CN112286048A - 自适应消防风险预警方法、装置、设备、系统和介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种自适应消防风险预警方法、装置、设备、系统和介质，通过获取一周期内目标区域的一或多种环境数据；对各所述环境数据设置报警阈值；分析多个所述周期内各所述环境数据之间的变化趋势，以自适应调整所述报警阈值。本申请能够适应实际场景的不同环境因素，适当合理的调整相应的报警阈值，能够真实客观的作出消防风险识别与预警，提高了预警的准确性。

Description

自适应消防风险预警方法、装置、设备、系统和介质

技术领域

本发明涉及消防监控领域，特别是涉及一种自适应消防风险预警方法、装置、设备、系统和介质。

背景技术

随着信息化与大数据的快速发展，在数据监测领域出现了越来越多的应用。例如，在消防安全检测与识别方面的应用，对及时发现消防隐患，减少火灾发生的概率起到了十分重要的作用。

现有消防安全的预警或检测，多基于一些检测数据作为依据，如温度数据、湿度数据、可燃气体浓度数据、颗粒物浓度数据等。但是在不同场景下针对各检测数据的判断标准往往是相同的。然而在不同场景以及不同环境下，各检测数据所呈现的数据是不一样的。例如，比方冬天多暖气，因而冬天北方的室内温度要普遍高于南方没有暖气的室内温度；工作日的办公楼的室内温度高于非工作日的办公楼的室内温度等；不同行业的加工车间内的温度或而颗粒物浓度也不一样，而这些数据均以一样的温度指标或颗粒物含量指标作为消防风险判断的依据，显然并不准确。另外，不同季节下或不同时段下的各中环境参数也会发生变化，如，餐厅吃饭时间段后厨的温度会远高于空闲时间段的温度，工厂内的湿度或颗粒物浓度在夏季和冬季也会相差较为明显。

因此，有必要针对不同环境特点提供合适且能自适应调整的用于消防风险预警的判断标准。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本申请的目的在于提供一种自适应消防风险预警方法、装置、设备、系统和介质，以解决现有技术中存在的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本申请提供一种自适应消防风险预警方法，所述方法包括：获取一周期内目标区域的一或多种环境数据；对各所述环境数据设置报警阈值；分析多个所述周期内各所述环境数据之间的变化趋势，以自适应调整所述报警阈值。

于本申请的一实施例中，所述环境数据包括：温度数据、湿度数据、风力数据、可燃气体浓度数据、颗粒物浓度数据、燃烧生成物浓度数据、刺激气体浓度数据、人员流动密度数据、及电气数据中任意一种或多组合。

于本申请的一实施例中，所述对各所述环境数据设置报警阈值，包括：依据所述目标区域的环境特性对各所述环境数据设置报警阈值；其中，所述环境特性包括：作业时间、作业周期、地理位置、及空气污染程度中任意一种或多组合。

于本申请的一实施例中，所述对各所述环境数据设置报警阈值，包括：依据消防标准对各所述环境数据设置报警阈值；其中，所述消防标准包括：消防规范、消防准则、消防安全评估办法、消防知识、及火灾事故调查数据中任意一种或多种组合。

于本申请的一实施例中，所述对各所述环境数据设置报警阈值，包括：对一所述周期内的不同时段下的各所述环境数据分别设置报警阈值；分析多个所述周期的同一所述时段下各所述环境数据之间的变化趋势，以自适应调整对应所述时段的所述报警阈值。

于本申请的一实施例中，所述方法还包括：依据超过所述报警阈值的所述环境数据的数值，或超过所述报警阈值的所述环境数据的数量，以确定消防风险等级；依据不同的所述消防风险等级向不同关联的汇报对象进行报警。

为实现上述目的及其他相关目的，本申请提供一种电子装置，所述装置包括：获取模块，用于获取一周期内目标区域的一或多种环境数据；处理模块，用于对各所述环境数据设置报警阈值；分析多个所述周期内各所述环境数据之间的变化趋势，以自适应调整所述报警阈值。

为实现上述目的及其他相关目的，本申请提供一种计算机设备，所述设备包括：存储器、处理器、及通信器；所述存储器用于存储计算机指令；所述处理器运行计算机指令实现如上所述的方法；所述通信器用于与外部设备通信。

为实现上述目的及其他相关目的，本申请提供一种消防风险检测系统，所述系统包括：如上所述的计算机设备、及检测设备；所述检测设备包括：温湿度传感器、风力检测器、气体传感器、颗粒物检测仪、红外收发传感器、及电力监控传感器中任意一种或多种组合。

为实现上述目的及其他相关目的，本申请提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机指令，所述计算机指令被运行时执行如上所述的方法。

综上所述，本申请提供的一种自适应消防风险预警方法、装置、设备、系统和介质，通过获取一周期内目标区域的一或多种环境数据；对各所述环境数据设置报警阈值；分析多个所述周期内各所述环境数据之间的变化趋势，以自适应调整所述报警阈值。

具有以下有益效果：

能够适应实际场景的不同环境因素，适当合理的调整相应的报警阈值，能够真实客观的作出消防风险识别与预警，提高了预警的准确性。

附图说明

图1显示为本申请于一实施例中的自适应消防风险预警方法的流程示意图。

图2显示为本申请于一实施例中的电子装置的模块示意图。

图3显示为本申请于一实施例中的计算机设备的结构示意图。

图4显示为本申请于一实施例中的消防风险检测系统的结构示意图。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本申请的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本申请的其他优点与功效。本申请还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本申请的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

下面以附图为参考，针对本申请的实施例进行详细说明，以便本申请所属技术领域的技术人员能够容易地实施。本申请可以以多种不同形态体现，并不限定于此处说明的实施例。

为了明确说明本申请，省略与说明无关的部件，对于通篇说明书中相同或类似的构成要素，赋予了相同的参照符号。

在通篇说明书中，当说某部件与另一部件“连接”时，这不仅包括“直接连接”的情形，也包括在其中间把其它元件置于其间而“间接连接”的情形。另外，当说某种部件“包括”某种构成要素时，只要没有特别相反的记载，则并非将其它构成要素排除在外，而是意味着可以还包括其它构成要素。

当说某部件在另一部件“之上”时，这可以是直接在另一部件之上，但也可以在其之间伴随着其它部件。当对照地说某部件“直接”在另一部件“之上”时，其之间不伴随其它部件。

虽然在一些实例中术语第一、第二等在本文中用来描述各种元件，但是这些元件不应当被这些术语限制。这些术语仅用来将一个元件与另一个元件进行区分。例如，第一接口及第二接口等描述。再者，如同在本文中所使用的，单数形式“一”、“一个”和“该”旨在也包括复数形式，除非上下文中有相反的指示。应当进一步理解，术语“包含”、“包括”表明存在所述的特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组，但不排除一个或多个其他特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组的存在、出现或添加。此处使用的术语“或”和“和/或”被解释为包括性的，或意味着任一个或任何组合。因此，“A、B或C”或者“A、B和/或C”意味着“以下任一个：A；B；C；A和B；A和C；B和C；A、B和C”。仅当元件、功能、步骤或操作的组合在某些方式下内在地互相排斥时，才会出现该定义的例外。

此处使用的专业术语只用于言及特定实施例，并非意在限定本申请。此处使用的单数形态，只要语句未明确表示出与之相反的意义，那么还包括复数形态。在说明书中使用的“包括”的意义是把特定特性、区域、整数、步骤、作业、要素及/或成份具体化，并非排除其它特性、区域、整数、步骤、作业、要素及/或成份的存在或附加。

表示“下”、“上”等相对空间的术语可以为了更容易地说明在附图中图示的一部件相对于另一部件的关系而使用。这种术语是指，不仅是在附图中所指的意义，还包括使用中的装置的其它意义或作业。例如，如果翻转附图中的装置，曾说明为在其它部件“下”的某部件则说明为在其它部件“上”。因此，所谓“下”的示例性术语，全部包括上与下方。装置可以旋转90°或其它角度，代表相对空间的术语也据此来解释。

虽然未不同地定义，但包括此处使用的技术术语及科学术语，所有术语均具有与本申请所属技术领域的技术人员一般理解的意义相同的意义。普通使用的字典中定义的术语追加解释为具有与相关技术文献和当前提示的内容相符的意义，只要未进行定义，不得过度解释为理想的或非常公式性的意义。

承上所述在现有消防风险识别或预警的技术上，基于目标场景区域的不同环境因素提出了一种自适应消防风险预警的方法及其相关软硬件。

本申请所述方法中所述的目标场景区域，不仅适用于公寓住宅区域等人流量较小的场景区域，还适用于商场区域、超市区域、餐饮区域、娱乐区域、行政办公区域、工业厂区等人流或物流密集的区域。

还需说明的是，本申请所述方法更多的是从室内环境变化的简单角度来发现可能引起火灾的隐患。环境变化所表达的隐患，并不一定真会引发火灾，但某些环境的变化确实需要引起注意，以避免蔓延成事故灾害。

如图1所示，展示为本申请一实施例中的自适应消防风险预警方法的流程示意图。如图所示，所示方法包括：

步骤S101：获取一周期内目标区域的一或多种环境数据。

于本实施例中，在所述目标场景区域内通过设置的一或多种检测设备，来检测一或多种环境数据。

需要说明的是，所述环境数据用于消防风险预警的参考或依据。

于本实施例中，所述周期优选为一天或24小时，或者和还可以是所述目标区域处理工作环境下的周期，如办公室正常工作时间的8个小时或9个小时，即针对目标区域的某一时段进行消防风险预警。

于本申请一实施例中，所述环境数据包括：温度数据、湿度数据、风力数据、可燃气体浓度数据、颗粒物浓度数据、燃烧生成物浓度数据、刺激气体浓度数据、人员流动密度数据、及电气数据中任意一种或多组合。

于本实施例中，所述环境数据并不局限于上述所举例的内容，还可包括其他可用于消防风险预警的环境数据，如光照、气味等数据。

需注意的是，上述环境数据不仅包括用于易燃环境的起火风险预警的易燃环境数据，如，温度数据、湿度数据、风力数据、可燃气体浓度数据、电气数据等，比如，温度越高、湿度越低(越干燥)、风力越大、可燃气体越多等情况下越容易诱发火灾。还包括用于火灾发生时预警的火灾环境数据，如颗粒物浓度数据、燃烧生成物浓度数据、刺激气体浓度数据等。如，当火情发生时，产生的烟雾、颗粒物、燃烧生成的气体(CO、SO₂等)以及刺激气体越多。

于一些实施例中，所述温度数据还包括室内温度数据和室外温度数据。于一些实施例中，可燃气体浓度数据所包含的内容还可包括：可燃蒸汽、可燃粉尘。

举例来说，所述可燃气体可以包括：氧气、氢气、一氧化碳、甲烷等易燃易爆气体。

于一些实施例中，燃烧生成物是指起火燃烧后生成的物体(气体或粉尘)。例如，所述燃烧生成物包括：一氧化碳、氰化氢、二氧化碳、丙烯醛、氯化氢、二氧化硫等。

于一些实施例中，颗粒物浓度数据简单来说可以是对应烟尘或粉尘或烟雾的检测，另一方面，还可以对如PM2.5等天气环境(雾霾)方面的检测。

于一些实施例中，人员流动密度数据的增加势必也会带来一定火灾诱发的概率。

于一些实施例中，所述电气数据主要是指电气设备相关的数据，如瞬时最高电功率的实时数据，同时耗电数据等。

步骤S102：对各所述环境数据设置报警阈值。

于本申请一实施例中，所述对各所述环境数据设置报警阈值，包括：依据所述目标区域的环境特性对各所述环境数据设置报警阈值；其中，所述环境特性包括：作业时间、作业周期、地理位置、及空气污染程度中任意一种或多组合。

于一些实施例中，所述作业时间可以指工作的时间。

例如：对应办公楼的区域，其作业时间可能为8:00-18:00等；对应餐饮区域的作业时间可能为11:00-2:00以及17：00-24:00等；而如对应工业厂区的作业时间可能为全天。

于一些实施例中，所述作业周期可以指一天的作业周期，或一周的作业周期，或一年内的作业周期等。

例如：对应办公楼的区域，其作业周期可能为周一到周五。而如商场区域、超时区域、餐饮区域或工业厂区等区域，它们的做周期可能为全天。

于一些实施例中，所述地理位置简单来说，可以分为暖气供应不同的南方和北方，或者，时差不同的东部和西部，或者湿度不同的沿海和内地，或盆地与其他，可以作为本方法中所述环境特性中所述地理位置的内容。

于一些实施例中，所述空气污染程度不同的目标场景区域，其同意环境数据也会不同。如空气较差的工厂，其基础温度会比空气较好的工厂温度高。相应地，污染(如雾霾)程度不同的城市可以作为本方法中所述环境特性中所述空气污染程度的内容。

于本实施例中，所述环境特性并不局限于上述所举例的内容，上述所举例的内容仅仅是说明性的并且决不意味着对本申请、其应用或使用的任何限制。

需要说明的是，所述环境特性更多体现的是同一目标场景内所包含的不同环境因素，如，在作业时间或作业周期内，必然伴随着人流或运行设备的增加，与非作业时间或非作业周期相比，对应目标场景内的如温度数据、湿度数据、颗粒物浓度数据、电气数据等环境数据势必也会发生变化，如果进行细分并在不同环境下设置更加匹配的判断阈值，那么消防风险的判断结果将会更加实际与准确。

举例来说，冬天办公楼宇工作日因为开空调，温度维持在20-30度之间，如果在北方，工作日室内温度超过35度即可视为异常；而休息日办公楼宇不开空调，超过20度即为异常。当然，具体的温度值可依据大量数据或实验进行检测。但是，这种针对不同的环境特性对同一温度数据会造成不同影响，尤其是不同环境特性下温度差距较大的情况下，有必要区别这些环境特性。

再比如：通过室内气体含量的变化曲线可以判断是否存在异常情形。但餐厅或酒店，可能在用餐时间会有这种大幅度的变化，而非用餐时间，空气中气体的含量保持相对稳定。

于本申请一实施例中，所述对各所述环境数据设置报警阈值，包括：依据消防标准对各所述环境数据设置报警阈值；其中，所述消防标准包括：消防规范、消防准则、消防安全评估办法、消防知识、及火灾事故调查数据中任意一种或多种组合。

于本实施例中，所述本实施中的所述报警阈值，并不是仅依据大量数据或实验测量，还需要如消防规范、消防准则、消防安全评估办法、消防知识、及火灾事故调查数据等作为基准参考，所述消防标准并不仅限于此。

例如，消防人员在隐患排查时所依据的消防规范或准则，或者消防安全评估办法，会对如温度达到多少容易引发火灾会找到相应参考依据或提供有规范指南。再例如，消防知识会有可燃气体的介绍，并且包含当到达多少浓度时容易引发火灾等信息；再如，依据火灾事故调查数据可以找到引发火灾占比较重的诱因，从而可以针对的进行检测等。

因此，本方法在基于实际检测或数据的基础上，还增加具有理论性依据的消防相关内容，有效提高了本申请进行风险评估或预警所依据的环境数据及报警阈值的准确性与科学性。

步骤S103：分析多个所述周期内各所述环境数据之间的变化趋势，以自适应调整所述报警阈值。

于本实施例中，不同的月份下，室内温度或湿度等环境数据变化较大，因此，根据多个所述周期内(如一周或一个月)的各所述环境数据的趋势变化，来相应调整报警阈值。

举例来说，冬天办公楼宇工作日因为开空调，温度维持在20-30度之间，如果在北方，工作日室内温度超过35度即可视为异常；而休息日办公楼宇不开空调，超过20度即为异常。

而在夏天时，办公楼宇工作日因为开空调，其温度仍然可能维持在18-30度之间，工作日室内温度超过30度即可视为异常；而在非工作日时，其温度基本处理30度至40度，因此，需设定超过40度即可视为异常。

于本实施例中，所述报警阈值自适应调整的范围可依据变化趋势的幅度来调整，例如，根据一周内温度数据的变化得知，在温度数据没有变化，则不需要调整其对应的报警阈值；若温度数据升高了5度，则可自动将报警阈值提高5度或升高小于5度的任意一数值温度；反之，若温度数据降低了5度，则可自动将报警阈值降低5度或降低小于5度的任意一数值温度。

其中，分析多少个所述周期可以根据不同目标区域的情况自行设定，如一个所述周期为一天，则可以在三天时进行分析及自适应调整。或者，也可以在一周或者一个月时再进行分析及自适应调整。

于本申请一实施例中，所述对各所述环境数据设置报警阈值，包括：

A、对一所述周期内的不同时段下的各所述环境数据分别设置报警阈值；

B、分析多个所述周期的同一所述时段下各所述环境数据之间的变化趋势，以自适应调整对应所述时段的所述报警阈值。

于本实施例中，结合一周期内不同时段下个各环境数据也有不同的情况，本方法所设置的报警阈值还可分别针对一周内(如一天内或一工作时间内)的多个时段设置报警阈值，以及针对多个时段下环境数据的变化趋势，以自适应调整对应的报警阈值。

其中，所述时段可以是每个小时，或者是3个小时为一时段的单位等，或者，以上午、下午、晚上为不同时段，再或者，以餐厅闲忙时间范围分不同时段。

于本申请一实施例中，所述方法还包括：

A、依据超过所述报警阈值的所述环境数据的数值，或超过所述报警阈值的所述环境数据的数量，以确定消防风险等级；

B、依据不同的所述消防风险等级向不同关联的汇报对象进行报警。

举例来说，所述消防风险等级可以包括：隐患(低级)、大隐患(中级)、成灾(高级)等，

于本实施例中，依据相应的所述消防风险等级，预设的相应的关联报警对象进行报警。例如住宅社区中，隐患报告安保人员，中级报告业主，高级报告应急部门。

所述消防风险等级的确定可以包括以下任意一种方式：

1)依据超过所述报警阈值的所述环境数据。

如上所述，环境数据不仅包括用于易燃环境的起火风险预警的易燃环境数据，如，温度数据、湿度数据、风力数据、可燃气体浓度数据、人员流动密度数据、电气数据等，比如，温度越高、湿度越低(越干燥)、风力越大、可燃气体越多等情况下越容易诱发火灾。还包括用于火灾发生时预警的火灾环境数据，如颗粒物浓度数据、燃烧生成物浓度数据、刺激气体浓度数据等。如，当火情发生时，产生的烟雾、颗粒物、燃烧生成的气体(CO、SO2等)以及刺激气体越多。

因此，如温度数据、湿度数据、风力数据、可燃气体浓度数据、电气数据等用于易燃环境的起火风险预警的易燃环境数据，在超过各自对应的所述报警阈值时，则确定的消防风险等级可以为隐患(低级)、大隐患(中级)。

而当如颗粒物浓度数据、燃烧生成物浓度数据、刺激气体浓度数据等用于火灾发生时预警的火灾环境数据，在超过各自对应的所述报警阈值时，则确定的消防风险等级可以为成灾(高级)。

2)超过所述报警阈值的所述环境数据的数量

当然，如上述颗粒物浓度数据、燃烧生成物浓度数据、刺激气体浓度数据等数据的发生也并不一定是针对火情发生的检测内容，也可以是针对目标场景区域如空气污染程度，或工厂内作业环境中带有的气体或颗粒物等，并不能十分准确地作为火情发生的判断依据，故而还可以依据超过所述报警阈值的所述环境数据的数量来判断。

具体地，数量越高，所述消防风险等级越高。例如，当有1或2个环境数据超过其对应的报警阈值时，则确定的消防风险等级可以为隐患(低级)；当有3或4个环境数据超过其对应的报警阈值时，则确定的消防风险等级可以为大隐患(中级)；当有5个以上的环境数据超过其对应的报警阈值时，则确定的消防风险等级可以为成灾(高级)。

综合来看，本身亲所述方法依据监测设备监控目标场景区域的环境数据，在考虑环境特性的因素基础上，能够适应实际场景的不同环境因素，适当合理的调整相应的报警阈值，能够真实客观的作出消防风险识别与预警，提高了预警的准确性。

如图2所示，展示为本申请于一实施例中的电子装置的模块示意图。如图所示，所述装置200包括：

获取模块201，用于获取一周期内目标区域的一或多种环境数据；

处理模块202，用于对各所述环境数据设置报警阈值；分析多个所述周期内各所述环境数据之间的变化趋势，以自适应调整所述报警阈值。

需要说明的是，上述装置各模块/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请所述方法实施例基于同一构思，其带来的技术效果与本申请方法实施例相同，具体内容可参见本申请前述所示的方法实施例中的叙述，此处不再赘述。

还需要说明的是，应理解以上装置的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些单元可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现；也可以全部以硬件的形式实现；还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如，处理模块202可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述装置的某一个芯片中实现，此外，也可以以程序代码的形式存储于上述装置的存储器中，由上述装置的某一个处理元件调用并执行以上处理模块202的功能。其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。

例如，以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)，或，一个或多个微处理器(digital signal processor，简称DSP)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，简称SOC)的形式实现。

如图3所示，展示为本申请于一实施例中的计算机设备的结构示意图。如图所示，所述计算机设备300包括：存储器301、处理器302、及通信器303；所述存储器301用于存储计算机指令；所述处理器302运行计算机指令实现如图1所述的方法。所述通信器303用于与外部设备通信；

举例来说，所述外部设备可以为监测设备及预设的预警对象终端。

在一些实施例中，所述计算机设备300中的所述存储器301的数量均可以是一或多个，所述处理器302的数量均可以是一或多个，所述通信器303的数量均可以是一或多个，而图3中均以一个为例。

于本申请一实施例中，所述计算机设备300中的处理器302会按照如图1所述的步骤，将一个或多个以应用程序的进程对应的指令加载到存储器301中，并由处理器302来运行存储在存储器301中的应用程序，从而实现如图1所述的方法。

所述存储器301可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。所述存储器301存储有操作系统和操作指令、可执行模块或者数据结构，或者它们的子集，或者它们的扩展集，其中，操作指令可包括各种操作指令，用于实现各种操作。操作系统可包括各种系统程序，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。

所述处理器302可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，简称DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，简称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。

所述通信器303用于实现数据库访问装置与其他设备(例如客户端、读写库和只读库)之间的通信连接。所述通信器303可包含一组或多组不同通信方式的模块，例如，与CAN总线通信连接的CAN通信模块。所述通信连接可以是一个或多个有线/无线通讯方式及其组合。通信方式包括：互联网、CAN、内联网、广域网(WAN)、局域网(LAN)、无线网络、数字用户线(DSL)网络、帧中继网络、异步传输模式(ATM)网络、虚拟专用网络(VPN)和/或任何其它合适的通信网络中的任何一个或多个。例如：WIFI、蓝牙、NFC、GPRS、GSM、及以太网中任意一种及多种组合。

在一些具体的应用中，所述计算机设备300的各个组件通过总线系统耦合在一起，其中总线系统除包括数据总线之外，还可以包括电源总线、控制总线和状态信号总线等。但是为了清除说明起见，在图3中将各种总线都成为总线系统。

如图4所示，展示为本申请于一实施例中的消防风险检测系统的结构示意图。如图所示，所述系统包括：如图3所述的计算机设备401、及检测设备402；所述检测设备402包括：温湿度传感器、风力检测器、气体传感器、颗粒物检测仪、红外收发传感器、及电力监控传感器中任意一种或多种组合。

于本实施例中，所述环境数据并不局限于上述所举例的内容，上述所举例的内容仅仅是说明性的并且决不意味着对本申请、其应用或使用的任何限制。

举例来说，所述气体传感器可以检测如可燃气体、燃烧生成物、刺激气体的浓度数据，温湿度传感器可以检测温度与湿度的数据，颗粒物检测仪可以检测颗粒物浓度数据，风力检测器可以检测风力数据，红外收发传感器可以检测人员流动密度，电力监控传感器可以检测电气数据。

于本申请的一实施例中，本申请提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如图1所述的方法。

所述计算机可读存储介质，本领域普通技术人员可以理解：实现上述系统及各单元功能的实施例可以通过计算机程序相关的硬件来完成。前述的计算机程序可以存储于一计算机可读存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述系统及各单元功能的实施例；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

综上所述，本申请提供的一种自适应消防风险预警方法、装置、设备、系统和介质，通过获取一周期内目标区域的一或多种环境数据；对各所述环境数据设置报警阈值；分析多个所述周期内各所述环境数据之间的变化趋势，以自适应调整所述报警阈值。

本申请有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。

上述实施例仅例示性说明本申请的原理及其功效，而非用于限制本申请。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本申请的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中包含通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本申请的权利要求所涵盖。

Claims (10)

1.一种自适应消防风险预警方法，其特征在于，所述方法包括：

获取一周期内目标区域的一或多种环境数据；

对各所述环境数据设置报警阈值；

分析多个所述周期内各所述环境数据之间的变化趋势，以自适应调整所述报警阈值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述环境数据包括：温度数据、湿度数据、风力数据、可燃气体浓度数据、颗粒物浓度数据、燃烧生成物浓度数据、刺激气体浓度数据、人员流动密度数据、及电气数据中任意一种或多组合。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对各所述环境数据设置报警阈值，包括：

依据所述目标区域的环境特性对各所述环境数据设置报警阈值；

其中，所述环境特性包括：作业时间、作业周期、地理位置、及空气污染程度中任意一种或多组合。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对各所述环境数据设置报警阈值，包括：

依据消防标准对各所述环境数据设置报警阈值；

其中，所述消防标准包括：消防规范、消防准则、消防安全评估办法、消防知识、及火灾事故调查数据中任意一种或多种组合。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对各所述环境数据设置报警阈值，包括：

对一所述周期内的不同时段下的各所述环境数据分别设置报警阈值；

分析多个所述周期的同一所述时段下各所述环境数据之间的变化趋势，以自适应调整对应所述时段的所述报警阈值。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

依据超过所述报警阈值的所述环境数据的数值，或超过所述报警阈值的所述环境数据的数量，以确定消防风险等级；

依据不同的所述消防风险等级向不同关联的汇报对象进行报警。

7.一种电子装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取一周期内目标区域的一或多种环境数据；

处理模块，用于对各所述环境数据设置报警阈值；分析多个所述周期内各所述环境数据之间的变化趋势，以自适应调整所述报警阈值。

8.一种计算机设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器、及通信器；所述存储器用于存储计算机指令；所述处理器运行计算机指令实现如权利要求1至6中任意一项所述的方法；所述通信器用于与外部设备通信。

9.一种消防风险检测系统，其特征在于，所述系统包括：如权利要求8所述的计算机设备、及检测设备；所述检测设备包括：温湿度传感器、风力检测器、气体传感器、颗粒物检测仪、红外收发传感器、及电力监控传感器中任意一种或多种组合。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机指令，所述计算机指令被运行时执行如权利要求1至6中任一项所述的方法。

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