表x₁、y₁、z₁的权重；将集合A₂＝{x₂，y₂，z₂}代入判断矩阵中的x、y、z后最后得权向量

所述a_xy、a_xy、a_xy的取值与x₁、y₁、z₁的数值不相关，但与x₁、y₁、z₁代表的含义相关，其中x₁代表的含义为指定项x在某一时刻的值，则

代表任意时刻x、y项的数值在判断中的重要性之比；

则代表任意t时刻x、y项的数值变化量在判断中的重要性之比；所述重要性之比的具体值由用户设定或机器训练获得；所述层次分析法根据各指定项分别列出判断矩阵后还需使用一致性指标RI对判断矩阵进行验证，本方法基于有效的判断结果进行合适的判断；

设校对集

设计算x_i项的方程为：

设方程根据x₁计算指定项x的数值分数，设校对集

设方程计算指定项总得分：

其中，校对集R_i中的r_x用于对x′_i、x_i的简单比对结果进行指数级放大缩小使其合理化，具体数值基于用户设定或机器训练获得；第二指定项y的数值y₁、第三指定项z的数值z₁对应的分数

的计算方式与②式中x₁项对应的分数

的计算方式相同；S₂的计算方式与S₁的计算方式同样是使用式①计算，则控制中心根据集合A₂、B₂、U₂以及R₂通过式①求得S₂；

设总得分为

报警阈值O；若S_总大于等于O，则判断为发生事故；若S_总小于O，则判断为未发生事故；所述报警阈值O为一种事故对应的唯一常数；监控中心根据S_总与O的比对结果判断是否有发生事故以及发生事故的事故类型；

所述监控中心结合判断事故的层次分析法进行分析后根据分析结果、区域功能分类以及监测到的信息判断监控区域是否发生紧急事故：

所述层次分析法判断紧急事故的具体步骤包括：所述监控中心根据发生事故的类别向用户端发送求助请求的步骤后还包括，监控中心判断是否监测到特定处理端进入监控区域，若未监测到特定处理端进入监控区域，则监控中心根据事故区域监测到的信息以及事故区域的功能判断发生事故是否紧急事故，监控中心在判断是否发生事故中计算出总得分S_总后，监控中心对事故的蔓延程度E和变化趋势T进行考量，所述蔓延程度E为指定项在t₀-t时刻的状态与t₀时刻的状态对比，根据事故对监控区域的影响程度E取值区间为[1,3]，所述影响程度考虑的因素包括影响的范围、监控区域的功能的变化以及监控数值的变化，变化趋势T的取值参考t₀-t到t₀时刻的变化量与t₀-2t到t₀-t的变化量之比，T的取值区间为[1,3]；

在监控中心计算是否紧急事故的过程中计算S_总时，设O′为紧急阈值，则

若S_总大于等于O′，则判断为紧急事故；若S_总小于O′，则不判断为紧急事故；所述报警阈值O′为一种紧急事故对应的唯一常数；监控中心对事故区域的监测到的选定项的数值在数值对应连续时间的等距分段点所确定的固定长度的区间内做时域分析，并对监测到的选定项的数值在所述连续时间内的集合使用加权平均法，依此测定所述发生事故的影响程度和蔓延程度，所述连续时间所示范围内可相互重叠；监控中心基于所述发生事故的影响程度和蔓延程度评定所述发生事故危险级别，若所述发生事故危险级别大于监控中心预设的紧急级别，则判断所述发生事故为紧急事故；所述紧急级别为判断事故类型所对应的预设的值；所述监控中心判断发生事故是否紧急事故的过程是监控中心预设进行的判断。

2.根据权利要求1所述的一种基于物联网监测方式的家庭事故处理方法，其特征在于，监控中心根据区域功能分类和监测到的信息判断监控区域是否有发生事故的步骤包括：

监控中心根据判断事故的指定项结合层次分析法进行分析后根据分析结果、区域功能分类以及监测到的信息判断监控区域是否发生事故。

3.根据权利要求1所述的一种基于物联网监测方式的家庭事故处理方法，其特征在于，监控中心根据判断监控区域是否有发生事故的判断结果定义发生事故的类别步骤后还包括：

若用户端或监控中心为所述类别预设了预处理方案，则监控中心依据所述预处理方案对所述事故进行处理；

所述预处理方案包括忽略所述发生事故、发送非紧急预约申请至特定处理端并接收特定处理端的非紧急预约确认、以用户预设方式通知用户端、改变所述判断事故类型并重新执行该步骤以及直接判定所述发生事故为紧急事故。

4.根据权利要求1所述的一种基于物联网监测方式的家庭事故处理方法，其特征在于，所述监控中心根据监控区域是否发生事故的判断结果向用户端发送求助指令，并执行用户端反馈的指令的具体步骤包括：

监控中心根据所述发生事故发生位置对区域内的处理端进行评分后挑选合适的处理端的身份信息，然后将合适的处理端的信息和求助申请形成求助请求发送至用户端；

所述用户端反馈的指令包括忽略所述发生事故、发送非紧急预约申请至特定处理端并接收特定处理端的反馈的非紧急预约确认、直接判定所述发生事故为紧急事故以及改变所述判断事故类型并重新执行该步骤。

5.根据权利要求1所述的一种基于物联网监测方式的家庭事故处理方法，其特征在于，所述监控中心根据监控区域是否发生事故的判断结果向用户端发送求助请求的步骤后还包括：

监控中心判断是否监测到特定处理端进入监控区域；

若监控中心未监测到特定处理端进入监控区域，则监控中心判断所述发生事故是否紧急事故；

监控中心根据所述事故区域所监测的信息、所述判断事故类型以及判断的紧急事故类型判断是否紧急事故；

监控中心依据所述发生事故是否紧急事故的判断结果，监控中心使用预设的紧急处理方案，紧急处理方案包括监控中心发送紧急预约申请至特定处理端，并接收特定处理端反馈的紧急预约确认。

6.根据权利要求5所述的一种基于物联网监测方式的家庭事故处理方法，其特征在于，监控中心判断所述发生事故是否紧急事故的步骤包括：

监控中心结合层次分析法根据区域功能分类和监测到的信息判断监控区域是否发生紧急事故。

7.根据权利要求5所述的一种基于物联网监测方式的家庭事故处理方法，其特征在于，所述接收特定处理端反馈的紧急预约确认的步骤具体包括：

所述处理端反馈的紧急确认指令包括忽略所述发生事故、预约特定处理端、直接判定所述发生事故为紧急事故以及改变所述判断事故类型并重新执行该步骤；

依据紧急确认指令，监控中心向用户端发送处理请求的申请并接收用户端反馈的处理请求的指令；

依据接收到用户端反馈的处理请求的指令，监控中心开放部分权限给特定处理端。

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