CN115050155A - 火灾预警方法、装置、计算机设备、存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种火灾预警方法、装置、计算机设备、存储介质。所述方法包括:根据传感器在当前时刻采集到的当前环境数据确定第一环境数据;获取与所述第一环境数据对应的第二环境数据,所述第二环境数据是根据所述传感器采集的历史环境数据生成的;确定所述第一环境数据和所述第二环境数据之间的第一差异度,当所述第一差异度符合预设条件时,生成火灾预警信息。采用本方法能够直接根据第一环境数据与第二环境数据之间的差异度确定是否进行火灾预警,从而提高火灾预警的准确率。此外,使用该方法时,无需改动预设条件中的阈值,使得该火灾预警方法可以不受环境因素变化的影响,适用于多种不同的环境中,从而增强该火灾预警方法的适用性。
Description
技术领域
本申请涉及大数据分析技术领域,特别是涉及一种火灾预警方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
背景技术
综合管廊建于城市地下,将电力管线、通讯管线、燃气管线、供热管线等各种工程管线放置在同一个或多个相邻的空间内。由于电力管线在运行时处于发热状态,容易导致电力管线周边的其它管线出现故障,甚至引发火灾,因此需要对综合管廊内部的温度、氧气浓度等数据进行实时监测,对火灾进行预警。
传统技术中,通常通过在综合管廊内部设置多个传感器,将传感器采集到的实时数据与预设的报警阈值进行比较,当实时数据大于报警阈值时,进行火灾预警。但是采用这个方法进行火灾预警时,在环境因素发生变化时(例如,季节变化导致的温度变化、地域导致的昼夜温差变化等),需要根据环境因素的变化对报警阈值进行调整,在一些昼夜温差变化较大的区域,甚至无法确定对应的报警阈值,从而使得火灾预警准确率低。
发明内容
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种适用性强、准确率高的火灾预警方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
第一方面,本申请提供了一种火灾预警方法。所述方法包括:
根据传感器在当前时刻采集到的当前环境数据确定第一环境数据;
获取与所述第一环境数据对应的第二环境数据,所述第二环境数据是根据所述传感器采集的历史环境数据生成的;
确定所述第一环境数据和所述第二环境数据之间的第一差异度,当所述第一差异度符合预设条件时,生成火灾预警信息。
在其中一个实施例中,所述第二环境数据的生成方法,包括:
获取多个历史时刻采集的历史环境数据,所述历史环境数据为同比环境数据和/或环比环境数据;
确定多个所述历史环境数据的变化度,根据所述变化度以及多个所述历史环境数据,生成所述第二环境数据。
在其中一个实施例中,所述获取多个历史时刻采集的历史环境数据,包括:
获取多个所述历史时刻采集的原始环境数据;
对多个所述原始环境数据进行滤波处理,生成所述历史环境数据。
在其中一个实施例中,所述对多个所述原始环境数据进行滤波处理,生成所述历史环境数据,包括:
确定所述原始环境数据中每个第一原始环境数据与对应的第二原始环境数据之间的第二差异度,所述第一原始环境数据为在所述第二原始环境数据之后的一个时刻采集的数据;
当所述第二差异度大于预设阈值时,将所述第一原始环境数据替换为所述第二原始环境数据,当所述第二差异度小于或等于预设阈值时,保持所述第一原始环境数据不变,得到所述历史环境数据。
在其中一个实施例中,所述根据传感器在当前时刻采集到的当前环境数据确定第一环境数据,包括:
获取所述传感器在上一时刻采集到的第三环境数据,以及在所述当前时刻采集到的所述当前环境数据;
确定所述当前环境数据与所述第三环境数据之间的第三差异度;
当所述第三差异度大于波动阈值时,存储所述当前环境数据,并将所述当前环境数据作为所述第一环境数据;
当所述第三差异度小于或等于所述波动阈值时,丢弃所述当前环境数据,将所述第三环境数据作为所述第一环境数据。
在其中一个实施例中,所述当所述第一差异度符合预设条件时,生成火灾预警信息,包括:
当所述第一差异度符合预设条件时,获取所述第一环境数据对应的采集位置,根据所述采集位置以及所述第一环境数据,生成所述火灾预警信息。
第二方面,本申请还提供了一种火灾预警装置。所述装置包括:
第一数据确定模块,用于根据传感器在当前时刻采集到的当前环境数据确定第一环境数据;
第二数据获取模块,用于获取与所述第一环境数据对应的第二环境数据,所述第二环境数据是根据所述传感器采集的历史环境数据生成的;
预警模块,用于确定所述第一环境数据和所述第二环境数据之间的第一差异度,当所述第一差异度符合预设条件时,生成火灾预警信息。
第三方面,本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面任一项实施例所述的火灾预警方法。
第四方面,本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面任一项实施例所述的火灾预警方法。
第五方面,本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品,包括计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面任一项实施例所述的火灾预警方法。
上述火灾预警方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品,通过根据传感器在当前时刻采集到的当前环境数据确定第一环境数据,能够减少计算机设备处理的数据量,从而提高数据处理的效率;通过根据传感器采集的历史环境数据生成与第一环境数据对应的第二环境数据,确定第一环境数据与第二环境数据之间的第一差异度,采用预设条件对第一差异度进行判断,当确定第一差异度符合预设条件时,生成火灾预警信息;能够直接根据第一环境数据与第二环境数据之间的差异度是否符合预设条件,确定是否进行火灾预警,从而提高火灾预警的准确率。此外,使用该方法进行火灾预警时,无需改动预设条件中的阈值,使得该火灾预警方法可以不受环境因素变化的影响,适用于多种不同的环境中,从而增强该火灾预警方法的适用性。
附图说明
图1为一个实施例中火灾预警方法的流程示意图;
图2为一个实施例中第一环境数据确定步骤的流程示意图;
图3a为另一个实施例中火灾预警方法的流程示意图;
图3b为一个实施例中第二环境数据生成步骤的示意图;
图4为一个实施例中火灾预警装置的结构框图;
图5为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
在一个实施例中,如图1所示,提供了一种火灾预警方法,本实施例以该方法应用于终端进行举例说明,可以理解的是,该方法也可以应用于服务器,还可以应用于包括终端和服务器的系统,并通过终端和服务器的交互实现。其中,终端可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备,物联网设备可为智能电视、智能车载设备等。便携式可穿戴设备可为智能手表、智能手环、头戴设备等。服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
本实施例中,该方法包括以下步骤:
步骤S102,根据传感器在当前时刻采集到的当前环境数据确定第一环境数据。
其中,传感器可以设置于城市地下综合管廊的各个区域中。第一环境数据可以用于判断是否生成火灾预警信息。
具体地,一个实施例中,终端实时接收传感器在当前时刻下采集得到的当前环境数据。通过预设规则对当前环境数据进行预处理,确定与当前时刻对应的第一环境数据。一个示例中,预设规则可以但不仅限于包括:将当前环境数据与第一阈值进行比较,在当前环境数据大于第一阈值的情况下,将当前环境数据作为第一环境数据;或者,将当前环境数据与上一时刻采集到的环境数据进行比较,在当前环境数据与上一时刻采集到的环境数据之间的差异度满足波动阈值时,将当前环境数据作为第一环境数据。另一个实施例中,终端实时接收传感器在当前时刻下采集得到的当前环境数据。将当前环境数据作为第一环境数据。
步骤S104,获取与第一环境数据对应的第二环境数据。
其中,第二环境数据是根据传感器在当前时刻之前采集到的历史环境数据生成的。第二环境数据可以作为当前时刻在正常情况下(即无需生成火灾预警信息的情况下)采集到的环境数据。
具体地,终端预先获取传感器在当前时刻之前采集到的多个历史环境数据,对多个历史环境数据进行运算处理,生成与当前时刻对应的第二环境数据,并将第二环境数据以及与第二环境数据对应的采集时刻存储在终端的缓存中。终端在确定第一环境数据之后,根据第一环境数据的采集时间,从缓存中读取与第一环境数据对应的第二环境数据。
步骤S106,确定第一环境数据和第二环境数据之间的第一差异度,当第一差异度符合预设条件时,生成火灾预警信息。
其中,第一差异度可以但不仅限于为第一环境数据与第二环境数据之间的差值,第一环境数据与第二环境数据之间的比例等中的任一项。
具体地,终端中预先存储了火灾预警信息生成的预设条件。终端对第一环境数据和第二环境数据进行运算处理,确定第一环境数据与第二环境数据之间的第一差异度。将第一差异度与预设条件中的预警阈值进行比较,当第一差异度大于预警阈值时,确定第一差异度符合预设条件,获取与第一环境数据对应的采集时刻,生成与第一环境数据对应的火灾预警信息,并在终端的显示区域中显示该火灾预警信息。
上述火灾预警方法中,通过根据传感器在当前时刻采集到的当前环境数据确定第一环境数据,能够减少计算机设备处理的数据量,从而提高数据处理的效率;通过根据传感器采集的历史环境数据生成与第一环境数据对应的第二环境数据,确定第一环境数据与第二环境数据之间的第一差异度,采用预设条件对第一差异度进行判断,当确定第一差异度符合预设条件时,生成火灾预警信息;能够直接根据第一环境数据与第二环境数据之间的差异度是否符合预设条件,确定是否进行火灾预警,从而提高火灾预警的准确率。此外,使用该方法进行火灾预警时,无需改动预设条件中的阈值,使得该火灾预警方法可以不受环境因素变化的影响,适用于多种不同的环境中,从而增强该火灾预警方法的适用性。
在一个实施例中,第二环境数据的生成方法,包括:获取多个历史时刻采集的历史环境数据;确定多个历史环境数据的变化度,根据变化度以及多个历史环境数据,生成第二环境数据。
其中,历史环境数据可以为同比环境数据和/或环比环境数据。
具体地,终端获取传感器在当前时刻之前的多个历史时刻采集的历史环境数据。对多个历史环境数据进行运算处理,确定多个历史环境数据之间的变化度。对当前时刻之前的上一时刻采集的历史环境数据和变化度进行运算处理,生成第二环境数据。
一个示例中,当历史环境数据为同比环境数据时,终端对多个同比环境数据进行运算处理,确定同比变化度,对当前时刻之前的上一同比时刻采集的同比环境数据和同比变化度进行运算处理,生成第二环境数据。
一个示例中,当历史环境数据为环比环境数据时,终端对多个环比环境数据进行运算处理,确定环比变化度,对当前时刻之前的上一环比时刻采集的环比环境数据和环比变化度进行运算处理,生成第二环境数据。
一个示例中,当历史环境数据为同比环境数据和环比环境数据时,终端对多个同比环境数据进行运算处理,确定同比变化度,对当前时刻之前的上一同比时刻采集的同比环境数据和同比变化度进行运算处理,生成第二同比环境数据。对多个环比环境数据进行运算处理,确定环比变化度,对当前时刻之前的上一环比时刻采集的环比环境数据和环比变化度进行运算处理,生成第二环比环境数据。根据第二同比环境数据和第二环比环境数据,生成第二环境数据。
一个示例中,当历史环境数据为同比环境数据和环比环境数据时,第二环境数据可以为第二同比环境数据和第二环比环境数据的平均值,也可以是第二同比环境数据和第二环比环境数据中的极小值,还可以是第二同比环境数据和第二环比环境数据中的极大值,在此不做具体限定。
本实施例中,通过获取多个历史环境数据,确定多个历史环境数据的变化度,根据变化度和历史环境数据生成第二环境数据,能够利用历史环境数据的变化趋势生成第二环境数据,提高第二环境数据的准确率,从而提高后续利用第二环境数据进行火灾预警的准确率。
在一个实施例中,获取多个历史时刻采集的历史环境数据,包括:获取多个历史时刻采集的原始环境数据;对多个原始环境数据进行滤波处理,生成历史环境数据。
具体地,终端获取传感器在多个历史时刻采集的原始环境数据,对多个原始环境数据进行滤波处理,生成历史环境数据。一个示例中,滤波处理可以为采用滤波阈值与原始环境数据进行比较,将大于滤波阈值的原始环境数据作为历史环境数据,也可以为按照原始环境数据对应的采集时刻对多个原始环境数据进行排序,获取排序后的相邻两两原始环境数据之间的差异度,当差异度大于滤波阈值时,将相邻两两原始环境数据中采集时刻较早的原始环境数据作为滤波后的采集时刻较晚的原始环境数据。
本实施例中,通过对多个历史时刻采集的原始环境数据进行滤波处理,生成与历史时刻对应的历史环境数据,能够提高后续根据历史环境数据生成的第二环境数据的准确率。
在一个实施例中,对多个原始环境数据进行滤波处理,生成历史环境数据,包括:确定原始环境数据中每个第一原始环境数据与对应的第二原始环境数据之间的第二差异度,当第二差异度大于预设阈值时,将第一原始环境数据替换为第二原始环境数据,当第二差异度小于或等于预设阈值时,保持第一原始环境数据不变,得到历史环境数据。
其中,第一原始环境数据为在第二原始环境数据之后的一个时刻采集的数据。
具体地,终端按照与原始环境数据对应的采集时刻对多个原始环境数据进行排序,从排序后的多个原始环境数据中确定多个第一原始环境数据,将与第一原始环境数据相邻的,在第一原始环境数据之前采集的原始环境数据,作为与第一原始环境数据对应的第二原始环境数据。对每个第一原始环境数据与对应的第二原始环境数据进行运算处理,确定每个第一原始环境数据与对应的第二原始环境数据之间的第二差异度。从排序后的多个原始环境数据中第一个第一原始环境数据开始,将与每个第一原始环境数据对应的第二差异度与预设阈值进行比较,当确定第二差异度大于预设阈值时,将第一原始环境数据替换为第二原始环境数据;当确定第二差异度小于或等于预设阈值时,保持第一原始环境数据不变,直至对排序后的多个原始环境数据中最后一个第一原始环境数据处理完毕,得到历史环境数据。
本实施例中,通过确定第一原始环境数据与第二原始环境数据之间的第二差异度,根据第二差异度与预设阈值,对每个第一原始环境数据进行处理,得到历史环境数据,能够避免由于传感器故障导致的原始环境数据误差,提高历史环境数据的准确率,从而提高后续采用历史环境数据生成的第二环境数据的准确率。
在一个实施例中,如图2所示,步骤S104,获取与第一环境数据对应的第二环境数据,包括:
步骤S202,获取传感器在上一时刻采集到的第三环境数据,以及在当前时刻采集到的当前环境数据。
步骤S204,确定当前环境数据与第三环境数据之间的第三差异度。
步骤S206,将第三差异度与波动阈值进行比较。
步骤S208,存储当前环境数据,并将当前环境数据作为第一环境数据。
步骤S210,丢弃当前环境数据,将第三环境数据作为第一环境数据。
具体地,终端中预先存储有波动阈值。终端获取传感器在当前时刻采集到的当前环境数据,从缓存中读取传感器在当前时刻之前的上一采集时刻采集到的第三环境数据,对第三环境数据与当前环境数据进行运算处理,确定第三环境数据与当前环境数据之间的第三差异度,将第三差异度与波动阈值进行比较,在确定第三差异度大于波动阈值的情况下,执行步骤S208,将当前环境数据存储在缓存中,并将当前环境数据作为当前时刻的第一环境数据。在确定第三差异度小于波动阈值的情况下,执行步骤S210,丢弃当前环境数据,并将第三环境数据作为当前时刻的第一环境数据。
一个示例中,当终端在预设时间段内均未存储当前环境数据时,终端会存储传感器在下一采集时刻采集到的当前环境数据,并将该当前环境数据作为第一环境数据。
本实施例中,通过确定当前环境数据与第三环境数据之间的第三差异度,采用波动阈值与第三差异度进行比较,确定第一环境数据,能够过滤与上一采集时刻的第三环境数据之间的差异度过小的当前环境数据,减少终端存储的环境数据的数量,从而提高终端对环境数据处理的效率。
在一个实施例中,步骤S106,确定第一环境数据和第二环境数据之间的第一差异度,当第一差异度符合预设条件时,生成火灾预警信息,包括:当第一差异度符合预设条件时,获取第一环境数据对应的采集位置,根据采集位置以及第一环境数据,生成火灾预警信息。
具体地,终端获取的环境数据包括多种,一个示例中,终端获取的环境数据包括温度数据和氧气浓度数据。终端将与第一环境数据中的温度数据对应的第一温度差异度与预设条件中的温度阈值进行比较。终端将与第一环境数据中的氧气浓度数据对应的第一浓度差异度与预设条件中的浓度阈值进行比较。在终端确定第一温度差异度大于温度阈值,并且第一浓度差异度大于浓度阈值的情况下,获取与第一环境数据对应的采集位置,根据采集位置以及第一环境数据生成火灾预警信息,并将火灾预警信息显示在终端上。一个示例中,火灾预警信息可以为XX管廊XX位置第一环境数据过高或者第一环境数据异常。
本实施例中,通过对多种环境数据进行判断,当确定每种环境数据均符合预设条件时,生成火灾预警信息,并将火灾预警信息显示在终端上,能够提高火灾预警信息的准确率,并提供可视化的火灾预警信息。
在一个实施例中,如图3a所示,提供了一种火灾预警方法,包括:
步骤S302,获取传感器在上一时刻采集到的第三环境数据,以及在当前时刻采集到的当前环境数据。
步骤S304,确定当前环境数据与第三环境数据之间的第三差异度,将第三差异度与波动阈值比较,确定第一环境数据。
具体地,终端获取传感器在当前时刻之前的上一采集时刻下采集得到的第三环境数据,以及在当前时刻采集到的当前环境数据。获取当前环境数据与第三环境数据之间的差值,将差值与波动阈值进行比较,当差值大于波动阈值时,存储当前环境数据,并将当前环境数据作为第一环境数据;当差值小于波动阈值时,丢弃当前环境数据,并将第三环境数据作为第一环境数据。
步骤S306,获取与第一环境数据对应的第二环境数据。
具体地,终端获取多个原始环境数据,对多个原始环境数据进行滤波处理,得到多个历史环境数据。对多个历史环境数据进行运算处理,确定多个历史环境数据的变化度,采用变化度和历史环境数据生成与未来时刻对应的第二环境数据。终端根据第一环境数据的采集时刻确定与第一环境数据对应的第二环境数据。
一个示例中,如图3b所示,t为传感器对环境数据进行采集的采集时刻,k为传感器采集环境数据的周期,date为传感器对环境数据进行采集的日期。与D1天的t+k时刻对应的第二环境数据的生成方式如下:终端获取D1天在t+k时刻之前的t-4k时刻、t-3k时刻、t-2k时刻、t-k时刻、t时刻的环比环境数据,对多个环比环境数据进行运算处理,确定环比变化度。对D1天的t时刻的环比环境数据和环比变化度进行运算处理,得到D1天的t+k时刻的第二环境数据。另一个示例中,与Dn天的t+k时刻对应的第二环境数据的生成方式如下:终端获取Dn天在t+k时刻之前的t-4k时刻、t-3k时刻、t-2k时刻、t-k时刻、t时刻的环比环境数据,对多个环比环境数据进行运算处理,确定环比变化度,对Dn天的t时刻的环比环境数据和环比变化度进行运算处理,得到Dn天的t+k时刻的第二环比数据。终端获取从D1天至Dn-1天的t+k时刻的多个同比环境数据,对多个同比环境数据进行运算处理,确定同比变化度,对Dn-1天的t+k时刻的同比环境数据和同比变化度进行运算处理,得到Dn天的t+k时刻的第二同比数据。对第二环比数据和第二同比数据进行运算处理,将第二环比数据和第二同比数据的平均值作为与Dn天的t+k时刻对应的第二环境数据。
步骤S308,确定第一环境数据和第二环境数据之间的第一差异度。
步骤S310,当第一差异度符合预设条件时,获取第一环境数据对应的采集位置,根据采集位置和第一环境数据,生成火灾预警信息。
具体地,终端对第一环境数据和第二环境数据进行运算处理,确定第一环境数据和第二环境数据之间的第一差异度,将第一差异度与预设条件中的预警阈值比较,当第一差异度大于预警阈值时,确定第一差异度符合预设条件,获取第一环境数据对应的采集位置,根据采集位置以及第一环境数据,生成火灾预警信息,并显示在终端上。第一差异度的确定方式可以参照上述实施例中提供的第一差异度确定操作,在此不做具体阐述。
一个示例中,终端可以获取与当前采集时刻对应的多个同比采集时刻下的同比环境数据,以及与当前采集时刻对应的多个环比采集时刻下的环比环境数据。对第一环境数据与多个同比环境数据进行滤波处理,确定第一环境数据与多个同比环境数据之间的同比变化度,对第一环境数据和同比变化度进行运算处理,得到与当前时刻对应的未来时刻下的第三同比数据。对第一环境数据与多个环比环境数据进行滤波处理,确定第一环境数据与多个环比环境数据之间的环比变化度,对第一环境数据和环比变化度进行运算处理,得到与当前时刻对应的未来时刻下的第三环比数据。根据第三同比数据和第三环比数据,生成与当前时刻对应的未来时刻下的预测环境数据。
本实施例中,通过将当前环境数据与第三环境数据进行比较确定第一环境数据,能够减少终端存储的环境数据的数据量,提高终端对数据处理的效率;根据多个历史环境数据生成与未来时刻对应的第二环境数据,在第一环境数据和第二环境数据之间的第一差异度符合预设条件的情况下生成预警信息,能够采用历史环境数据的变化趋势对未来时刻的第一环境数据进行预测,生成第二环境数据,据第一环境数据与第二环境数据之间的差异度确定是否进行火灾预警,从而提高火灾预警的准确率。此外,采用这种方法进行火灾预警时,无需改动预设条件中的阈值,使得该火灾预警方法可以不受环境因素变化的影响,适用于多种不同的环境中,从而增强该火灾预警方法的适用性。
应该理解的是,虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且,如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段,这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
基于同样的发明构思,本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的火灾预警方法的火灾预警装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似,故下面所提供的一个或多个火灾预警装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于火灾预警方法的限定,在此不再赘述。
在一个实施例中,如图4所示,提供了一种火灾预警装置400,包括:第一数据确定模块402、第二数据获取模块404和预警模块406,其中:
第一数据确定模块402,用于根据传感器在当前时刻采集到的当前环境数据确定第一环境数据。
第二数据获取模块404,用于获取与第一环境数据对应的第二环境数据,第二环境数据是根据传感器采集的历史环境数据生成的。
预警模块406,用于确定第一环境数据和第二环境数据之间的第一差异度,当第一差异度符合预设条件时,生成火灾预警信息。
在一个实施例中,第二数据获取模块404包括:历史数据获取单元,用于获取多个历史时刻采集的历史环境数据,历史环境数据为同比环境数据和/或环比环境数据;变化度确定单元,用于确定多个历史环境数据的变化度,根据变化度以及多个历史环境数据,生成第二环境数据。
在一个实施例中,历史数据获取单元包括:原始数据获取子单元,用于获取多个历史时刻采集的原始环境数据;历史数据生成子单元,用于对多个原始环境数据进行滤波处理,生成历史环境数据。
在一个实施例中,历史数据生成子单元,还用于确定原始环境数据中每个第一原始环境数据与对应的第二原始环境数据之间的第二差异度,第一原始环境数据为在第二原始环境数据之后的一个时刻采集的数据;当第二差异度大于预设阈值时,将第一原始环境数据替换为第二原始环境数据,当第二差异度小于或等于预设阈值时,保持第一原始环境数据不变,得到历史环境数据。
在一个实施例中,第一数据确定模块402包括:环境数据获取单元,用于获取传感器在上一时刻采集到的第三环境数据,以及在当前时刻采集到的当前环境数据;第三差异度确定单元,用于确定当前环境数据与第三环境数据之间的第三差异度;第一环境数据确定单元,用于当第三差异度大于波动阈值时,存储当前环境数据,并将当前环境数据作为第一环境数据;当第三差异度小于或等于波动阈值时,丢弃当前环境数据,将第三环境数据作为第一环境数据。
在一个实施例中,预警模块406还用于:当第一差异度符合预设条件时,获取第一环境数据对应的采集位置,根据采集位置以及第一环境数据,生成火灾预警信息。
上述火灾预警装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中,也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中,以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,该计算机设备可以是终端,其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中,该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信,无线方式可通过WIFI、移动蜂窝网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种火灾预警方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏,该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层,也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板,还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解,图5中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定,具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中,还提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,存储器中存储有计算机程序,该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
在一个实施例中,还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
在一个实施例中,提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
需要说明的是,本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等),均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该计算机程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory,ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory,MRAM)、铁电存储器(Ferroelectric Random Access Memory,FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory,PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限,RAM可以是多种形式,比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory,SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory,DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等,不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等,不限于此。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种火灾预警方法,其特征在于,所述方法包括:
根据传感器在当前时刻采集到的当前环境数据确定第一环境数据;
获取与所述第一环境数据对应的第二环境数据,所述第二环境数据是根据所述传感器采集的历史环境数据生成的;
确定所述第一环境数据和所述第二环境数据之间的第一差异度,当所述第一差异度符合预设条件时,生成火灾预警信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第二环境数据的生成方法,包括:
获取多个历史时刻采集的历史环境数据,所述历史环境数据为同比环境数据和/或环比环境数据;
确定多个所述历史环境数据的变化度,根据所述变化度以及多个所述历史环境数据,生成所述第二环境数据。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述获取多个历史时刻采集的历史环境数据,包括:
获取多个所述历史时刻采集的原始环境数据;
对多个所述原始环境数据进行滤波处理,生成所述历史环境数据。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述对多个所述原始环境数据进行滤波处理,生成所述历史环境数据,包括:
确定所述原始环境数据中每个第一原始环境数据与对应的第二原始环境数据之间的第二差异度,所述第一原始环境数据为在所述第二原始环境数据之后的一个时刻采集的数据;
当所述第二差异度大于预设阈值时,将所述第一原始环境数据替换为所述第二原始环境数据,当所述第二差异度小于或等于预设阈值时,保持所述第一原始环境数据不变,得到所述历史环境数据。
5.根据权利要求1~4任一项所述的方法,其特征在于,所述根据传感器在当前时刻采集到的当前环境数据确定第一环境数据,包括:
获取所述传感器在上一时刻采集到的第三环境数据,以及在所述当前时刻采集到的所述当前环境数据;
确定所述当前环境数据与所述第三环境数据之间的第三差异度;
当所述第三差异度大于波动阈值时,存储所述当前环境数据,并将所述当前环境数据作为所述第一环境数据;
当所述第三差异度小于或等于所述波动阈值时,丢弃所述当前环境数据,将所述第三环境数据作为所述第一环境数据。
6.根据权利要求1~4任一项所述的方法,其特征在于,所述当所述第一差异度符合预设条件时,生成火灾预警信息,包括:
当所述第一差异度符合预设条件时,获取所述第一环境数据对应的采集位置,根据所述采集位置以及所述第一环境数据,生成所述火灾预警信息。
7.一种火灾预警装置,其特征在于,所述装置包括:
第一数据确定模块,用于根据传感器在当前时刻采集到的当前环境数据确定第一环境数据;
第二数据获取模块,用于获取与所述第一环境数据对应的第二环境数据,所述第二环境数据是根据所述传感器采集的历史环境数据生成的;
预警模块,用于确定所述第一环境数据和所述第二环境数据之间的第一差异度,当所述第一差异度符合预设条件时,生成火灾预警信息。
8.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机程序产品,包括计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
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Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101567117A (zh) * | 2009-05-17 | 2009-10-28 | 金如江 | 一种用于火灾报警的分布式光纤温度测量数据的处理方法 |
US20120126975A1 (en) * | 2010-11-23 | 2012-05-24 | Gonzales Eric V | Dynamic Alarm Sensitivity Adjustment and Auto-Calibrating Smoke Detection for Reduced Resource Microprocessors |
CN106500875A (zh) * | 2016-11-14 | 2017-03-15 | 广东电网有限责任公司佛山供电局 | 电缆线芯温度的监测方法和系统 |
CN109947037A (zh) * | 2019-04-20 | 2019-06-28 | 安徽商贸职业技术学院 | 一种生活环境监控及预警方法 |
CN110995477A (zh) * | 2019-11-20 | 2020-04-10 | 北京宝兰德软件股份有限公司 | 基于动态阈值的预警处理方法、装置、设备及存储介质 |
CN112116776A (zh) * | 2020-10-21 | 2020-12-22 | 国网陕西省电力公司电力科学研究院 | 一种变电站内电缆火灾预测监控系统及方法 |
CN113065421A (zh) * | 2021-03-19 | 2021-07-02 | 国网河南省电力公司电力科学研究院 | 一种充油设备多源光学火灾探测方法及系统 |
CN114005236A (zh) * | 2021-10-09 | 2022-02-01 | 泰山学院 | 基于物联网的森林火灾检测方法、系统和可读存储介质 |
-
2022
- 2022-04-25 CN CN202210438243.8A patent/CN115050155A/zh active Pending
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101567117A (zh) * | 2009-05-17 | 2009-10-28 | 金如江 | 一种用于火灾报警的分布式光纤温度测量数据的处理方法 |
US20120126975A1 (en) * | 2010-11-23 | 2012-05-24 | Gonzales Eric V | Dynamic Alarm Sensitivity Adjustment and Auto-Calibrating Smoke Detection for Reduced Resource Microprocessors |
CN106500875A (zh) * | 2016-11-14 | 2017-03-15 | 广东电网有限责任公司佛山供电局 | 电缆线芯温度的监测方法和系统 |
CN109947037A (zh) * | 2019-04-20 | 2019-06-28 | 安徽商贸职业技术学院 | 一种生活环境监控及预警方法 |
CN110995477A (zh) * | 2019-11-20 | 2020-04-10 | 北京宝兰德软件股份有限公司 | 基于动态阈值的预警处理方法、装置、设备及存储介质 |
CN112116776A (zh) * | 2020-10-21 | 2020-12-22 | 国网陕西省电力公司电力科学研究院 | 一种变电站内电缆火灾预测监控系统及方法 |
CN113065421A (zh) * | 2021-03-19 | 2021-07-02 | 国网河南省电力公司电力科学研究院 | 一种充油设备多源光学火灾探测方法及系统 |
CN114005236A (zh) * | 2021-10-09 | 2022-02-01 | 泰山学院 | 基于物联网的森林火灾检测方法、系统和可读存储介质 |
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