CN112202840A - 基于边缘计算模式的煤矿火灾报警系统、方法及存储介质 - Google Patents

基于边缘计算模式的煤矿火灾报警系统、方法及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于边缘计算模式的煤矿火灾报警系统、方法及存储介质，系统包括：感知层，感知层包括智能感知设备和边缘网关，感知层能够采集监测数据并对监测数据进行处理后下发控制指令；边缘服务器层，边缘服务器层能够对采集的数据进行系统的分析和联动控制；云平台，云平台接收边缘服务器层的。根据本发明实施例的系统，减轻了地面数据处理中心的压力，将数据传输到地面中心站处理数据改变为在井下进行数据处理提高了数据分析的时效性，增强了服务响应能力。

Description

基于边缘计算模式的煤矿火灾报警系统、方法及存储介质
技术领域
本发明涉及煤矿安全技术领域，更具体地，涉及一种基于边缘计算模式的煤矿火灾报警系统、方法及存储介质。
背景技术
针对煤矿井下采掘作业时，通过煤矿监测监控体系对作业的安全进行监管控制，煤矿监测监控体系收集大量的监测数据，目前这些监测数据需要上传至地面进行分析处理，这对网络带宽和地面数据中心造成了巨大的压力，地面工作中心站经常出现卡顿和延迟的现象。
此外，通过现有的煤矿监测监控体系监测火灾到报警完成步骤繁琐，井下分站仅仅是上下级通信中间转接站，不具备数据处理、分析和发送指令的功能，不能完成本地数据处理分析和报警功能，监测数据依次经过分站、环网交换机、各个系统主机、监测系统服务器才能判断出是否有火灾警情，火灾报警信息由监控系统服务器发送给无线通信服务器和信息发布服务器，报警信息再次经过环网交换机到达无线基站和信息发布基站，最终由基站达到PDA和井下显示屏。内部的每个模块没有做到互相融合和联动控制，增大了响应时间。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供一种基于边缘计算模式的煤矿火灾报警系统、基于边缘计算模式的煤矿火灾报警方法以及存储介质，在数据源端就完成了火灾数据的采集、处理分析，提高了各个模块的联动性，提高了数据分析的时效性，同时，避免大量数据上传，缓解了带宽和地面数据分析的压力，解决地面工作中心站的卡顿和延迟问题。
根据本发明第一方面实施例的基于边缘计算模式的煤矿火灾报警系统，包括：感知层，所述感知层包括智能感知设备和边缘网关，所述感知层能够采集监测数据并对所述监测数据进行处理后下发控制指令；边缘服务器层，所述边缘服务器层能够对采集的数据进行系统的分析和联动控制；云平台，所述云平台接收所述边缘服务器层的传递的数据实现算法训练和模型下发。
由此，根据本发明实施例的基于边缘计算模式的煤矿火灾报警系统，在数据源端就完成了数据的采集、处理分析，避免大量数据上传，缓解了带宽和地面数据分析的压力，提高了数据处理的时效性。
根据本发明的一个实施例，所述监测数据包括CO浓度、O2浓度、光纤温度、红外热成像图像和人员定位信息的中至少一项数据。
根据本发明的一个实施例，所述边缘网关内嵌火灾分析模型，火灾分析报警模型基于区域范围内CH4、CO、CO2、O2、温度烟雾综合分析判断。
根据本发明的一个实施例，所述感知层还包括：
无线基站，所述无线基站能够接收感知设备感知的监测数据；信息发布基站，所述信息发布基站能够发布边缘网关的分析成果，在所述边缘服务器层判断出现火灾警情，将报警信息和逃生路线发送至所述无线基站和所述信息发布基站；显示终端，所述显示终端能够接收边缘层火灾分析结果并显示火灾状况和进程。
根据本发明的一个实施例，所述边缘服务器层包括地面服务器，所述地面服务器包括人员定位服务器、视频监控服务器、监控系统服务器、无线通信服务器、信息发布服务器和测温主机。
根据本发明第二方面实施例的基于边缘计算模式的煤矿火灾报警方法，包括以下步骤：S1、通过智能感知设备关于火灾的监测数据，并将所述监测数据上传至所述边缘网关；S2、通过所述边缘服务器层对采集的所述监测数据进行计算和分析，判断是否发生火灾，若是，执行步骤S3；S3、所述边缘服务器层将火灾报警信息和逃生路线推送给无线基站和信息发布基站；S4、所述无线发布基站、信息发布基站将指令下发给PDA和井下LED显示牌。
根据本发明的一个实施例，步骤S1包括：
S11、对规则服务参数进行配置，将配置好的规则服务下发至对应的边缘网关；S12、感知待接入设备终端并将所述待接入设备终端与地面数据中心站建立通讯。
根据本发明的一个实施例，步骤S1中，所述获取数据包括获取环境监测数据、人员位置数据、红外热像仪数据、测温光缆数据。
第三方面，本发明实施例提供一种计算机存储介质，包括一条或多条计算机指令，所述一条或多条计算机指令在执行时实现如上述实施例所述的方法。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为根据本发明实施例的现有技术中的一种火灾报警流程图；
图2为根据本发明实施例的基于边缘计算模式的煤矿火灾报警方法。
图3为本发明实施例的电子设备的示意图。
附图标记：
电子设备300；
存储器310；操作系统311；应用程序312；
处理器320；网络接口330；输入设备340；硬盘350；显示设备360。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
本发明是发明人基于以下事实作出的发明创造。
图1显示了现有技术中的一种火灾报警流程，对于外因火灾从监测到报警完成共需要9个步骤，总的过程分为数据采集、分析和发出报警，数据采集包括安全监控系统中的CO、CO2、O2和烟雾，测温光纤系统中光纤温度和视频监控系统中的红外热成像仪图像，分析是由地面火灾分析模型完成，该模型内置在监控系统服务器中，发出报警则由人员定位系统、应急广播系统和移动通信系统共同完成。步骤1和步骤2是监测数据上传，监控系统传感数据(包括CO、O2、CO2浓度和烟雾数据)和人员定位信息经过分站和环网交换机上传至监控系统服务器和人员定位服务器，视频图像资料和光纤温度不经过分站直接接入环网交换机后进入视频服务器和测温光纤主机；步骤3、4和5是各分系统服务器将自身分析结果传输给监控系统服务器，利用内置的火灾监测模型进行分析，若出现火灾警情，则由监控系统服务器对接人员定位系统、移动通信系统和应急广播系统，获取发生火灾区域的入井人员信息，通过无线通信迅和信息发布系统将火灾影响范围及态势、处置方式和逃生路线推送至区域范围人员携带的便携PDA和井下本安LED显示屏上，完成这一过程需要步骤6、步骤7、步骤8和步骤9，以上流程是现有监测监控体系下较优的工作面外因火灾监测、分析、报警流程。
通过以上能够看出一、火灾分析是由井上监控系统服务器完成，不是在井下就地完成数据采集、分析处理、动态显示和下发报警信息；二、数据两次经过环网交换机，漫长的数据传输链耗用大量的设备，井上服务器也面临巨大的压力；三、各个系统之间的调配和控制是通过监控系统服务器来完成，系统之间没有深度融合和有效控制。
基于此，本申请的发明人经过长期的创造性劳动，得出以下发明创造。
下面首先结合附图具体描述根据本发明实施例的基于边缘计算模式的煤矿火灾报警系统。
根据本发明实施例的基于边缘计算模式的煤矿火灾报警系统，包括：感知层、边缘服务器层和云平台。
具体地，感知层包括智能感知设备和边缘网关，感知层能够采集监测数据并对监测数据进行处理后下发控制指令；边缘服务器层能够对采集的数据进行系统的分析和联动控制；云平台接收边缘服务器层传递的数据实现算法训练和模型下发。
换言之，感知层主要由智能感知设备和边缘网关构成，感知层设于井下且能够实时采集煤矿安全监测数据，并在感知层分析、处理安全监测数据，并根据处理后的安全监测数据对关联设备下发控制指令；边缘服务器层，布局于全矿井，对全矿井的数据和系统进行分析和联动控制，可以是矿端服务器，安全监控服务器、人员定位服务器、移动通信服务器；云平台接收边缘服务器层的全部煤矿安全监测监控信息，考虑到边缘服务器数据处理能力问题，对于较为复杂的算法和模型一般都在云平台训练实现，各边缘服务器将数据上传至云平台实现算法训练和模型下发。
由此，根据本发明实施例的基于边缘计算模式的煤矿火灾报警系统，在数据源端就完成了数据的采集、处理分析，避免大量数据上传，缓解了带宽和地面数据分析的压力，提高了数据处理的时效性。
在本发明的一些具体实施方式中，监测数据包括CO浓度、O2浓度、光纤温度、红外热成像图像和人员定位信息的中至少一项数据。根据所获得的的一项或多项数据对是否发生火灾进行判别。
根据本发明的一个实施例，边缘网关内嵌火灾分析模型，火灾分析报警模型基于区域范围内CH4、CO、CO2、O2、温度烟雾综合分析判断。通过训练好的火灾模型对是否发生火灾进行分析，可快速准确的判断出是否发生火灾。
进一步地，感知层还包括：无线基站、信息发布基站和显示终端。
具体地，无线基站能够接收感知设备感知的监测数据；信息发布基站能够发布边缘网关的分析成果，在边缘服务器层判断出现火灾警情，将报警信息和逃生路线发送至无线基站和信息发布基站；显示终端能够接收边缘层火灾分析结果并显示火灾状况和进程。
在本发明的一些具体实施方式中，边缘服务器层包括地面服务器，地面服务器包括人员定位服务器、视频监控服务器、监控系统服务器、无线通信服务器、信息发布服务器和测温主机。边缘服务器层由多个不同类型的监控服务器构成实现对信息的联动控制。
总而言之，据本发明实施例的基于边缘计算模式的煤矿火灾报警系统在数据源端就完成了数据的采集、处理分析，避免大量数据上传，缓解了带宽和地面数据分析的压力，提高了数据处理的时效性。
如图2所示，本发明实施例还提供了一种基于边缘计算模式的煤矿火灾报警方法，包括以下步骤：
S1、通过智能感知设备获取火灾的监测数据，并将监测数据上传至边缘网关；
S2、通过边缘服务器层对采集的监测数据进行计算和分析，判断是否发生火灾，若是，执行步骤S3；
S3、边缘服务器层将火灾报警信息和逃生路线推送给无线基站和信息发布基站；
S4、无线发布基站、信息发布基站将指令下发给PDA和井下LED显示牌。
换言之，基于边缘计算模式的煤矿火灾报警方法首先可以通过智能感知设备获取火灾的监控数据，可以通过不同类型的智能传感器获取CO浓度、O2浓度和烟雾数据、人员定位位置信息、测温光缆温度、红外热成像仪图像中的其中一项或多项监测数据，并将智能感知设备所获得的一项或多项监测数据上传至边缘网关；接着，通过边缘服务器层对采集到的一项或多项监测数据进行计算分析，可以通过火灾分析模型对监测数据进行分析判别井下工作面是否发生火灾，如若判断出没有发生火灾则继续获取监测数据进行判断，如若判断出发生火灾，由边缘服务器层将火灾报警信息和逃生路线推送给无线基站和信息发布基站，在此同时可以将火灾警情上传至地面服务器；最后，无线基站和信息发布基站将火灾警情和逃生路线传达至本工作面人员PDA和井下显示牌上。
根据本发明的一个实施例，步骤S1包括：
S11、对规则服务参数进行配置，将配置好的规则服务下发至对应的边缘网关；
S12、感知待接入设备终端并将待接入设备终端与地面数据中心站建立通讯。
换言之，对边缘计算网关设备的边缘计算节点的规则服务的参数进行配置，可通过地面服务中心设置或网关设备设置，并将配置好的规则服务下发至对应的边缘计算网关设备，接着，将设置好的边缘网关与智能感知设备、待接入设备以及地面数据中心站建立通讯，连接关系可以是有线连接或无线连接，通讯方式可以为有线通信或是无线通讯。
可选地，获取数据包括获取环境监测数据、人员位置数据、红外热像仪数据、测温光缆数据。
总而言之，根据本发明实施例的基于边缘计算模式的煤矿火灾报警方法将数据集合在网关分析处理协同统一控制，避免不同的模块各自为政的现象，在井下实现安全监控系统、人员定位系统、移动通信系统的联动控制和深度融合，提高了系统响应能力。
此外，本发明还提供一种计算机存储介质，计算机存储介质包括一条或多条计算机指令，一条或多条计算机指令在执行时实现上述任一的基于边缘计算模式的煤矿火灾报警方法。
也就是说，计算机存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时，使得处理器执行上述任一的基于边缘计算模式的煤矿火灾报警方法。
如图3所示，本发明实施例提供了一种电子设备300，包括存储器310和处理器320，所述存储器310用于存储一条或多条计算机指令，所述处理器320用于调用并执行所述一条或多条计算机指令，从而实现上述任一所述的方法。
也就是说，电子设备300包括：处理器320和存储器310，在所述存储器310中存储有计算机程序指令，其中，在所述计算机程序指令被所述处理器运行时，使得所述处理器320执行上述任一所述的方法。
进一步地，如图3所示，电子设备300还包括网络接口330、输入设备340、硬盘350、和显示设备360。
上述各个接口和设备之间可以通过总线架构互连。总线架构可以是可以包括任意数量的互联的总线和桥。具体由处理器320代表的一个或者多个中央处理器(CPU)，以及由存储器310代表的一个或者多个存储器的各种电路连接在一起。总线架构还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其它电路连接在一起。可以理解，总线架构用于实现这些组件之间的连接通信。总线架构除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线，这些都是本领域所公知的，因此本文不再对其进行详细描述。
所述网络接口330，可以连接至网络(如因特网、局域网等)，从网络中获取相关数据，并可以保存在硬盘350中。
所述输入设备340，可以接收操作人员输入的各种指令，并发送给处理器320以供执行。所述输入设备340可以包括键盘或者点击设备(例如，鼠标，轨迹球(trackball)、触感板或者触摸屏等。
所述显示设备360，可以将处理器320执行指令获得的结果进行显示。
所述存储器310，用于存储操作系统运行所必须的程序和数据，以及处理器320计算过程中的中间结果等数据。
可以理解，本发明实施例中的存储器310可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(ROM)、可编程只读存储器(PROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(RAM)，其用作外部高速缓存。本文描述的装置和方法的存储器310旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
在一些实施方式中，存储器310存储了如下的元素，可执行模块或者数据结构，或者他们的子集，或者他们的扩展集：操作系统311和应用程序312。
其中，操作系统311，包含各种系统程序，例如框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。应用程序312，包含各种应用程序，例如浏览器(Browser)等，用于实现各种应用业务。实现本发明实施例方法的程序可以包含在应用程序312中。
本发明上述实施例揭示的方法可以应用于处理器320中，或者由处理器320实现。处理器320可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器320中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器320可以是通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(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，可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。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。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器310，处理器320读取存储器310中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
可以理解的是，本文描述的这些实施例可以用硬件、软件、固件、中间件、微码或其组合来实现。对于硬件实现，处理单元可以实现在一个或多个专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑设备(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、通用处理器、控制器、微控制器、微处理器、用于执行本申请所述功能的其它电子单元或其组合中。
对于软件实现，可通过执行本文所述功能的模块(例如过程、函数等)来实现本文所述的技术。软件代码可存储在存储器中并通过处理器执行。存储器可以在处理器中或在处理器外部实现。
具体地，处理器320还用于读取所述计算机程序，执行上述任一所述的方法。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露方法和装置，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，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信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理包括，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，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述收发方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于边缘计算模式的煤矿火灾报警系统，其特征在于，包括：
感知层，所述感知层包括智能感知设备和边缘网关，所述感知层能够采集监测数据并对所述监测数据进行处理后下发控制指令；
边缘服务器层，所述边缘服务器层能够对采集的数据进行系统的分析和联动控制；
云平台，所述云平台接收所述边缘服务器层传递的数据实现算法训练和模型下发。
2.根据权利要求1所述的基于边缘计算模式的煤矿火灾报警系统，其特征在于，所述监测数据包括CO浓度、O2浓度、光纤温度、红外热成像图像和人员定位信息的中至少一项数据。
3.根据权利要求1所述的基于边缘计算模式的煤矿火灾报警系统，其特征在于，所述边缘网关内嵌火灾分析模型，火灾分析报警模型基于区域范围内CH4、CO、CO2、O2、温度烟雾综合分析判断。
4.根据权利要求1所述的基于边缘计算模式的煤矿火灾报警系统，其特征在于，所述感知层还包括：
无线基站，所述无线基站能够接收感知设备感知的监测数据；
信息发布基站，所述信息发布基站能够发布边缘网关的分析成果，在所述边缘服务器层判断出现火灾警情，将报警信息和逃生路线发送至所述无线基站和所述信息发布基站；
显示终端，所述显示终端能够接收边缘层火灾分析结果并显示火灾状况和进程。
5.根据权利要求1所述的基于边缘计算模式的煤矿火灾报警系统，其特征在于，所述边缘服务器层包括地面服务器，所述地面服务器包括人员定位服务器、视频监控服务器、监控系统服务器、无线通信服务器、信息发布服务器和测温主机。
6.一种基于边缘计算模式的煤矿火灾报警方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、通过智能感知设备关于火灾的监测数据，并将所述监测数据上传至所述边缘网关；
S2、通过所述边缘服务器层对采集的所述监测数据进行计算和分析，判断是否发生火灾，若是，执行步骤S3；
S3、所述边缘服务器层将火灾报警信息和逃生路线推送给无线基站和信息发布基站；
S4、所述无线发布基站、信息发布基站将指令下发给PDA和井下LED显示牌。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤S1包括：
S11、对规则服务参数进行配置，将配置好的规则服务下发至对应的边缘网关；
S12、感知待接入设备终端并将所述待接入设备终端与地面数据中心站建立通讯。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤S1中，所述获取数据包括获取环境监测数据、人员位置数据、红外热像仪数据、测温光缆数据。
9.一种计算机存储介质，其特征在于，包括一条或多条计算机指令，所述一条或多条计算机指令在执行时实现如权利要求6-8中任一项所述的方法。
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