CN114626281A - 一种船舶逃生标识指引系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于船舶逃生技术领域，公开了一种船舶逃生标识指引系统及方法，包括船舶逃生路线信息生成模块、逃生路径规划模块、逃生标识指引模块等三大系统。其中船舶逃生路线信息生成模块由船舶几何空间节点结构模块、事故发生烟雾采集模块和漏水检测模块、逃生路线各节点乘员流动状态模块等组成。逃生路径规划模块包括信号传输模块、通道状态判断模块、逃生路径规划模块和中央处理模块。逃生标识指引模块是指优化后的逃生路线信息传送模块，并通过智能设备引导乘员疏散逃生的指引模块。本发明中逃生指引模块通过逃生指引提醒设备，引导逃生人员逃生，为逃生人员提供多种形象的易于引导的标识，及时逃生，提高逃生的效率。
Description
技术领域
本发明属于船舶逃生技术领域，尤其涉及一种船舶逃生标识指引系统及方法。
背景技术
目前，船体是船舶的基本部分，可分为主体部分和上层建筑部分。主体部分一般指上甲板以下的部分，它是由船壳(船底及船侧)和上甲板围成的具有特定形状的空心体，是保证船舶具有所需浮力、航海性能和船体强度的关键部分。船体一般用于布置动力装置、装载货物、储存燃油和淡水，以及布置其他各种舱室。为保障船体强度、提高船舶的抗沉性和布置各种舱室，通常设置若干强固的水密舱壁和内底，在主体内形成一定数量的水密舱，并根据需要加设中间甲板或平台，将主体水平分隔成若干层。上层建筑位于上甲板以上，由左、右侧壁，前、后端壁和各层甲板围成，其内部主要用于布置各种用途的舱室，如工作舱室、生活舱室、贮藏舱室、仪器设备舱室等。上层建筑的大小、层楼和型式因船舶用途和尺度而异。船舶动力装置包括：推进装置——主机经减速装置、传动轴系以驱动推进器(螺旋桨是主要的型式)；为推进装置的运行服务的辅助机械设备和系统，如燃油泵、滑油泵、冷却水水泵、加热器、过滤器、冷却器等；船舶电站，它为船舶的甲板机械、机舱内的辅助机械和船上照明等提供电力；其他辅助机械和设备，如锅炉、压气机、船舶各系统的泵、起重机械设备、维修机床等。通常把主机(及锅炉)以外的机械统称为辅机。船舶舾装包括舱室内装结构(内壁、天花板、地板等)、家具和生活设施(炊事、卫生等)、涂装和油漆、门窗、梯和栏杆、桅杆、舱口盖等。船舶的其他装置和设备中，除推进装置外，还有锚设备与系泊设备；舵设备与操舵装置；救生设备；消防设备；船内外通信设备；照明设备；信号设备；导航设备；起货设备；通风、空调和冷藏设备；海水和生活用淡水系统；压载水系统；液体舱的测深系统和透气系统；舱底水疏干系统；船舶电气设备；其他特殊设备(依船舶的特殊需要而定)。当发生紧急情况时，需要及时进行逃生。
虽然我国在船舶自动控制和机舱报警系统等方面具有较高的自动化水平，但是在舱室内环境监测、火灾预警等方面的自动化程度、则相对较低。实现舱室内环境自动监测、火灾实时预警对改善船舶机舱环境舒适度、提升船舶航行安全性、提高船舶自动化水平具有重要的意义。现有的具有报警指示功能的智能预警广播控制系统虽然可以多渠道接收预警信息，提高预警准确性，但在险情发生时无法有效指挥人员逃生，且无法智能化识别逃生路线的安全性，仅适合于陆地上通信较为发达的地区，不适用于客船和水上较为复杂的环境。目前的逃生指示装置主要以指示灯和指示牌为主，且以视觉显示居多，船舶照明系统控制单一，没有形成全船的集成控制，无法与船上的其他系统实现信息共享，船舶各控制系统的相互协调工作能力较差；对于船上人员较多，存在多个逃生通道或路径的船型，尤其是豪华游轮，发生火灾等事故时，容易出现人员逃生方向不明以及疏散时的拥堵现象，不利于船上人员的安全。
通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
现有的船舶逃生标识只是简单的静态逃生标识，容易将人员指引向无法通行的通道，导致无法及时逃生，降低了逃生的效率；船舶事故演化，将可能导致某些逃生路线不可用，静态逃生标识与船舶逃生聚合点的不确定性。紧急情况下，逃生者的生理行为对标识的感知差异(应急疏散的有效性分析)也就是设计标识指引系统考虑其有效性的问题。
对于存在多个逃生通道或路径的船型，无法提供最优的逃生路线，导致人员盲目寻找出口路线，容易造成拥堵。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种船舶逃生标识指引系统及方法。
本发明是这样实现的，一种船舶逃生标识指引系统，所述船舶逃生标识指引系统包括：
图像采集模块，与中央处理模块连接，通过摄像头获取船舶内部的图像信息，并将图像信息发送到中央处理模块对图像进行处理；
烟雾采集模块，与中央处理模块连接，通过烟雾传感器检测船舶内部的烟雾状态；
漏水检测模块，与中央处理模块连接，通过水位传感器检测船舶内部水位，判断船舶是否进水；
姿态检测模块，与中央处理模块连接，通过姿态传感器检测船舶的状态；
着火检测模块，与中央处理模块连接，用于基于处理的图像以及烟雾状态与船舶内的初始图像和烟雾预设阈值进行对比，判断船舶内是否着火；所述初始图像为船舶正常情况下采集的图像；
中央处理模块，分别与图像采集模块、烟雾采集模块、漏水检测模块、姿态检测模块、着火检测模块、通道状态判断模块、逃生路线规划模块、路线安全性评估模块、逃生表示指引模块、信号传输模块、云服务模块、船体控制模块和抽水、灭火模块连接，用于对采集信息进行处理并协调各个模块的正常运行；
通道状态判断模块，与中央处理模块连接，用于根据采集的各个通道所处位置的状态信息以及烟雾检测结果、漏水检测结果、着火检测结果，判断通道是否能够通行；
逃生路线规划模块，与中央处理模块连接，用于基于通道判断结果通过逃生路线规划方法对逃生路线进行规划；
所述逃生路线规划方法基于改进粒子群优化算法，将逃生者看作是一个个粒子，并初始化粒子属性，具体包括：
逃生轨迹构建，船舶几何空间结构依据船舱、门、过道、楼梯、障碍物、集合区等分成若干个节点；
以逃生者初始位置为起点，用连接线连接各节点，最后达到集合站终点；
用简单抽象的拓扑网络结构图描述逃生轨迹，并根据节点间关系和权重值，采用A*算法计算最短疏散路径；
路线安全性评估模块，与中央处理模块连接，用于通过路线安全评估方法对规划的路线进行安全性评估；
逃生指引模块，与中央处理模块连接，用于基于经过安全性评估的路线通过设置于各处的动态信号器，引导逃生人员逃生；所述动态信号器为电子显示屏或箭头指示灯，逃生人员根据电子显示屏或箭头指示灯的指引进行逃生。
所述逃生指引模块对逃生路径进行优化管理，基于改进节点的拓扑结构图谱，将逃生者看做是一个粒子，起点为初始分布位置，根据节点多层路径选择，以集散点为终点，在疏散过程中，基于粒子群优化算法，求解所有粒子到达目的地的最优解，以粒子群优化的移动速度、疏散拥堵程度为参数，通过微观局部路径搜索方法和宏观全局路径搜索方法求解复杂场景下粒子最短路径，实现逃生路径最优规划。
信号传输模块，与中央处理模块连接，通过无线通信设备，建立中央处理模块与云服务模块之间的桥梁，实现信息的交互；
云服务模块，通过云服务器利用大数据处理技术，对相应的数据进行处理；
船体控制模块，与中央处理模块连接，通过船舶舵机对船体的驱动系统和转向系统进行调节，实现对船体姿态的调整；
抽水、灭火模块，与中央处理模块连接，通过抽取器对船舶内部的漏水进行清理；或利用喷水器对船舶内的火苗、烟雾进行处理。
进一步，所述中央处理模块对图像采集模块采集的图像信息进行处理的方法包括：
将获取的船舶图像，建立相应的图像集合；并识别提取含有特征的图像；对含有特征的图像进行图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别；
将采集的图像信息利用以下灰度转换公式进行灰度转换：
Li＝0.299Ri+0.587Gi+0.114Bi
其中，Li表示转化后的灰度图像中第i个像素点的灰度值，Ri表示彩色图像中的第i个像素点的红色分量，Gi表示彩色图像中的第i个像素点的绿色分量，Bi表示彩色图像中的第i个像素点的蓝色分量；
将灰度转换后的图像数据利用正变换函数转换到对数域，所述正变换函数为：
其中，
表示转化到对数域后的像素值，M表示灰度图像像素值区间的最大值，ln表示以e为底的对数函数，f表示转换到对数域前的像素值。
进一步，所述图像进行增强包括：
在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素；
再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。
进一步，所述根据采集的各个通道所处位置的状态信息以及烟雾检测结果、漏水检测结果、着火检测结果，判断通道是否能够通行具体包括：
(1)根据预设的船舶内部的各个通道的路线规划图，将采集的各个通道包括烟雾检测结果、漏水检测结果、着火检测结果、姿态的状态检测信息与路线规划图的各个通道相对应；
(2)将着火的通道判定为不能通行；将剩余通道的采集的状态信息与预设的参数阈值进行对比，确定各个状态信息是否在预设的安装范围内；
(3)当某一通道内的任意一个状态信息超出预设参数阈值时，即可判定此通道不利于通行；
(4)输出所有通道的判断结果。
进一步，所述逃生路线规划模块通过逃生路线规划方法对逃生路线进行规划包括：
将采集的图像、烟雾状态、船舶状态、着火检测结果和漏水情况结合船舶内部结构，构建场景抽象3D模型；
同时构建自适应的动态路径查询表，个体针对实际情况动态生成子目标索引得到动态全局路径。
进一步，所述场景抽象3D模型的构建方法包括：
将采集的船舶内部结构图片按照对应的连接位置进行拼接，得到虚拟的三维场景模型；
在采集的烟雾状态、船舶状态、着火检测结果和漏水情况的信息中提取各个参数对应的采集点；
将采集点与虚拟的三维场景模型中的对应位置点进行结合，实现对不同位置点状态信息的显示。
进一步，所述路线安全性评估模块通过路线安全评估方法对规划的路线进行安全性评估包括：
根据规划的路径，通过可靠度估算函数，得出每条路线的可靠度；
对每条路线的可靠度进行比较，得到安全性最优的路线。
进一步，所述可靠度估算函数为：
其中，ri为路径i的畅通可靠度；
vi/ci为路径i的饱和度，其中vi为通过路径的人流量，通过短时间内人流数据得到，ci为路径i的通行能力；
β，γ为回归待定系数；c为常数项，通过回归获得。
进一步，所述基于经过安全性评估的路线通过设置于各处的动态信号器，引导逃生人员逃生包括：
1)获取通过安全性评估的逃生路线以及逃生路线所涉及到的各通道信息数据；
2)获取对应逃生路线中各可安全通过的通道中设置的动态信号器，基于经过安全性评估的逃生路线将可同行通道的动态信号器标识为可同行；将其余所有动态信号器标识为不可同行；
3)将标识为可同行的动态信号表示器基于逃生路线确定相应的表示图案及其方向，用于标示疏散路径即逃生路线。
结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：本发明通过图像采集模块、烟雾采集模块、漏水检测模块和姿态检测模块，可以全面获取船舶相应的路线环境，为路线的安全规划提供数据参考。同时本发明中逃生指引模块通过逃生指引提醒设备，引导逃生人员逃生，可以为逃生人员提供多种形象的易于引导的标识，及时逃生，提高逃生的效率。本发明通过逃生路线规划模块、路线安全性评估模块、船体控制模块和抽水、灭火模块，可以提供最优的逃生路线，快速寻找出口路线。
本发明中的路线规划按节点构建拓扑结构图，根据改进粒子群优化算法，计算规划路线，在此基础上建立动态逃生指引标识，基于改进节点的拓扑网络结构图谱，其优势将复杂船舶逃生轨迹简化为简单抽象的图谱，根据节点对疏散效率的影响程度设置节点权重值。
本发明通过对粒子群疏散过程模拟，通过路径局部最优和全局最优获得最优解。其最佳疏散路线基于全局和局部最优节点，其方法简单，收敛快。
本发明的动态信号指示器能够当检测到火灾或有毒气体的区域时，自动改变指示信号，阻止人们通过甚至前往任何检测到火灾或有毒气体的区域。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面所描述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的前提下还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的船舶逃生标识指引系统结构示意图。
图2是本发明实施例提供的粒子群优化算法流程图。
图3是本发明实施例提供的船舶逃生标识指引系统流程图。
图4是本发明实施例提供的中央处理模块对图像采集模块采集的图像信息进行处理的方法流程图。
图5是本发明实施例提供的逃生路线规划模块通过逃生路线规划方法对逃生路线进行规划方法流程图。
图6是本发明实施例提供的路线安全性评估模块通过路线安全评估方法对规划的路线进行安全性评估方法流程图。
图7是本发明实施例提供的船舶逃生标识指引系统的原理图。
图中：1、图像采集模块；2、烟雾采集模块；3、漏水检测模块；4、姿态检测模块；5、着火检测模块；6、中央处理模块；7、通道状态判断模块；8、逃生路线规划模块；9、路线安全性评估模块；10、逃生指引模块；11、信号传输模块；12、云服务模块；13、船体控制模块；14、抽水模块。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种船舶逃生标识指引系统及方法，下面结合附图对本发明作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的船舶逃生标识指引系统，包括：
图像采集模块1，与中央处理模块6连接，通过摄像头获取船舶内部的图像信息，并将图像信息发送到中央处理模块对图像进行处理；
烟雾采集模块2，与中央处理模块6连接，通过烟雾传感器检测船舶内部的烟雾状态；
漏水检测模块3，与中央处理模块6连接，通过水位传感器检测船舶内部水位，判断船舶是否进水；
姿态检测模块4，与中央处理模块6连接，通过姿态传感器检测船舶的状态；
着火检测模块，与中央处理模块连接，用于基于处理的图像以及烟雾状态与船舶内的初始图像和烟雾预设阈值进行对比，判断船舶内是否着火；所述初始图像为船舶正常情况下采集的图像；
中央处理模块6，分别与图像采集模块1、烟雾采集模块2、漏水检测模块3、姿态检测模块4、着火检测模块5、通道状态判断模块7、逃生路线规划模块8、路线安全性评估模块9、逃生表示指引模块10、信号传输模块11、云服务模块12、船体控制模块13和抽水、灭火模块14连接，用于对采集信息进行处理并协调各个模块的正常运行；
通道状态判断模块7，与中央处理模块6连接，用于根据采集的各个通道所处位置的状态信息以及烟雾检测结果、漏水检测结果、着火检测结果，判断通道是否能够通行；
逃生路线规划模块8，与中央处理模块6连接，用于基于通道判断结果通过逃生路线规划方法对逃生路线进行规划；
路线安全性评估模块9，与中央处理模块6连接，用于通过路线安全评估方法对规划的路线进行安全性评估；
逃生指引模块10，与中央处理模块6连接，用于基于经过安全性评估的路线通过设置于各处的动态信号器，引导逃生人员逃生；
信号传输模块11，与中央处理模块6连接，通过无线通信设备，建立中央处理模块与云服务模块之间的桥梁，实现信息的交互；
云服务模块12，与中央处理模块6连接，通过云服务器利用大数据处理技术，对相应的数据进行处理；
船体控制模块13，与中央处理模块6连接，通过船舶舵机对船体的驱动系统和转向系统进行调节，实现对船体姿态的调整；
抽水、灭火模块14，与中央处理模块6连接，通过抽取器对船舶内部的漏水进行清理；或利用喷水器对船舶内的火苗、烟雾进行处理。
本发明实施例中的逃生路线规划和逃生指引模块的基本逻辑是：路线规划按节点构建拓扑结构图，根据改进粒子群优化算法，计算规划路线，在此基础上建立动态逃生指引标识。
逃生路线规划模块，用于基于通道判断结果通过逃生路线规划方法对逃生路线进行规划。本发明的逃生路线规划模型是基于改进粒子群优化算法(Particle SwarmOptimization,PSO)，逃生者被看成是一个个粒子，并初始化粒子属性。
(1)逃生轨迹构建，船舶几何空间结构依据船舱、门、过道、楼梯、障碍物、集合区等分成若干个节点，以逃生者初始位置为起点，用连接线连接各节点，最后达到集合站终点，用简单抽象的拓扑网络结构图描述逃生轨迹。并根据节点间关系和权重值，采用A*算法计算最短疏散路径。本发明是基于改进节点的拓扑网络结构图谱，其优势将复杂船舶逃生轨迹简化为简单抽象的图谱，根据节点对疏散效率的影响程度设置节点权重值。(2)逃生路径优化管理，基于改进节点的拓扑结构图谱，将逃生者看做是一个粒子，起点为初始分布位置，根据节点多层路径选择，以集散点为终点，在疏散过程中，基于粒子群优化算法，求解所有粒子到达目的地的最优解。考虑个体对环境信息的认知，粒子之间的竞争行为因素，以粒子群优化的移动速度、疏散拥堵程度(人群密度)为参数，通过微观局部路径搜索方法和宏观全局路径搜索方法求解复杂场景下粒子最短路径，实现逃生路径最优规划。本发明通过对粒子群疏散过程模拟，通过路径局部最优和全局最优获得最优解。其最佳疏散路线基于全局和局部最优节点，其方法简单，收敛快。粒子群优化算法流程如图2所示。
如图3所示，本发明实施例提供的船舶逃生标识指引系统包括：
S101，图像采集模块通过摄像头获取船舶内部的图像信息，并对图像进行处理；烟雾采集模块通过烟雾传感器检测船舶内部的烟雾状态；漏水检测模块通过水位传感器检测船舶内部水位，判断船舶是否进水；
S102，姿态检测模块通过姿态传感器检测船舶的状态；着火检测模块基于处理的图像以及烟雾状态判断船舶内是否着火；中央处理模块协调各个模块的正常运行；
S103，通道状态判断模块根据采集的各个通道所处位置的状态信息以及烟雾检测结果、漏水检测结果、着火检测结果，判断通道是否能够通行；逃生路线规划模块基于通道判断结果通过逃生路线规划方法对逃生路线进行规划；
S104，路线安全性评估模块通过路线安全评估方法对规划的路线进行安全性评估；逃生指引模块基于经过安全性评估的路线通过设置于各处的动态信号器，引导逃生人员逃生；
S105，船体控制模通过船舶舵机对船体的姿态进行调整；抽水、灭火模块通过抽取器对船舶内部的漏水进行清理；或利用喷水器对船舶内的火苗、烟雾进行处理。
如图4所示，所述中央处理模块对图像采集模块采集的图像信息进行处理的方法包括：
S201：将获取的船舶图像，建立相应的图像集合；并识别提取含有特征的图像；
S202：对含有特征的图像进行图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别。
还包括：将采集的图像信息利用以下灰度转换公式进行灰度转换：
Li＝0.299Ri+0.587Gi+0.114Bi
其中，Li表示转化后的灰度图像中第i个像素点的灰度值，Ri表示彩色图像中的第i个像素点的红色分量，Gi表示彩色图像中的第i个像素点的绿色分量，Bi表示彩色图像中的第i个像素点的蓝色分量；
将灰度转换后的图像数据利用正变换函数转换到对数域，所述正变换函数为：
其中，
表示转化到对数域后的像素值，M表示灰度图像像素值区间的最大值，ln表示以e为底的对数函数，f表示转换到对数域前的像素值。
本发明实施例提供的图像进行增强的具体过程为：
在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素；
再用模板中的全体像素的平均值来代替原来(目标核的)像素值。
本发明实施例提供的根据采集的各个通道所处位置的状态信息以及烟雾检测结果、漏水检测结果、着火检测结果，判断通道是否能够通行具体包括：
(1)根据预设的船舶内部的各个通道的路线规划图，将采集的各个通道包括烟雾检测结果、漏水检测结果、着火检测结果、姿态的状态检测信息与路线规划图的各个通道相对应；
(2)将着火的通道判定为不能通行；将剩余通道的采集的状态信息与预设的参数阈值进行对比，确定各个状态信息是否在预设的安装范围内；
(3)当某一通道内的任意一个状态信息超出预设参数阈值时，即可判定此通道不利于通行；
(4)输出所有通道的判断结果。
如图5所示，本发明实施例提供的逃生路线规划模块通过逃生路线规划方法对逃生路线进行规划具体过程为：
S301：将采集的图像、烟雾状态、船舶状态和漏水情况结合船舶内部结构，构建场景抽象3D模型；
S302：构建自适应的动态路径查询表，个体针对实际情况动态生成子目标索引得到动态全局路径。
步骤S301中，场景抽象3D模型的构建方法包括：
将采集的船舶内部结构图片按照对应的连接位置进行拼接，得到虚拟的三维场景模型；
在采集的烟雾状态、船舶状态、着火检测结果和漏水情况的信息中提取各个参数对应的采集点；
将采集点与虚拟的三维场景模型中的对应位置点进行结合，实现对不同位置点状态信息的显示。
如图6所示，本发明实施例提供的路线安全性评估模块通过路线安全评估方法对规划的路线进行安全性评估具体过程为：
S401：根据规划的路径，通过可靠度估算函数，得出每条路线的可靠度；
S402：对每条路线的可靠度进行比较，得到安全性最优的路线。
步骤S401中，所述可靠度估算函数为：
其中，ri为路径i的畅通可靠度；
vi/ci为路径i的饱和度，其中vi为通过路径的人流量，通过短时间内人流数据得到，ci为路径i的通行能力；
β，γ为回归待定系数；c为常数项，通过回归获得。
本发明实施例提供的基于经过安全性评估的路线通过设置于各处的动态信号器，引导逃生人员逃生包括：
1)获取通过安全性评估的逃生路线以及逃生路线所涉及到的各通道信息数据；
2)获取对应逃生路线中各可安全通过的通道中设置的动态信号器，基于经过安全性评估的逃生路线将可同行通道的动态信号器标识为可同行；将其余所有动态信号器标识为不可同行；
3)将标识为可同行的动态信号表示器基于逃生路线确定相应的表示图案及其方向，用于标示疏散路径即逃生路线。
以上所述，仅为本发明较优的具体的实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种船舶逃生标识指引系统，其特征在于实现了实时动态评估和指引，对船舶逃生通道环境进行实时监测，并反馈给中央处理器，基于模糊判断，粒子群优化算法求出最优疏散路线，并按照逃生路线信息通过智能引导设备传输给船上乘员引导疏散；所述船舶逃生标识指引系统包括：船舶几何空间结构模块、烟雾采集模块、漏水检测模块、乘员流动状态模块、逃生路径规划模块、中央处理模块和逃生指引模块；
船舶几何空间结构模块，依据船舶内部结构特点，按船舱室内、门、过道、楼梯、障碍物、集合站等分成若干个节点，生成一个逃生路线的拓扑结构网图；
烟雾采集模块，与中央处理模块连接，通过烟雾传感器检测船舶内部的烟雾状态，包括烟雾位置、烟雾扩散路径和扩散速度；当烟雾达到预设阈值时，传输给中央处理模块，确定事故火灾区域，提示通道不可行；
漏水检测模块，与中央处理模块连接，通过水位传感器检测船舶内部水位，判断船舶是否进水，当水位上升到预设值阈值时，确定事故漏水区域，提示通道不可行；
乘员流动状态模块，与中央处理模块连接，通过地面压力传感器检测通道的人流量，特别节点处的密度，当节点处的人流量达到预设阈值时，提示该通道饱和；
中央处理模块，用于对采集的路线信息进行处理并协调各个模块的正常运行；根据采集的各个通道所处位置的状态信息以及烟雾检测结果、漏水检测结果、人流检测结果信息进行处理，并判断通道是否能够通行；
逃生路线规划模块，与中央处理模块连接，用于基于通道实时判断结果通过逃生路线规划算法选择最优逃生路线。
2.如权利要求1所述船舶逃生标识指引系统，其特征在于，所述系统进一步包括：
逃生指引模块，与中央处理模块连接，将优化后的逃生路线图信息发送给智能设备终端，引导船上人员逃生；所述逃生指引模块对逃生路径进行优化管理，基于改进节点的拓扑结构图谱，将逃生者视为一个个粒子，起点为初始分布位置，根据节点多层路径选择，以集合站为终点，在疏散过程中，基于粒子群优化算法，求解所有粒子到达目的地的最优解，以粒子群优化的移动速度、疏散拥堵程度为参数，通过微观局部路径搜索方法和宏观全局路径搜索方法求解复杂场景下粒子最短路径，实现逃生路径最优规划。
3.如权利要求1所述船舶逃生标识指引系统，其特征在于，每个通道都对应一个ID码，所述根据采集的各个通道所处位置的状态信息以及烟雾检测结果、漏水检测结果、人流检测结果，判断通道是否能够通行；具体包括：
(1)根据预设的船舶内部的各个通道的路线规划图，将采集的各个通道包括烟雾检测结果、漏水检测结果、人流检测结果信息与路线规划图的各个通道相对应；
(2)当某一通道内的任意一个状态信息超出预设参数阈值时，即可判定此通道不利于通行；
(3)基于通道实时判断结果，对不利于通行的通道ID码将被锁定，在逃离路线规划图中显示无效通道；
(4)输出所有通道的判断结果。
4.如权利要求1所述船舶逃生标识指引系统，其特征在于，所述逃生路线规划模块通过逃生路线规划算法对逃生路线进行规划的方法：
(1)将采集的船舶状态、烟雾状态、漏水情况结合船舶内部结构，构建场景拓扑网格结构模型；
(2)构建自适应的动态路径查询表，个体针对实际情况动态生成子目标索引得到动态全局路径；
所述逃生路线规划算法基于改进粒子群优化算法，将逃生者看作是一个个粒子，并初始化粒子属性，具体包括：逃生轨迹构建，船舶几何空间结构依据船舱、门、过道、楼梯、障碍物、集合区等分成若干个节点；以逃生者初始位置为起点，用连接线连接各节点，最后达到集合站终点；用简单抽象的拓扑网络结构图描述逃生轨迹，并根据节点间关系和权重值，采用A*算法计算最短疏散路径；
每个通道都对应一个ID码，对判断不能通行的ID码将在规划逃生路线时被剔除，以局部路径最短，全局疏散时间最短为目标值，生成最优的逃生路线图；所述逃生路线规划方法基于改进粒子群优化算法，将逃生者看作是一个个粒子，并初始化粒子属性，具体包括：逃生轨迹构建，船舶几何空间结构依据船舱、门、过道、楼梯、障碍物、集合区等分成若干个节点；以逃生者初始位置为起点，用连接线连接各节点，最后达到集合站终点；用简单抽象的拓扑网络结构图描述逃生轨迹，并根据节点间关系和权重值，采用A*算法计算最短疏散路径；
用于基于通道实时判断结果通过逃生路线规划方法对逃生路线进行规划，每个通道都对应一个ID码，对判断不能通行的ID码将在规划逃生路线时被剔除，以局部路径最短，全局疏散时间最短为目标值，生成最优的逃生路线图；
将着火的通道判定为不能通行；将剩余通道的采集的状态信息与预设的参数阈值进行对比，确定各个状态信息是否在预设的安装范围内；
(3)船舶几何空间结构模块，依据船舶内部结构特点，按船舱室内、门、过道、楼梯、障碍物、集合站等分成若干个节点，生成一个逃生路线的拓扑结构网图。
5.如权利要求1所述船舶逃生标识指引系统，其特征在于，所述系统进一步包括：
烟雾采集模块，与中央处理模块连接，通过烟雾传感器检测船舶内部的烟雾状态，包括烟雾位置、烟雾扩散路径和扩散速度；当烟雾达到预设阈值时，传输给中央处理模块，确定事故火灾区域，提示通道不可行；
漏水检测模块，与中央处理模块连接，通过水位传感器检测船舶内部水位，判断船舶是否进水，当水位上升到预设值阈值时，确定事故漏水区域，提示通道不可行；
乘员流动状态模块，与中央处理模块连接，通过地面压力传感器检测通道的人流量，特别节点处的密度，当节点处的人流量达到预设阈值时，提示该通道饱和；
用于基于通道实时判断结果通过逃生路线规划方法对逃生路线进行规划，每个通道都对应一个ID码，对判断不能通行的ID码将在规划逃生路线时被剔除，以局部路径最短，全局疏散时间最短为目标值，生成最优的逃生路线图。
6.如权利要求5所述船舶逃生标识指引系统，其特征在于，所述场景抽象3D模型的构建方法包括：
将采集的船舶内部结构图片按照对应的连接位置进行拼接，得到虚拟的三维场景模型；
在采集的烟雾状态、船舶状态、着火检测结果和漏水情况的信息中提取各个参数对应的采集点；
将采集点与虚拟的三维场景模型中的对应位置点进行结合，实现对不同位置点状态信息的显示。
7.如权利要求1所述船舶逃生标识指引系统，其特征在于，所述路线安全性评估模块通过路线安全评估方法对规划的路线进行安全性评估包括：
根据规划的路径，通过可靠度估算函数，得出每条路线的可靠度；
对每条路线的可靠度进行比较，得到安全性最优的路线；
所述可靠度估算函数为：
其中，ri为路径i的畅通可靠度；
vi/ci为路径i的饱和度，其中vi为通过路径的人流量，通过短时间内人流数据得到，ci为路径i的通行能力；
β，γ为回归待定系数；c为常数项，通过回归获得。
8.如权利要求1所述船舶逃生标识指引系统，其特征在于，所述基于经过安全性评估的路线通过设置于各处的动态信号器，引导逃生人员逃生包括：
1)获取通过安全性评估的逃生路线以及逃生路线所涉及到的各通道信息数据；
2)获取对应逃生路线中各可安全通过的通道中设置的动态信号器，基于经过安全性评估的逃生路线将可同行通道的动态信号器标识为可同行；将其余所有动态信号器标识为不可同行；
3)将标识为可同行的动态信号表示器基于逃生路线确定相应的表示图案及其方向，用于标示疏散路径即逃生路线。
9.一种存储在计算机可读介质上的计算机方法产品，包括计算机可读方法，供于电子装置上执行时，提供用户输入接口以应用如权利要求1-8任意一项所述船舶逃生标识指引系统。
10.一种计算机可读存储介质，储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机应用如权利要求1-8任意一项所述船舶逃生标识指引系统。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210259742.0A CN114626281A (zh) | 2022-03-16 | 2022-03-16 | 一种船舶逃生标识指引系统及方法 |
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| CN202210259742.0A CN114626281A (zh) | 2022-03-16 | 2022-03-16 | 一种船舶逃生标识指引系统及方法 |
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|---|---|
| CN114626281A true CN114626281A (zh) | 2022-06-14 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115759463A (zh) * | 2022-12-02 | 2023-03-07 | 武汉理工大学三亚科教创新园 | 一种客船旅客逃生路径动态规划方法 |
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2022
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115759463A (zh) * | 2022-12-02 | 2023-03-07 | 武汉理工大学三亚科教创新园 | 一种客船旅客逃生路径动态规划方法 |
| CN115759463B (zh) * | 2022-12-02 | 2023-11-17 | 武汉理工大学三亚科教创新园 | 一种客船旅客逃生路径动态规划方法 |
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