CN112581716A - 一种基于图像处理的火灾监测方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于图像处理的火灾监测方法及系统。所述方法包括获取多个传感器组采集的数据；根据所述数据判断是否发生火灾；若发生火灾，则根据所述数据确定火灾方向，并获取所述火灾方向的图像；根据所述火灾方向的图像，采用火灾类型网络模型，确定火灾类型；所述火灾类型网络模型以火灾方向的图像为输入，以火灾类型为输出；若没有发生火灾，则继续监测。本发明提高了监测火灾的准确性，并且自动采取准确、及时的应对措施。

Description

一种基于图像处理的火灾监测方法及系统
技术领域
本发明涉及火灾监测领域，特别是涉及一种基于图像处理的火灾监测方法及系统。
背景技术
随着人们生活水平的日益提高，家庭中的用电设备越来越多，用电量也越来越大，随之而来的是安全隐患也越来越多，因此更多的家庭开始注重家庭安全的保障，即远程监测室内环境的状态。并且，当室内发生火灾时，进行远程报警，但是上述方法仅限于检测和报警，并不能从根源减少火灾造成的生命及财产的损失。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于图像处理的火灾监测方法及系统，提高监测火灾的准确性，并且自动采取准确、及时的应对措施。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种基于图像处理的火灾监测方法，包括：
获取多个传感器组采集的数据；所述传感器组设置在用户室内不同的位置；所述传感器组包括火焰传感器和烟雾传感器；
根据所述数据判断是否发生火灾；
若发生火灾，则根据所述数据确定火灾方向，并获取所述火灾方向的图像；
根据所述火灾方向的图像，采用火灾类型网络模型，确定火灾类型；所述火灾类型网络模型以火灾方向的图像为输入，以火灾类型为输出；
若没有发生火灾，则继续监测。
可选的，所述根据所述数据判断是否发生火灾，具体包括：
在当前数据采集周期内判断各个传感器组采集的数据是否超过第一数据阈值；
若不超过，则获取下个采集周期内的数据；
若超过，则在预设时间内连续获取所述传感器组的数据，得到所述传感器组的连续时刻的数据；
判断所述连续时刻的数据的均值是否超过第二数据阈值；
若超过，则确定发生火灾；
若不超过，则获取下个预设时间内的连续时刻的数据。
可选的，所述根据所述火灾方向的图像，采用火灾类型网络模型，确定火灾类型，之前还包括：
获取训练样本集；所述训练样本集为不同类型火灾的图像；
根据所述训练样本集和分类模型确定火灾类型网络模型。
可选的，所述根据所述火灾方向的图像，采用火灾类型网络模型，确定火灾类型，之后还包括：
将所述火灾类型以及用户房屋的位置发送至消防人员进行报警，并发出警报；
根据火灾类型以及相应的灭火措施进行灭火；所述灭火措施包括：控制灭火设备对燃烧物进行隔离以及冷却、控制水阀门对燃烧物进行灭火以及切断电源。
一种基于图像处理的火灾监测系统，包括：
传感器组采集的数据获取模块，用于获取多个传感器组采集的数据；所述传感器组设置在用户室内不同的位置；所述传感器组包括火焰传感器和烟雾传感器；
第一判断模块，用于根据所述数据判断是否发生火灾；
火灾方向的图像获取模块，用于若发生火灾，则根据所述数据确定火灾方向，并获取所述火灾方向的图像；
火灾类型确定模块，用于根据所述火灾方向的图像，采用火灾类型网络模型，确定火灾类型；所述火灾类型网络模型以火灾方向的图像为输入，以火灾类型为输出；
继续监测模块，用于若没有发生火灾，则继续监测。
可选的，所述第一判断模块具体包括：
第一判断单元，用于在当前数据采集周期内判断各个传感器组采集的数据是否超过第一数据阈值；
数据继续获取单元，用于若不超过，则获取下个采集周期内的数据；
连续时刻的数据获取单元，用于若超过，则在预设时间内连续获取所述传感器组的数据，得到所述传感器组的连续时刻的数据；
第二判断单元，用于判断所述连续时刻的数据的均值是否超过第二数据阈值；
火灾确定单元，用于若超过，则确定发生火灾；
连续时刻的数据继续获取单元，用于若不超过，则获取下个预设时间内的连续时刻的数据。
可选的，还包括：
训练样本集获取模块，用于获取训练样本集；所述训练样本集为不同类型火灾的图像；
火灾类型网络模型确定模块，用于根据所述训练样本集和分类模型确定火灾类型网络模型。
可选的，还包括：
报警模块，用于将所述火灾类型以及用户房屋的位置发送至消防人员进行报警，并发出警报；
自动灭火模块，用于根据火灾类型以及相应的灭火措施进行灭火；所述灭火措施包括：控制灭火设备对燃烧物进行隔离以及冷却、控制水阀门对燃烧物进行灭火以及切断电源。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明所提供的一种基于图像处理的火灾监测方法及系统，通过利用传感器组获取用户室内的数据，并判断是否发生火灾，当确定发生火灾时，再确定火灾方向以及火灾方向的图像，进而利用火灾类型网络模型确定火灾类型。即本发明不仅仅监测火灾是否发生，而且还能够确定火灾的类型，进而能够准确、及时的采取应对措施，进一步，保证的人员安全以及减少了财产损失。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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发明的一些实施例，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为本发明所提供的一种基于图像处理的火灾监测方法流程示意图；
图2为本发明所提供的一种基于图像处理的火灾监测系统结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种基于图像处理的火灾监测方法及系统，提高监测火灾的准确性，并且自动采取准确、及时的应对措施。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明所提供的一种基于图像处理的火灾监测方法流程示意图，如图1所示，本发明所提供的一种基于图像处理的火灾监测方法，包括：
S101，获取多个传感器组采集的数据；所述传感器组设置在用户室内不同的位置；所述传感器组包括火焰传感器和烟雾传感器。进一步的，所述数据包括火焰传感器采集的火焰数据以及烟雾传感器采集的烟雾数据。
S102，根据所述数据判断是否发生火灾。
S102具体包括：
在当前数据采集周期内判断各个传感器组采集的数据是否超过第一数据阈值。
若不超过，则获取下个采集周期内的数据。
若超过，则在预设时间内连续获取所述传感器组的数据，得到所述传感器组的连续时刻的数据。
判断所述连续时刻的数据的均值是否超过第二数据阈值；所述第二数据阈值大于所述第一数据阈值。
若超过，则确定发生火灾。
若不超过，则获取下个预设时间内的连续时刻的数据。
S103，若发生火灾，则根据所述数据确定火灾方向，并获取所述火灾方向的图像。
S104，根据所述火灾方向的图像，采用火灾类型网络模型，确定火灾类型；所述火灾类型网络模型以火灾方向的图像为输入，以火灾类型为输出。
S104之前还包括：
获取训练样本集；所述训练样本集为不同类型火灾的图像。
根据所述训练样本集和分类模型确定火灾类型网络模型。
S104之后还包括：
将所述火灾类型以及用户房屋的位置发送至消防人员进行报警，并发出警报。
根据火灾类型以及相应的灭火措施进行灭火；所述灭火措施包括：控制灭火设备对燃烧物进行隔离以及冷却、控制水阀门对燃烧物进行灭火以及切断电源。
S105，若没有发生火灾，则继续监测。
图2为本发明所提供的一种基于图像处理的火灾监测系统结构示意图，如图2所示，本发明所提供的一种基于图像处理的火灾监测系统，包括：传感器组采集的数据获取模块201、第一判断模块202、火灾方向的图像获取模块203、火灾类型确定模块204以及继续监测模块205。
传感器组采集的数据获取模块201用于获取多个传感器组采集的数据；所述传感器组设置在用户室内不同的位置；所述传感器组包括火焰传感器和烟雾传感器。
第一判断模块202用于根据所述数据判断是否发生火灾。
火灾方向的图像获取模块203用于若发生火灾，则根据所述数据确定火灾方向，并获取所述火灾方向的图像。
火灾类型确定模块204用于根据所述火灾方向的图像，采用火灾类型网络模型，确定火灾类型；所述火灾类型网络模型以火灾方向的图像为输入，以火灾类型为输出。
继续监测模块205用于若没有发生火灾，则继续监测。
所述第一判断模块202具体包括：第一判断单元、数据继续获取单元、连续时刻的数据获取单元、第二判断单元、火灾确定单元以及连续时刻的数据继续获取单元。
第一判断单元用于在当前数据采集周期内判断各个传感器组采集的数据是否超过第一数据阈值。
数据继续获取单元用于若不超过，则获取下个采集周期内的数据。
连续时刻的数据获取单元用于若超过，则在预设时间内连续获取所述传感器组的数据，得到所述传感器组的连续时刻的数据。
第二判断单元用于判断所述连续时刻的数据的均值是否超过第二数据阈值。
火灾确定单元用于若超过，则确定发生火灾。
连续时刻的数据继续获取单元用于若不超过，则获取下个预设时间内的连续时刻的数据。
作为一个具体的实施例，本发明所提供的一种基于图像处理的火灾监测系统，还包括：训练样本集获取模块以及火灾类型网络模型确定模块。
训练样本集获取模块用于获取训练样本集；所述训练样本集为不同类型火灾的图像。
火灾类型网络模型确定模块用于根据所述训练样本集和分类模型确定火灾类型网络模型。
作为一个具体的实施例，本发明所提供的一种基于图像处理的火灾监测系统，其特征在于，还包括：报警模块以及自动灭火模块。
报警模块用于将所述火灾类型以及用户房屋的位置发送至消防人员进行报警，并发出警报。
自动灭火模块用于根据火灾类型以及相应的灭火措施进行灭火；所述灭火措施包括：控制灭火设备对燃烧物进行隔离以及冷却、控制水阀门对燃烧物进行灭火以及切断电源。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (8)

1.一种基于图像处理的火灾监测方法，其特征在于，包括：
获取多个传感器组采集的数据；所述传感器组设置在用户室内不同的位置；所述传感器组包括火焰传感器和烟雾传感器；
根据所述数据判断是否发生火灾；
若发生火灾，则根据所述数据确定火灾方向，并获取所述火灾方向的图像；
根据所述火灾方向的图像，采用火灾类型网络模型，确定火灾类型；所述火灾类型网络模型以火灾方向的图像为输入，以火灾类型为输出；
若没有发生火灾，则继续监测。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的火灾监测方法，其特征在于，所述根据所述数据判断是否发生火灾，具体包括：
在当前数据采集周期内判断各个传感器组采集的数据是否超过第一数据阈值；
若不超过，则获取下个采集周期内的数据；
若超过，则在预设时间内连续获取所述传感器组的数据，得到所述传感器组的连续时刻的数据；
判断所述连续时刻的数据的均值是否超过第二数据阈值；
若超过，则确定发生火灾；
若不超过，则获取下个预设时间内的连续时刻的数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的火灾监测方法，其特征在于，所述根据所述火灾方向的图像，采用火灾类型网络模型，确定火灾类型，之前还包括：
获取训练样本集；所述训练样本集为不同类型火灾的图像；
根据所述训练样本集和分类模型确定火灾类型网络模型。
4.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的火灾监测方法，其特征在于，所述根据所述火灾方向的图像，采用火灾类型网络模型，确定火灾类型，之后还包括：
将所述火灾类型以及用户房屋的位置发送至消防人员进行报警，并发出警报；
根据火灾类型以及相应的灭火措施进行灭火；所述灭火措施包括：控制灭火设备对燃烧物进行隔离以及冷却、控制水阀门对燃烧物进行灭火以及切断电源。
5.一种基于图像处理的火灾监测系统，其特征在于，包括：
传感器组采集的数据获取模块，用于获取多个传感器组采集的数据；所述传感器组设置在用户室内不同的位置；所述传感器组包括火焰传感器和烟雾传感器；
第一判断模块，用于根据所述数据判断是否发生火灾；
火灾方向的图像获取模块，用于若发生火灾，则根据所述数据确定火灾方向，并获取所述火灾方向的图像；
火灾类型确定模块，用于根据所述火灾方向的图像，采用火灾类型网络模型，确定火灾类型；所述火灾类型网络模型以火灾方向的图像为输入，以火灾类型为输出；
继续监测模块，用于若没有发生火灾，则继续监测。
6.根据权利要求5所述的一种基于图像处理的火灾监测系统，其特征在于，所述第一判断模块具体包括：
第一判断单元，用于在当前数据采集周期内判断各个传感器组采集的数据是否超过第一数据阈值；
数据继续获取单元，用于若不超过，则获取下个采集周期内的数据；
连续时刻的数据获取单元，用于若超过，则在预设时间内连续获取所述传感器组的数据，得到所述传感器组的连续时刻的数据；
第二判断单元，用于判断所述连续时刻的数据的均值是否超过第二数据阈值；
火灾确定单元，用于若超过，则确定发生火灾；
连续时刻的数据继续获取单元，用于若不超过，则获取下个预设时间内的连续时刻的数据。
7.根据权利要求5所述的一种基于图像处理的火灾监测系统，其特征在于，还包括：
训练样本集获取模块，用于获取训练样本集；所述训练样本集为不同类型火灾的图像；
火灾类型网络模型确定模块，用于根据所述训练样本集和分类模型确定火灾类型网络模型。
8.根据权利要求5所述的一种基于图像处理的火灾监测系统，其特征在于，还包括：
报警模块，用于将所述火灾类型以及用户房屋的位置发送至消防人员进行报警，并发出警报；
自动灭火模块，用于根据火灾类型以及相应的灭火措施进行灭火；所述灭火措施包括：控制灭火设备对燃烧物进行隔离以及冷却、控制水阀门对燃烧物进行灭火以及切断电源。
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