CN115204701A - 体育场馆的消防风险防控方法、系统、设备和存储介质 - Google Patents

体育场馆的消防风险防控方法、系统、设备和存储介质 Download PDF

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CN115204701A CN202210870028.5A CN202210870028A CN115204701A CN 115204701 A CN115204701 A CN 115204701A CN 202210870028 A CN202210870028 A CN 202210870028A CN 115204701 A CN115204701 A CN 115204701A
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Abstract

本发明公开的体育场馆的消防风险防控方法、系统、设备和存储介质，涉及建筑消防风险防控领域。通过对体育场馆中的环境数据进行监测采集，实时根据环境数据的分布情况判断环境是否异常，并根据环境数据中出现的异常情况确定异常环境数据，进一步通过预先训练的风险识别模型基于异常环境数据确定风险系数，作为风险预警的参考指标。在风险系数达到一定紧急程度的情况下，还进一步结合风险系数对场馆内人员可能的流动情况进行预测，作为人员疏散的参考信息，协助管理人员发现可能存在的人员拥堵或人员盲区，为人员快速有序疏散提供参考，为体育场馆内的人员提供更好的安全保障。

Description

体育场馆的消防风险防控方法、系统、设备和存储介质
技术领域
本发明涉及建筑消防风险防控领域，具体涉及体育场馆的消防风险防控方法、系统、设备和存储介质。
背景技术
由于大型体育赛事数量的不断增加和规模的不断壮大，体育场馆的建设和相关风险的研究受到人们越来越多的重视。现代体育场馆需采用现代化电气设备来满足要求，场馆建设复杂，涉及的子系统众多，难以及时发现其中某些子系统存在的安全隐患；并且随着体育赛事的规模不断壮大，赛事参与人员以及现场观众形成了人数庞大的受威胁群体。
在实施本发明的过程中，发明人发现现有技术至少存在如下问题：
1、现有技术中缺乏相关的应用设计，以将体育场馆内的众多子系统，以集中管理、监视，分散控制为目的构成统合系统；
2、由于体育场馆中往往存在人员较多、涉及系统复杂的情况，导致在出现紧急事件时难以安排及时疏散，场馆内人员的安全难以得到保障。
发明内容
本发明实施例提供体育场馆的消防风险防控方法、系统、设备和存储介质，可以根据体育场馆的环境数据快速确定当前的消防预警情况，并在出现险情的情况下为管理人员提供场内人员流动的预测作为参考，提高了体育场馆的安全性。
本发明第一实施例提供的一种体育场馆的消防风险防控方法，包括步骤：
获取配置在所述体育场馆各处的环境监测传感器采集到的环境数据；其中，所述环境数据包括温湿度数据、烟雾浓度数据、电气监测数据、人员密度数据、给水阀门状态数据和消防水压数据中的一项或多项；
根据预设的数据分布标准，从所述环境数据中筛选出分布异常的环境数据，作为异常环境数据；
根据所述异常环境数据进行向量化处理，得到向量化指标，将所述向量化指标输入预先训练的风险识别模型，得到风险系数；
根据达到预设标准的所述风险系数，向所述体育场馆的管理人员发送风险预警信息，并进行人员流动预测，输出人员流动预测结果。
作为上述方案的改进，所述环境数据还记录了进行数据采集的所述环境监测传感器的定位数据和采集的时间数据；根据进行数据采集的所述环境监测传感器的类型，每一所述环境数据中至少记录有温湿度数据、烟雾浓度数据、电气监测数据、人员密度数据、给水阀门状态数据和消防水压数据中的至少一项。
作为上述方案的改进，所述体育场馆分区包括观众区、运动场区、设备区、控制区和休息区；所述预设的数据分布标准包括不同时间段内所述体育场馆各分区的所述环境数据的正常范围。
作为上述方案的改进，所述风险识别模型的训练包括：
通过在所述体育场馆的仿真模型中对所述环境数据进行调整，得到不同的所述环境数据下各分区的运行状态；
根据所述各分区的运行状态评估受影响的观众比例比赛中断的可能性，得到风险系数；
记录多组所述风险系数和所述环境数据的对应关系，构建训练集对神经网络模型进行训练，得到用于根据所述环境数据输出风险系数的风险识别模型。
作为上述方案的改进，所述进行人员流动预测，包括：
根据所述体育场馆中的人员分布情况，得到人员初始分布；
根据所述人员初始分布进行预设时间窗口内的人员移动预测，得到所述人员流动预测结果，人员移动满足如下公式：
Figure 207031DEST_PATH_IMAGE001
Figure 747602DEST_PATH_IMAGE002
Figure 686740DEST_PATH_IMAGE003
Figure 275853DEST_PATH_IMAGE004
Figure 741469DEST_PATH_IMAGE005
其中，
Figure 406937DEST_PATH_IMAGE006
表示质量为
Figure 817058DEST_PATH_IMAGE007
的人员
Figure 350808DEST_PATH_IMAGE008
倾向于以
Figure 280718DEST_PATH_IMAGE009
的速度向方向
Figure 241721DEST_PATH_IMAGE010
运动，
Figure 139138DEST_PATH_IMAGE011
为人 员移动的随机变化常数，在运动过程中不断调整其当前速度
Figure 351945DEST_PATH_IMAGE012
，
Figure 260995DEST_PATH_IMAGE013
为调整的反应时间；
Figure 783112DEST_PATH_IMAGE014
和
Figure 777613DEST_PATH_IMAGE015
为预先设定的位置常数，
Figure 794111DEST_PATH_IMAGE016
表示人员
Figure 947880DEST_PATH_IMAGE008
与人员
Figure 250686DEST_PATH_IMAGE017
的模型半径之和，
Figure 139007DEST_PATH_IMAGE018
表示人员
Figure 942884DEST_PATH_IMAGE008
与人 员
Figure 233051DEST_PATH_IMAGE017
的模型圆心之间的距离，
Figure 831391DEST_PATH_IMAGE019
为人员
Figure 800484DEST_PATH_IMAGE017
指向人员
Figure 158785DEST_PATH_IMAGE008
的单位向量；
Figure 896933DEST_PATH_IMAGE020
为挤压常数，
Figure 943473DEST_PATH_IMAGE021
为分 段函数，当
Figure 275229DEST_PATH_IMAGE022
时
Figure 296274DEST_PATH_IMAGE023
，当
Figure 279143DEST_PATH_IMAGE024
时
Figure 94652DEST_PATH_IMAGE025
；
Figure 913703DEST_PATH_IMAGE026
为摩擦力常数，
Figure 597494DEST_PATH_IMAGE027
为人 员
Figure 575815DEST_PATH_IMAGE017
与人员
Figure 437591DEST_PATH_IMAGE008
之间切线方向上的相对速度，
Figure 258786DEST_PATH_IMAGE028
为人员
Figure 621634DEST_PATH_IMAGE008
与人员
Figure 64248DEST_PATH_IMAGE017
之间的切线方向；
Figure 611773DEST_PATH_IMAGE029
表示人 员
Figure 264471DEST_PATH_IMAGE008
与障碍物之间的距离，
Figure 306376DEST_PATH_IMAGE030
为障碍物指向人员
Figure 993710DEST_PATH_IMAGE008
圆心的单位方向向量，
Figure 712136DEST_PATH_IMAGE031
为人员
Figure 258655DEST_PATH_IMAGE008
与障碍 物接触时切线方向的单位向量；
Figure 822360DEST_PATH_IMAGE032
表示对向量的归一化，
Figure 629779DEST_PATH_IMAGE033
表示风险系数，
Figure 4260DEST_PATH_IMAGE034
表示人员
Figure 631550DEST_PATH_IMAGE008
之前的前进方向，
Figure 264526DEST_PATH_IMAGE035
表示人员
Figure 67397DEST_PATH_IMAGE008
周围人员方向向量的平均方向。
本发明第三实施例提供了一种体育场馆的消防风险防控系统，用于执行如上任一项所述的体育场馆的消防风险防控方法；包括：
终端单元，包括多个终端电气设备和多个环境监测传感器；所述多个环境监测传感器设置于所述体育场馆中的多个位置，用于采集环境数据；
控制单元，包括中心服务器，以及多个与所述中心服务器通信连接的控制级服务器；每个所述控制级服务器与所述终端单元通信连接，用于接收连接的所述环境监测传感器的采集到的环境数据，并上传至所述中心服务器，和/或用于向连接的所述终端电气设备发送控制指令；所述中心服务器用于接收所述控制级服务器上传的数据，并向所述控制级服务器发送控制指令，还用于对接收到的环境数据进行处理，得到风险系数和输出人员流动预测结果。
本发明第三实施例提供了一种体育场馆的消防风险防控设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上任意一项所述的体育场馆的消防风险防控方法。
本发明第四实施例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包括存储的计算机程序；其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备实现如上任意一项所述的体育场馆的消防风险防控方法。
本发明实施例提供的体育场馆的消防风险防控方法、系统、设备和存储介质，通过对体育场馆中的环境数据进行监测采集，实时根据环境数据的分布情况判断环境是否异常，并根据环境数据中出现的异常情况确定异常环境数据，进一步通过预先训练的风险识别模型基于异常环境数据确定风险系数，作为风险预警的参考指标。在风险系数达到一定紧急程度的情况下，还进一步结合风险系数对场馆内人员可能的流动情况进行预测，作为人员疏散的参考信息，协助管理人员发现可能存在的人员拥堵或人员盲区，为人员快速有序疏散提供参考，为体育场馆内的人员提供更好的安全保障。
附图说明
图1是本发明第一实施例提供的体育场馆的消防风险防控方法的流程示意图。
图2是本发明第二实施例提供的体育场馆的消防风险防控系统的结构示意图。
图3是本发明第三实施例提供的体育场馆的消防风险防控设备的结构示意图。
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作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。
本发明第一实施例提供了一种体育场馆的消防风险防控方法。参见图1，该消防风险防控方法可以包括步骤S110至步骤S140。
S110、获取配置在所述体育场馆各处的环境监测传感器采集到的环境数据；其中，所述环境数据包括温湿度数据、烟雾浓度数据、电气监测数据、人员密度数据、给水阀门状态数据和消防水压数据中的一项或多项。
所述环境数据还记录了进行数据采集的所述环境监测传感器的定位数据和采集的时间数据。根据进行数据采集的所述环境监测传感器的类型，每一所述环境数据中至少记录有温湿度数据、烟雾浓度数据、电气监测数据、人员密度数据、给水阀门状态数据和消防水压数据中的至少一项。
S120、根据预设的数据分布标准，从所述环境数据中筛选出分布异常的环境数据，作为异常环境数据。
所述体育场馆分区包括观众区、运动场区、设备区、控制区和休息区。
结合所述环境监测传感器的设置，可以是在各个所述分区中的多个位置分别配置所述环境监测传感器。作为举例，可以按照预设的密度，如以5米间隔的网格状阵列在所述观众区配置温度传感器，从而结合带有定位数据、时间数据和温度数据的环境数据，得到观众区的温度分布情况。同理可以通过设置湿度传感器、烟雾探测器、智能电表、智能阀门和智能水表等方式，根据一定的密度或布置的规则设置上述环境监测传感器，例如以一定密度的阵列设置湿度传感器、烟雾探测器，在各个用电接口和电力设备的上配置智能电表，为各个供水设施和储水设施配置智能阀门，为消防储水设施配置智能水表，从而实现对上述类型环境数据的监测。可以理解地，各个分布的所述环境监测传感器的密度和布置规则可以相同或不同，例如可以针对设备区配置更高密度的智能电表和温湿度传感器，提高对用电设备的监控强度，保障设备使用安全。
而对于人员密度的监测，可以是通过采集各个区域的图像，从而通过人脸识别的方式确定当前图像对应区域的人员密度，得到所述人员密度数据；或是通过红外摄像机采集人员的红外信息，从而得到相应区域的人员密度情况。优选地，可以是通过在各个区域配置无线网络接入端口，例如通过提供wifi接入服务的方式，判断各区域接入人员的数量，确定各区域的人员密度情况，从而得到所述人员密度数据；可选地，还可以进一步通过wifi定位的方式精确确定各个接入设备的位置，从而获得所述体育场馆内精确的人员分布情况，得到所述人员密度数据。
所述预设的数据分布标准包括不同时间段内所述体育场馆各分区的所述环境数据的正常范围。
可以根据所述体育场馆的运营情况对所述预设的数据分布标准进行配置。例如对于所述观众区，可以是在非活动举办日期或非活动时间内，由于观众区的用电设备一般为关闭状态，则可以相应关闭电气监测，仅保留温湿度数据监测和烟雾浓度数据监测，以在减少能耗的基础上防范消防事故的发生，并且设置较宽的温湿度数据分布标准范围，例如根据华南地区的一般气温设置为≤45℃；而在活动举办期间，由于观众区的用电设备已经为启用状态，则需要同时获取电气监测数据，根据各用电设备和电路的安全使用规范，设置各个位置的电气监测数据的分布标准范围，并且将温湿度数据的标准范围设置为人体舒适温度范围、略宽于人体舒适范围或是小于火灾报警阈值等。可以理解地，可以采用类似方式配置其他类型的所述环境数据和其他所述分区的预设的数据分布标准。
S130、根据所述异常环境数据进行向量化处理，得到向量化指标，将所述向量化指标输入预先训练的风险识别模型，得到风险系数。
通过步骤S120筛选出所述异常环境数据，可以排除正常项目的环境数据对所述风险识别模型的干扰，提高所述风险识别模型对异常情况的敏感性，严格防控消防风险。
对于所述风险识别模型，预先训练的过程可以包括如步骤S1301至步骤S1303所示的过程。
S1301、通过在所述体育场馆的仿真模型中对所述环境数据进行调整，得到不同的所述环境数据下各分区的运行状态。
S1302、根据所述各分区的运行状态评估受影响的观众比例比赛中断的可能性，得到风险系数。
S1303、记录多组所述风险系数和所述环境数据的对应关系，构建训练集对神经网络模型进行训练，得到用于根据所述环境数据输出风险系数的风险识别模型。
作为举例，可以是调整所述仿真模型中的环境数据，模拟所述体育场馆中一台空调设备发生用电故障，例如设备短路导致局部电流过大，进而设备起火导致局部温度异常升高、烟雾浓度数据超标等环境数据分布发生变化。并根据时间演变不同，记录受影响的人群范围，例如事故发生时局部温度异常升高，受温度异常影响的区域及相应人数比例，或是由于事故发生位置而导致的受影响范围，如运动场区受到影响导致比赛的进行受到影响，需根据不同类型的比赛对场地的要求分别设置各级的判断标准。
具体可以根据不同项目比赛的场馆环境条件要求和消防安全要求，对于运动场区的受影响程度进行配置，例如，环境数据处于正常水平则判断为1级，环境数据超出正常水平但仍满足比赛要求和消防安全要求，则判断为2级，环境数据超过比赛要求范围则判断为3级，环境数据超出消防安全要求，则判断为4级；还可以根据超出消防安全要求的程度进一步配置更多判断级次，在此不作赘述。可以理解地，其他分区可以按照类似标准进行分级，例如对于观众区、休息区和控制区，可以是环境数据处于舒适要求则判断为1级，环境数据超出舒适要求但仍处于正常区间且满足消防安全要求，则判断为2级，环境数据超过正常区间则判断为3级，环境数据超出消防安全要求则判断为4级，以及设置更多判断级次；对于设备区，可以是环境数据处于正常水平则判断为1级，环境数据超出正常水平但仍满足设备安全运行要求和消防安全要求，则判断为2级，环境数据超过设备安全运行要求则判断为3级，环境数据超出消防安全要求则判断为4级，以及设置更多判断级次。而不同分区的正常水平的选取标准可能存在不同，对于观众区、休息区和控制区，可以是略大于舒适要求的环境数据区间；对于运动场区，可以是在比赛要求的环境数据区间中进一步确定的更利于比赛进行的环境数据区间；对于设备区，可以是适合设备安全稳定运行，且有助于保养设备寿命的环境数据区间。
进一步地，可以是根据得到的上述各分区的受影响程度进行综合，从而得到相应 的风险系数。作为一种举例，可以是采用加权融合的方式，为各分区配置相应的权重系数， 从而综合上述各分区的受影响程度。例如，风险系数
Figure 737412DEST_PATH_IMAGE033
可以是满足如下公式：
Figure 976633DEST_PATH_IMAGE036
其中，
Figure 898452DEST_PATH_IMAGE037
表示分区编号，例如观众区可以编号为1号、运动场区可以编号为2号、设备 区可以编号为3号、控制区可以编号为4号、休息区可以编号为5号；
Figure 70677DEST_PATH_IMAGE038
表示为对应分区所配 置的权重系数；
Figure 177173DEST_PATH_IMAGE039
表示对应分区的受影响程度。
根据将环境数据和对应的风险系数分别作为神经网络模型的输入和输出，以形成训练集对神经网络模型进行训练，得到所述风险识别模型，用于根据环境数据得到相应的风险系数。可以理解地，体育场馆投入运营之后，还可以进一步根据实际运营情况对训练集进行更新，并相应对所述风险识别模型进行更新。
S140、根据达到预设标准的所述风险系数，向所述体育场馆的管理人员发送风险预警信息，并进行人员流动预测，输出人员流动预测结果。
所述进行人员流动预测，具体可以包括如步骤S141至步骤S142所示的过程。
S141、根据所述体育场馆中的人员分布情况，得到人员初始分布。
S142、根据所述人员初始分布进行预设时间窗口内的人员移动预测，得到所述人员流动预测结果，人员移动满足如下公式：
Figure 388842DEST_PATH_IMAGE001
Figure 973408DEST_PATH_IMAGE040
Figure 734559DEST_PATH_IMAGE041
Figure 621744DEST_PATH_IMAGE042
Figure 366715DEST_PATH_IMAGE043
其中，
Figure 427074DEST_PATH_IMAGE006
表示质量为
Figure 245995DEST_PATH_IMAGE007
的人员
Figure 818927DEST_PATH_IMAGE008
倾向于以
Figure 395402DEST_PATH_IMAGE009
的速度向方向
Figure 197136DEST_PATH_IMAGE010
运动，
Figure 932880DEST_PATH_IMAGE011
为人 员移动的随机变化常数，在运动过程中不断调整其当前速度
Figure 286501DEST_PATH_IMAGE012
，
Figure 225638DEST_PATH_IMAGE013
为调整的反应时间；
Figure 955697DEST_PATH_IMAGE014
和
Figure 280368DEST_PATH_IMAGE015
为预先设定的位置常数，
Figure 945835DEST_PATH_IMAGE016
表示人员
Figure 496902DEST_PATH_IMAGE008
与人员
Figure 167004DEST_PATH_IMAGE017
的模型半径之和，
Figure 221548DEST_PATH_IMAGE018
表示人员
Figure 57917DEST_PATH_IMAGE008
与人 员
Figure 752072DEST_PATH_IMAGE017
的模型圆心之间的距离，
Figure 417409DEST_PATH_IMAGE019
为人员
Figure 919934DEST_PATH_IMAGE017
指向人员
Figure 848576DEST_PATH_IMAGE008
的单位向量；
Figure 108656DEST_PATH_IMAGE020
为挤压常数，
Figure 390733DEST_PATH_IMAGE044
为分 段函数，当
Figure 810082DEST_PATH_IMAGE022
时
Figure 909625DEST_PATH_IMAGE023
，当
Figure 63526DEST_PATH_IMAGE024
时
Figure 70665DEST_PATH_IMAGE025
；
Figure 141258DEST_PATH_IMAGE026
为摩擦力常数，
Figure 490331DEST_PATH_IMAGE027
为人 员
Figure 849637DEST_PATH_IMAGE017
与人员
Figure 66992DEST_PATH_IMAGE008
之间切线方向上的相对速度，
Figure 946086DEST_PATH_IMAGE028
为人员
Figure 590694DEST_PATH_IMAGE008
与人员
Figure 437296DEST_PATH_IMAGE017
之间的切线方向；
Figure 333708DEST_PATH_IMAGE029
表示人 员
Figure 191942DEST_PATH_IMAGE008
与障碍物之间的距离，
Figure 866506DEST_PATH_IMAGE030
为障碍物指向人员
Figure 951137DEST_PATH_IMAGE008
圆心的单位方向向量，
Figure 775873DEST_PATH_IMAGE031
为人员
Figure 613248DEST_PATH_IMAGE008
与障碍 物接触时切线方向的单位向量；
Figure 740604DEST_PATH_IMAGE032
表示对向量的归一化，
Figure 906006DEST_PATH_IMAGE033
表示风险系数，
Figure 659068DEST_PATH_IMAGE034
表示人员
Figure 632840DEST_PATH_IMAGE008
之前的前进方向，
Figure 445944DEST_PATH_IMAGE045
表示人员
Figure 239588DEST_PATH_IMAGE008
周围人员方向向量的平均方向。具体地，根据计算需 要，可以设置
Figure 140548DEST_PATH_IMAGE033
的取值范围为[0,1]。
并且考虑到在现实环境中，人员在风险情况越高的情况下实际上更倾向于根据已 知的情况做出判断，而在越安全的情况下更倾向于自我意志的行动，因此通过风险系数对 人员的移动进行调整。使得人员的自我意志移动
Figure 218094DEST_PATH_IMAGE046
和随机移动性
Figure 952832DEST_PATH_IMAGE011
在风险系数越高的情 况具有越低的影响力，而人员之间的跟随性
Figure 494758DEST_PATH_IMAGE047
和固定障碍物对人员移动的影响力
Figure 340354DEST_PATH_IMAGE048
则在 风险系数越高的情况具有越高的影响力，更加拟合现实环境下的人员移动情况。同时考虑 到在现实环境中，人员在风险情况越高的情况下往往更容易出现拥挤的现象，因此通过风 险系数对人员之间的斥力和挤压力，以及人员与固定障碍物之间的斥力和挤压力进行调 整，优化了人员之间的跟随性
Figure 882194DEST_PATH_IMAGE047
和固定障碍物对人员移动的影响力
Figure 505942DEST_PATH_IMAGE048
计算，进一步拟合 现实环境下的人员移动情况，使得仿真结果具有更好的现实意义。
根据所述人员流动预测结果，体育场馆的管理人员可以预先判断当前消防事件下场馆内人员的流动情况，从而制定相应的应对策略并进行相应的引导，从而帮助人员快速有序地进行疏散。
本发明第一实施例提供的体育场馆的消防风险防控方法，通过对体育场馆中的环境数据进行监测采集，实时根据环境数据的分布情况判断环境是否异常，并根据环境数据中出现的异常情况确定异常环境数据，进一步通过预先训练的风险识别模型基于异常环境数据确定风险系数，作为风险预警的参考指标。在风险系数达到一定紧急程度的情况下，还进一步结合风险系数对场馆内人员可能的流动情况进行预测，作为人员疏散的参考信息，协助管理人员发现可能存在的人员拥堵或人员盲区，为人员快速有序疏散提供参考，为体育场馆内的人员提供更好的安全保障。
本发明第二实施例提供了一种体育场馆的消防风险防控系统，用于执行如第一实施例所述的体育场馆的消防风险防控方法。参见图2，体育场馆的消防风险防控系统20包括：
终端单元21，包括多个终端电气设备和多个环境监测传感器；所述多个环境监测传感器设置于所述体育场馆中的多个位置，用于采集环境数据；
控制单元22，包括中心服务器，以及多个与所述中心服务器通信连接的控制级服务器；每个所述控制级服务器与所述终端单元通信连接，用于接收连接的所述环境监测传感器的采集到的环境数据，并上传至所述中心服务器，和/或用于向连接的所述终端电气设备发送控制指令；所述中心服务器用于接收所述控制级服务器上传的数据，并向所述控制级服务器发送控制指令，还用于对接收到的环境数据进行处理，得到风险系数和输出人员流动预测结果。
在对所述体育场馆中的电气设备进行控制的过程中，工作人员具体可以是通过所述控制级服务器向目标终端电气设备发送控制指令。在一种作为举例的实施方式下，可以是在观众区设置有控制中心，并配置了控制级服务器以控制观众区的如空调设备、供电设备等电气设备，工作人员通过在控制中心的控制级服务器中进行相应操作，从而控制观众区的空调设备和供电设备的工作状态。可以理解地，其他分区也可以相应地设置有控制中心并配置控制级服务器，以控制该分区的电气设备的工作状态。
所述体育场馆的消防风险防控系统20的工作过程如第一实施例所述的体育场馆的消防风险防控方法，在此不做赘述。
本发明第二实施例提供的体育场馆的消防风险防控系统，通过对体育场馆中的环境数据进行监测采集，实时根据环境数据的分布情况判断环境是否异常，并根据环境数据中出现的异常情况确定异常环境数据，进一步通过预先训练的风险识别模型基于异常环境数据确定风险系数，作为风险预警的参考指标。在风险系数达到一定紧急程度的情况下，还进一步结合风险系数对场馆内人员可能的流动情况进行预测，作为人员疏散的参考信息，协助管理人员发现可能存在的人员拥堵或人员盲区，为人员快速有序疏散提供参考，为体育场馆内的人员提供更好的安全保障。
参见图3，是本发明第三实施例提供的体育场馆的消防风险防控设备30的示意图。所述体育场馆的消防风险防控设备30包括：处理器31、存储器32以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，例如体育场馆的消防风险防控程序。所述处理器执行所述计算机程序时实现上述体育场馆的消防风险防控方法实施例中的步骤，例如图1所示的体育场馆的消防风险防控方法的步骤。或者，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各装置实施例中各模块的功能，例如第二实施例所述的体育场馆的消防风险防控系统的各模块的功能。
示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块，所述一个或者多个模块被存储在所述存储器32中，并由所述处理器31执行，以完成本发明。所述一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述体育场馆的消防风险防控终端中的执行过程。例如，包括步骤：获取配置在所述体育场馆各处的环境监测传感器采集到的环境数据；其中，所述环境数据包括温湿度数据、烟雾浓度数据、电气监测数据、人员密度数据、给水阀门状态数据和消防水压数据中的一项或多项；根据预设的数据分布标准，从所述环境数据中筛选出分布异常的环境数据，作为异常环境数据；根据所述异常环境数据进行向量化处理，得到向量化指标，将所述向量化指标输入预先训练的风险识别模型，得到风险系数；根据达到预设标准的所述风险系数，向所述体育场馆的管理人员发送风险预警信息，并进行人员流动预测，输出人员流动预测结果。
所述体育场馆的消防风险防控设备30可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述体育场馆的消防风险防控设备30可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是体育场馆的消防风险防控设备30的示例，并不构成对体育场馆的消防风险防控设备30的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述体育场馆的消防风险防控设备30还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器31可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array，FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。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，所述处理器31是所述体育场馆的消防风险防控设备30的控制中心，利用各种接口和线路连接整个体育场馆的消防风险防控终端设备的各个部分。
所述存储器32可用于存储所述计算机程序或模块，所述处理器31通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述体育场馆的消防风险防控终端设备的各种功能。所述存储器32可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序（比如声音播放功能、图像播放功能等）等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据（比如音频数据、电话本等）等。此外，存储器32可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card, SMC），安全数字（SecureDigital, SD）卡，闪存卡（Flash Card）、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
其中，所述体育场馆的消防风险防控设备30集成的模块或单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也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计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
需说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外，本发明提供的装置实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
本发明第三实施例提供的体育场馆的消防风险防控设备和存储介质，通过对体育场馆中的环境数据进行监测采集，实时根据环境数据的分布情况判断环境是否异常，并根据环境数据中出现的异常情况确定异常环境数据，进一步通过预先训练的风险识别模型基于异常环境数据确定风险系数，作为风险预警的参考指标。在风险系数达到一定紧急程度的情况下，还进一步结合风险系数对场馆内人员可能的流动情况进行预测，作为人员疏散的参考信息，协助管理人员发现可能存在的人员拥堵或人员盲区，为人员快速有序疏散提供参考，为体育场馆内的人员提供更好的安全保障。
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，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种体育场馆的消防风险防控方法，其特征在于，包括步骤：
获取配置在所述体育场馆各处的环境监测传感器采集到的环境数据；其中，所述环境数据包括温湿度数据、烟雾浓度数据、电气监测数据、人员密度数据、给水阀门状态数据和消防水压数据中的一项或多项；
根据预设的数据分布标准，从所述环境数据中筛选出分布异常的环境数据，作为异常环境数据；
根据所述异常环境数据进行向量化处理，得到向量化指标，将所述向量化指标输入预先训练的风险识别模型，得到风险系数；
根据达到预设标准的所述风险系数，向所述体育场馆的管理人员发送风险预警信息，并进行人员流动预测，输出人员流动预测结果。
2.如权利要求1所述的消防风险防控方法，其特征在于，所述环境数据还记录了进行数据采集的所述环境监测传感器的定位数据和采集的时间数据；根据进行数据采集的所述环境监测传感器的类型，每一所述环境数据中至少记录有温湿度数据、烟雾浓度数据、电气监测数据、人员密度数据、给水阀门状态数据和消防水压数据中的至少一项。
3.如权利要求2所述的消防风险防控方法，其特征在于，所述体育场馆分区包括观众区、运动场区、设备区、控制区和休息区；所述预设的数据分布标准包括不同时间段内所述体育场馆各分区的所述环境数据的正常范围。
4.如权利要求3所述的消防风险防控方法，其特征在于，所述风险识别模型的训练包括：
通过在所述体育场馆的仿真模型中对所述环境数据进行调整，得到不同的所述环境数据下各分区的运行状态；
根据所述各分区的运行状态评估受影响的观众比例比赛中断的可能性，得到风险系数；
记录多组所述风险系数和所述环境数据的对应关系，构建训练集对神经网络模型进行训练，得到用于根据所述环境数据输出风险系数的风险识别模型。
5.如权利要求1所述的消防风险防控方法，其特征在于，所述进行人员流动预测，包括：
根据所述体育场馆中的人员分布情况，得到人员初始分布；
根据所述人员初始分布进行预设时间窗口内的人员移动预测，得到所述人员流动预测结果，人员移动满足如下公式：
Figure 574868DEST_PATH_IMAGE001
Figure 744950DEST_PATH_IMAGE002
Figure 782176DEST_PATH_IMAGE003
Figure 919765DEST_PATH_IMAGE004
Figure 333429DEST_PATH_IMAGE005
其中，
Figure 358017DEST_PATH_IMAGE006
表示质量为
Figure 221936DEST_PATH_IMAGE007
的人员
Figure 331975DEST_PATH_IMAGE008
倾向于以
Figure 549330DEST_PATH_IMAGE009
的速度向方向
Figure 220569DEST_PATH_IMAGE010
运动，
Figure 740543DEST_PATH_IMAGE011
为人员移 动的随机变化常数，在运动过程中不断调整其当前速度
Figure 587145DEST_PATH_IMAGE012
，
Figure 483557DEST_PATH_IMAGE013
为调整的反应时间；
Figure 997584DEST_PATH_IMAGE014
和
Figure 78672DEST_PATH_IMAGE015
为预先设定的位置常数，
Figure 897723DEST_PATH_IMAGE016
表示人员
Figure 581515DEST_PATH_IMAGE008
与人员
Figure 294256DEST_PATH_IMAGE017
的模型半径之和，
Figure 421612DEST_PATH_IMAGE018
表示人员
Figure 242806DEST_PATH_IMAGE019
与人员
Figure 340075DEST_PATH_IMAGE017
的模型圆心之间的距离，
Figure 782689DEST_PATH_IMAGE020
为人员
Figure 205580DEST_PATH_IMAGE017
指向人员
Figure 514070DEST_PATH_IMAGE008
的单位向量；
Figure 555976DEST_PATH_IMAGE021
为挤压常数，
Figure 899101DEST_PATH_IMAGE022
为分段函 数，当
Figure 368260DEST_PATH_IMAGE023
时
Figure 429626DEST_PATH_IMAGE024
，当
Figure 9643DEST_PATH_IMAGE025
时
Figure 817062DEST_PATH_IMAGE026
；
Figure 440810DEST_PATH_IMAGE027
为摩擦力常数，
Figure 209046DEST_PATH_IMAGE028
为人员
Figure 842021DEST_PATH_IMAGE017
与人员
Figure 769526DEST_PATH_IMAGE008
之间切线方向上的相对速度，
Figure 314908DEST_PATH_IMAGE029
为人员
Figure 819707DEST_PATH_IMAGE008
与人员
Figure 600582DEST_PATH_IMAGE017
之间的切线方向；
Figure 257959DEST_PATH_IMAGE030
表示人员
Figure 20248DEST_PATH_IMAGE008
与障碍物之间的距离，
Figure 763076DEST_PATH_IMAGE031
为障碍物指向人员
Figure 347641DEST_PATH_IMAGE008
圆心的单位方向向量，
Figure 843213DEST_PATH_IMAGE032
为人员
Figure 995977DEST_PATH_IMAGE008
与障碍物 接触时切线方向的单位向量；
Figure 85156DEST_PATH_IMAGE033
表示对向量的归一化，
Figure 863625DEST_PATH_IMAGE034
表示风险系数，
Figure 230015DEST_PATH_IMAGE035
表示人员
Figure 412735DEST_PATH_IMAGE008
之 前的前进方向，
Figure 379422DEST_PATH_IMAGE036
表示人员
Figure 181156DEST_PATH_IMAGE008
周围人员方向向量的平均方向。
6.一种体育场馆的消防风险防控系统，其特征在于，用于执行如权利要求1-5任一项所述的体育场馆的消防风险防控方法；包括：
终端单元，包括多个终端电气设备和多个环境监测传感器；所述多个环境监测传感器设置于所述体育场馆中的多个位置，用于采集环境数据；
控制单元，包括中心服务器，以及多个与所述中心服务器通信连接的控制级服务器；每个所述控制级服务器与所述终端单元通信连接，用于接收连接的所述环境监测传感器的采集到的环境数据，并上传至所述中心服务器，和/或用于向连接的所述终端电气设备发送控制指令；所述中心服务器用于接收所述控制级服务器上传的数据，并向所述控制级服务器发送控制指令，还用于对接收到的环境数据进行处理，得到风险系数和输出人员流动预测结果。
7.一种体育场馆的消防风险防控设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5中任意一项所述的体育场馆的消防风险防控方法。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序；其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备实现如权利要求1至5中任意一项所述的体育场馆的消防风险防控方法。
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