CN115310882B - 一种可视化消防策略规划方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种可视化消防策略规划方法及系统,涉及智慧消防技术领域,其中,所述方法包括:获得多个消防参数集合;分别判断多个消防参数集合内的多个参数信息是否符合预设参数阈值;若是,则继续对目标建筑物进行监测,若否,则获得目标位置;获得目标消防参数集合;将目标消防参数集合输入处理模块内的消防趋势发展分析模型,获得消防发展趋势信息;根据消防发展趋势信息,获得多种消防应对方案;对其进行全局寻优,获得最佳消防应对方案,采用最佳消防应对方案对目标位置进行消防应对,直到目标消防参数集合符合预设参数阈值。本发明达到了提高消防策略规划的质量,提高消防策略的精准性、有效性等技术效果。
Description
技术领域
本发明涉及智慧消防技术领域,具体地,涉及一种可视化消防策略规划方法及系统。
背景技术
随着大规模城市建设的兴起,涌现出了摩天大楼、高层住宅等多种多样的建筑物。当这些建筑物发生消防事故时,由于受到建筑内部结构不熟悉、现场消防事故态势把握不准确等因素干扰,常常无法对消防事故进行高效地救援,可能会造成较多的人员伤亡及财产损失。研究设计一种对消防策略进行决策、规划的方法,合理调配消防资源、布置消防力量,从而实现对消防事故的高效救援,具有重要的现实意义。
现有技术中,存在针对消防策略规划的质量不高,进而造成消防策略的精准性不足、有效性较低的技术问题。
发明内容
本申请提供了一种可视化消防策略规划方法及系统,针对解决现有技术中针对消防策略规划的质量不高,进而造成消防策略的精准性不足、有效性较低的技术问题。
鉴于上述问题,本申请提供了一种可视化消防策略规划方法及系统。
第一方面,本申请提供了一种可视化消防策略规划方法,其中,所述方法应用于一种可视化消防策略规划系统,所述系统包括感应模块和处理模块,所述方法包括:按照第一预设时间周期,通过所述感应模块,周期性地监测采集目标建筑物内多个位置处多个消防指标的参数信息,获得多个消防参数集合;分别判断所述多个消防参数集合内的多个参数信息是否符合预设参数阈值;若是,则继续通过所述感应模块对所述目标建筑物进行监测,若否,则获得不符合所述预设参数阈值的消防参数集合对应的位置,作为目标位置;按照第二预设时间周期,周期性地监测采集所述目标位置处多个消防指标的参数信息,获得目标消防参数集合,并进行展示;将所述目标消防参数集合输入所述处理模块内的消防趋势发展分析模型,获得消防发展趋势信息;根据所述消防发展趋势信息,构建获得多种消防应对方案;在所述多种消防应对方案中进行全局寻优,获得最佳消防应对方案,采用所述最佳消防应对方案对所述目标位置进行消防应对,直到所述目标消防参数集合符合所述预设参数阈值。
第二方面,本申请还提供了一种可视化消防策略规划系统,所述系统包括感应模块和处理模块,其中,所述系统包括:消防参数采集模块,所述消防参数采集模块用于按照第一预设时间周期,通过所述感应模块,周期性地监测采集目标建筑物内多个位置处多个消防指标的参数信息,获得多个消防参数集合;判断模块,所述判断模块用于分别判断所述多个消防参数集合内的多个参数信息是否符合预设参数阈值;执行模块,所述执行模块用于若是,则继续通过所述感应模块对所述目标建筑物进行监测,若否,则获得不符合所述预设参数阈值的消防参数集合对应的位置,作为目标位置;目标消防参数采集模块,所述目标消防参数采集模块用于按照第二预设时间周期,周期性地监测采集所述目标位置处多个消防指标的参数信息,获得目标消防参数集合,并进行展示;消防趋势发展分析模块,所述消防趋势发展分析模块用于将所述目标消防参数集合输入所述处理模块内的消防趋势发展分析模型,获得消防发展趋势信息;消防应对方案构建模块,所述消防应对方案构建模块用于根据所述消防发展趋势信息,构建获得多种消防应对方案;消防应对模块,所述消防应对模块用于在所述多种消防应对方案中进行全局寻优,获得最佳消防应对方案,采用所述最佳消防应对方案对所述目标位置进行消防应对,直到所述目标消防参数集合符合所述预设参数阈值。
本申请中提供的一个或多个技术方案,至少具有如下技术效果或优点:
通过感应模块和第一预设时间周期,周期性地监测采集目标建筑物内多个位置处多个消防指标的参数信息,获得多个消防参数集合;分别判断多个消防参数集合内的多个参数信息是否符合预设参数阈值;若是,则继续通过感应模块对目标建筑物进行监测,若否,则获得不符合预设参数阈值的消防参数集合对应的位置,作为目标位置;按照第二预设时间周期,周期性地监测采集目标位置处多个消防指标的参数信息,获得目标消防参数集合,并进行展示;将目标消防参数集合输入处理模块内的消防趋势发展分析模型,获得消防发展趋势信息;根据消防发展趋势信息,构建获得多种消防应对方案;在多种消防应对方案中进行全局寻优,获得最佳消防应对方案,采用最佳消防应对方案对目标位置进行消防应对,直到目标消防参数集合符合预设参数阈值。达到了提高消防策略规划的质量,提高消防策略的精准性、有效性;同时,提高消防策略的智能性、可靠性、科学性,为实现对消防事故进行高效、及时、可靠地救援奠定基础,尽量降低消防事故造成的人员伤亡及财产损失的技术效果。
附图说明
图1为本申请一种可视化消防策略规划方法的流程示意图;
图2为本申请一种可视化消防策略规划方法中获得多个消防参数集合的流程示意图;
图3为本申请一种可视化消防策略规划方法中构建消防趋势发展分析模型的流程示意图;
图4为本申请一种可视化消防策略规划系统的结构示意图。
附图标记说明:消防参数采集模块11,判断模块12,执行模块13,目标消防参数采集模块14,消防趋势发展分析模块15,消防应对方案构建模块16,消防应对模块17。
具体实施方式
本申请通过提供一种可视化消防策略规划方法及系统。解决了现有技术中针对消防策略规划的质量不高,进而造成消防策略的精准性不足、有效性较低的技术问题。达到了提高消防策略规划的质量,提高消防策略的精准性、有效性;同时,提高消防策略的智能性、可靠性、科学性,为实现对消防事故进行高效、及时、可靠地救援奠定基础,尽量降低消防事故造成的人员伤亡及财产损失的技术效果。
实施例一
请参阅附图1,本申请提供一种可视化消防策略规划方法,其中,所述方法应用于一种可视化消防策略规划系统,所述系统包括感应模块和处理模块,所述方法具体包括如下步骤:
步骤S100:按照第一预设时间周期,通过所述感应模块,周期性地监测采集目标建筑物内多个位置处多个消防指标的参数信息,获得多个消防参数集合;
进一步的,如附图2所示,本申请步骤S100还包括:
步骤S110:按照所述第一预设时间周期,周期性地通过所述感应模块监测采集所述多个位置处的烟雾参数信息,获得多个烟雾参数;
步骤S120:按照所述第一预设时间周期,周期性地通过所述感应模块监测采集所述多个位置处的温度参数信息,获得多个温度参数;
步骤S130:按照所述第一预设时间周期,周期性地通过所述感应模块监测采集所述多个位置处的燃烧气体参数信息,获得多个燃烧气体参数;
步骤S140:按照所述第一预设时间周期,周期性地通过所述感应模块监测采集所述多个位置处的火焰参数信息,获得多个火焰参数;
步骤S150:根据所述多个烟雾参数、多个温度参数、多个燃烧气体参数和多个火焰参数,获得所述多个消防参数集合。
具体而言,基于第一预设时间周期,利用感应模块对目标建筑物内多个位置处多个消防指标的参数信息进行周期性地监测采集,即,按照第一预设时间周期,利用感应模块对目标建筑物内多个位置处的烟雾参数信息、温度参数信息、燃烧气体参数信息、火焰参数信息进行周期性地监测采集,燃烧气体参数信息包括一氧化碳等燃烧气体的浓度,火焰参数信息包括火焰发光的亮度等,如此,获得多个烟雾参数、多个温度参数、多个燃烧气体参数、多个火焰参数,基于此,确定目标建筑物内多个位置的消防参数集合。
其中,所述第一预设时间周期由所述一种可视化消防策略规划系统根据目标建筑物消防安全管理的需要自定义设置确定。例如,所述第一预设时间周期包括1天、1星期等。所述感应模块包括于所述一种可视化消防策略规划系统。所述感应模块由烟雾传感器、温度传感器、燃烧气体检测仪、火焰发光检测仪、图像采集装置等设备组成,主要用于对目标建筑物进行消防安全监测。所述目标建筑物可以为使用所述一种可视化消防策略规划系统进行智能化消防策略规划的任意建筑物。所述目标建筑物内多个位置包括预先设置在目标建筑物内,需要进行消防安全监测的多个位置信息。例如,所述目标建筑物可以为居民楼A,则所述目标建筑物内多个位置处包括居民楼A内的多个电梯、多个楼道、多个消防安全通道等。所述多个消防指标的参数信息包括烟雾参数信息、温度参数信息、燃烧气体参数信息、火焰参数信息。所述多个消防参数集合包括多个烟雾参数、多个温度参数、多个燃烧气体参数、多个火焰参数。所述多个烟雾参数包括第一预设时间周期内,目标建筑物内多个位置处的烟雾浓度、烟雾颜色、烟雾具体位置、烟雾成分、烟雾持续时间等数据信息。所述多个温度参数包括第一预设时间周期内,目标建筑物内多个位置处的温度数据信息。所述多个燃烧气体参数包括第一预设时间周期内,目标建筑物内多个位置处的燃烧气体成分、燃烧气体颜色、燃烧速度、燃烧方向、燃烧时间等数据信息。所述多个火焰参数包括第一预设时间周期内,目标建筑物内多个位置处的火焰亮度、火焰具体位置等数据信息。达到了按照第一预设时间周期对目标建筑物内多个位置处多个消防指标的参数信息进行周期性地监测采集,获得可靠的多个消防参数集合,为后续获得准确的目标位置提供数据支持,进而提高消防策略规划的准确性的技术效果。
步骤S200:分别判断所述多个消防参数集合内的多个参数信息是否符合预设参数阈值;
步骤S300:若是,则继续通过所述感应模块对所述目标建筑物进行监测,若否,则获得不符合所述预设参数阈值的消防参数集合对应的位置,作为目标位置;
具体而言,所述预设参数阈值包括目标建筑物处于消防安全状态时的烟雾参数阈值、温度参数阈值、燃烧气体参数阈值、火焰参数阈值。对多个消防参数集合是否符合预设参数阈值进行判断,即,对多个消防参数集合中多个烟雾参数、多个温度参数、多个燃烧气体参数、多个火焰参数是否满足对应的烟雾参数阈值、温度参数阈值、燃烧气体参数阈值、火焰参数阈值进行依次判断。如果多个消防参数集合全部符合预设参数阈值,则说明当前没有发生消防事故,则基于第一预设时间周期,继续利用感应模块对目标建筑物内多个位置处多个消防指标的参数信息进行周期性地监测采集。如果多个消防参数集合内的某个消防参数集合并未全部符合预设参数阈值,则将不符合预设参数阈值的消防参数集合对应的位置,确定为目标位置。其中,所述预设参数阈值由所述一种可视化消防策略规划系统根据目标建筑物处于消防安全状态时的烟雾参数、温度参数、燃烧气体参数、火焰参数进行数据查询、综合分析后,预先设置确定。所述目标位置包括不符合预设参数阈值的消防参数集合对应的位置。示例性地,在对多个消防参数集合是否符合预设参数阈值进行判断时,发现居民楼A内的消防安全通道a的温度参数不符合温度参数阈值,则所述目标位置包括居民楼A内的消防安全通道a。达到了通过对多个消防参数集合是否符合预设参数阈值进行判断,获得准确、可靠的目标位置,进而提高对目标建筑物进行消防策略规划的合理性、针对性的技术效果。
步骤S400:按照第二预设时间周期,周期性地监测采集所述目标位置处多个消防指标的参数信息,获得目标消防参数集合,并进行展示;
具体而言,基于第二预设时间周期,对目标位置的多个消防指标的参数信息进行周期性地监测采集,获得目标消防参数集合。此外,还可以通过数据图形化、数据场景化等手段,对获得的目标消防参数集合进行可视化展示。其中,所述第二预设时间周期由所述一种可视化消防策略规划系统自适应设置确定。且,与第一预设时间周期相比,第二预设时间周期具有精确程度高、时间周期短的特点。即,第二预设时间周期远远小于第一预设时间周期。例如,所述第二预设时间周期可以为5分钟、30秒等。所述多个消防指标的参数信息包括烟雾参数信息、温度参数信息、燃烧气体参数信息、火焰参数信息。所述目标消防参数集合包括第二预设时间周期内,目标位置的多个烟雾参数、多个温度参数、多个燃烧气体参数、多个火焰参数。达到了按照第二预设时间周期,对目标位置的多个消防指标的参数信息进行周期性地监测采集,获得目标消防参数集合,为后续进行消防趋势发展分析、消防应对方案构建、消防应对方案寻优夯实基础的技术效果。
步骤S500:将所述目标消防参数集合输入所述处理模块内的消防趋势发展分析模型,获得消防发展趋势信息;
进一步的,本申请步骤S500还包括:
步骤S510:按照所述第二预设时间周期,多次监测采集所述目标位置处多个消防指标的参数信息,获得若干个目标消防参数集合;
步骤S520:根据所述若干个目标消防参数集合,获得目标消防参数集合序列;
具体而言,仅仅按照第二预设时间周期对目标位置的多个消防指标的参数信息进行一次周期性地监测采集,就获得了目标消防参数集合,获得的目标消防参数集合具有数据量少、数据代表性弱等缺点,容易导致后续消防趋势发展分析的准确性下降。为了提高后续消防趋势发展分析的准确性,利用第二预设时间周期,对目标位置的多个消防指标的参数信息进行多次监测采集,获得若干个目标消防参数集合,并按照时间顺序分别对若干个目标消防参数集合进行排列,获取目标消防参数集合序列。其中,所述若干个目标消防参数集合包括按照第二预设时间周期对目标位置的多个消防指标的参数信息进行多次监测采集,获得的目标位置的多个烟雾参数、多个温度参数、多个燃烧气体参数、多个火焰参数。此时,也可以将获得的目标消防参数集合添加至若干个目标消防参数集合中。所述目标消防参数集合序列包括若干个目标消防参数集合对应的目标烟雾消防参数序列、目标温度消防参数序列、目标燃烧气体消防参数序列、目标火焰消防参数序列参数。达到了对目标位置的多个消防指标的参数信息进行多次监测采集,获得若干个目标消防参数集合,进而确定目标消防参数集合序列,为后续进行消防趋势发展分析提高可靠的数据支持,从而提高后续获得的消防发展趋势信息的准确性的技术效果。
步骤S530:构建所述消防趋势发展分析模型;
进一步的,如附图3所示,本申请步骤S530还包括:
步骤S531:采集获取历史时间内的多个样本目标消防参数集合序列;
步骤S532:采集获取历史时间内的多个样本消防发展趋势信息,所述多个样本消防发展趋势信息和所述多个样本目标消防参数集合序列一一对应;
步骤S533:对所述多个样本消防发展趋势信息和所述多个样本目标消防参数集合进行数据标识,获得构建数据集;
步骤S534:基于BP神经网络构建所述消防趋势发展分析模型;
步骤S535:采用所述构建数据集对所述消防趋势发展分析模型进行交叉监督训练和验证,获得准确率符合预设要求的所述消防趋势发展分析模型。
步骤S540:将所述目标消防参数集合序列输入所述消防趋势发展分析模型内,获得所述消防发展趋势信息。
具体而言,基于历史时间对多个其他建筑物内多个位置的多个消防指标的参数信息、历史消防发展趋势信息进行采集,获得多个样本目标消防参数集合序列、多个样本消防发展趋势信息。进一步,将多个样本目标消防参数集合序列、多个样本消防发展趋势信息进行数据划分、数据标识,获得构建数据集。所述构建数据集包括目标消防参数集合序列训练集、目标消防参数集合序列测试集、消防发展趋势训练集、消防发展趋势测试集。且,目标消防参数集合序列训练集与消防发展趋势训练集具有对应关系。目标消防参数集合序列测试集与消防发展趋势测试集具有对应关系。进而,基于BP神经网络,通过对构建数据集中目标消防参数集合序列训练集进行交叉的监督训练,获得消防趋势发展分析模型。当消防趋势发展分析模型的准确率符合预设要求时,即,目标消防参数集合序列训练集对应的输出信息与消防发展趋势训练集之间的相似程度满足预设要求时,交叉监督训练结束。进而,将构建数据集中目标消防参数集合序列测试集作为输入信息,输入消防趋势发展分析模型,对消防趋势发展分析模型进行验证测试。当消防趋势发展分析模型的准确率符合预设要求时,即,目标消防参数集合序列测试集对应的输出信息与消防发展趋势测试集之间的相似程度满足预设要求时,获得准确率符合预设要求的消防趋势发展分析模型。继而,将目标消防参数集合序列作为输入信息,输入消防趋势发展分析模型,获得消防发展趋势信息。
其中,所述历史时间包括多个历史时间节点,由所述一种可视化消防策略规划系统自定义设置确定。例如,所述历史时间包括1天前、3天前、1个月前。所述多个样本目标消防参数集合序列包括历史时间内目标位置的多个烟雾参数、多个温度参数、多个燃烧气体参数、多个火焰参数对应的历史目标烟雾消防参数序列、历史目标温度消防参数序列、历史目标燃烧气体消防参数序列、历史目标火焰消防参数序列参数。所述多个样本消防发展趋势信息包括历史时间内目标位置的历史消防事故的发展趋势信息。且,多个样本消防发展趋势信息与多个样本目标消防参数集合序列具有对应关系。所述BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法进行训练的多层前馈神经网络。所述BP神经网络包括输入层、多层神经元、输出层。BP神经网络可以进行正向计算、反向计算。正向计算时,输入信息从输入层经过多层神经元逐层处理,转向输出层,每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层不能得到期望的输出,则转入反向计算,将误差信号沿原来的连接通路返回,通过修改各神经元的权值,使得误差信号最小。消防趋势发展分析模型满足BP神经网络。所述准确率包括目标消防参数集合序列训练集对应的输出信息与消防发展趋势训练集之间的相似程度,以及目标消防参数集合序列测试集对应的输出信息与消防发展趋势测试集之间的相似程度。所述预设要求包括预设准确率,由所述一种可视化消防策略规划系统自定义设置确定。所述消防发展趋势信息包括消防发展速度信息、消防发展面积信息、消防发展灾情等级、消防发展灾情变化方向等数据信息。达到了通过消防趋势发展分析模型进行合理地消防趋势发展分析,获得消防发展趋势信息,从而对消防发展趋势进行准确把握,提高消防策略规划的精准性、合理性的技术效果。
步骤S600:根据所述消防发展趋势信息,构建获得多种消防应对方案;
具体而言,基于已获得的消防发展趋势信息,通过消防应对方案查询、消防专家咨询等方式,获得多种消防应对方案。其中,所述多种消防应对方案包括多个消防人员安排计划、多个消防工具配置计划、多个消防路线规划策略等数据信息。达到了获得多种消防应对方案,为后续对多种消防应对方案进行全局寻优,获得准确的最佳消防应对方案夯实基础的技术效果。
步骤S700:在所述多种消防应对方案中进行全局寻优,获得最佳消防应对方案,采用所述最佳消防应对方案对所述目标位置进行消防应对,直到所述目标消防参数集合符合所述预设参数阈值。
进一步的,本申请步骤S700还包括:
步骤S710:在所述多种消防应对方案内随机选择一消防应对方案,作为第一消防应对方案;
具体而言,由所述一种可视化消防策略规划系统对已获得的多种消防应对方案进行随机选择,获得第一消防应对方案。其中,所述第一消防应对方案为多种消防应对方案中的任意消防应对方案。达到了确定第一消防应对方案,为后续对第一消防应对方案进行迭代寻优提供数据支持的技术效果。
步骤S720:获取所述第一消防应对方案的第一适应度;
进一步的,本申请步骤S720还包括:
步骤S721:获取所述第一消防应对方案的执行速度信息;
步骤S722:根据所述消防发展趋势信息,获得消防发展速度信息;
步骤S723:根据所述执行速度信息和所述消防发展速度信息,计算获得所述第一消防应对方案的应对效率信息;
步骤S724:获取所述第一消防应对方案的执行效果信息;
步骤S725:根据所述消防发展趋势信息,获得消防破坏效果信息;
步骤S726:根据所述执行效果信息和所述消防破坏效果信息,计算获得所述第一消防应对方案的应对效果信息;
步骤S727:对所述应对效率信息和所述应对效果信息进行加权计算,获得所述第一适应度。
具体而言,从已获得的消防发展趋势信息中,提取出消防事故发展速度信息,并通过消防破坏效果评估模型对消防发展趋势信息进行评估,获得消防事故的消防破坏效果信息。进一步,可通过消防应对评估专家组对第一消防应对方案进行执行速度评估、执行效果评估,获得执行速度信息、执行效果信息。进而,将执行速度信息与消防发展速度信息进行除法计算,获得应对效率信息。将执行效果信息与消防破坏效果信息进行除法计算,获得应对效果信息。并将应对效率信息、应对效果信息进行加权计算,获得第一适应度。其中,所述消防破坏效果评估模型经由大量与消防发展速度信息相关的数据信息训练得到,具备对输入的消防发展速度信息进行智能化消防破坏效果评估等功能。所述消防破坏效果信息是用于表征消防发展趋势信息对应的消防破坏效果的参数信息。所述消防应对评估专家组包括多个消防应对评估专家。所述执行速度信息是用于表征第一消防应对方案的消防应对评估速度的参数信息。所述执行效果信息是用于表征第一消防应对方案的消防应对评估效果的参数信息。所述应对效率信息是用于表征第一消防应对方案的消防应对效率的参数信息。所述应对效果信息是用于表征第一消防应对方案的消防应对效果的参数信息。所述第一适应度包括应对效率信息、应对效果信息的加权计算结果。达到了通过对第一消防应对方案进行多级分析、评估,获得精确的第一适应度,进而提高后续获得的第二消防应对方案的准确性的技术效果。
步骤S730:采用多个预设调整方式,对所述第一消防应对方案进行调整,构建所述第一消防应对方案的第一邻域,所述第一邻域内包括多个调整消防应对方案,其中,所述多个调整消防应对方案包括于所述多种消防应对方案内;
步骤S740:获取所述多个调整消防应对方案的多个适应度;
步骤S750:获取所述多个适应度中的最大值,作为第二适应度,并将所述第二适应度对应的调整消防应对方案作为第二消防应对方案;
具体而言,按照多个预设调整方式对第一消防应对方案进行调整,获得第一邻域。进而,对第一邻域内的多个调整消防应对方案进行适应度计算,确定多个适应度,并对多个适应度进行最大值筛选,获得第二适应度。进一步,按照第二适应度对多个调整消防应对方案进行匹配,获得第二消防应对方案。其中,所述多个预设调整方式包括预先设置的多个消防人员安排调整方式、多个消防工具配置调整方式、多个消防路线规划策略调整方式等数据信息。所述第一邻域包括按照多个预设调整方式分别对第一消防应对方案进行调整后,获得的多个调整消防应对方案。且,所述多个调整消防应对方案包括于已获得的多种消防应对方案。所述多个适应度的获得方式与上述第一适应度的获得方式相同,为了说明书的简洁,在此不再赘述。所述第二适应度为多个适应度中的最大值。所述第二消防应对方案为多个调整消防应对方案中,与第二适应度对应的调整消防应对方案。达到了采用多个预设调整方式,对第一消防应对方案进行调整,构建准确、可靠的第一邻域,并根据第一邻域确定第二适应度、第二消防应对方案,提高后续获得的最佳消防应对方案的精确度的技术效果。
步骤S760:继续构建所述第二消防应对方案的第二邻域,进行迭代寻优;
进一步的,本申请步骤S760还包括:
步骤S761:将调整获得所述第二消防应对方案的预设调整方式加入禁忌空间内,其中,所述禁忌空间内包括禁忌迭代次数,在所述禁忌迭代次数内,不使用调整获得所述第二消防应对方案的预设调整方式进行消防应对方案的调整;
步骤S762:当迭代寻优达到所述禁忌迭代次数后,将调整获得所述第二消防应对方案的预设调整方式从所述禁忌空间内删除。
步骤S770:当迭代寻优达到预设寻优次数后,将寻优进程中最大适应度对应的消防应对方案输出为所述最佳消防应对方案。
具体而言,将多个预设调整方式中,第二消防应对方案对应的预设调整方式添加至禁忌空间。进而,基于所述多个预设调整方式和所述禁忌空间,继续构建第二邻域,并基于第二邻域进行迭代寻优,即基于第二邻域继续进行适应度计算、最大适应度筛选等,直至迭代寻优达到禁忌迭代次数后,此时,从禁忌空间中,对第二消防应对方案对应的预设调整方式进行删除。如此,可避免在迭代寻优的过程中陷入局部最优无法跳出。
当迭代寻优达到预设寻优次数后,将寻优进程中最大适应度对应的消防应对方案输出为最佳消防应对方案。进而,按照最佳消防应对方案对目标位置进行消防应对,直到目标消防参数集合全部符合预设参数阈值。其中,所述第二邻域的获得方式与上述第一邻域的获得方式相同,为了说明书的简洁,在此不再赘述。所述禁忌空间包括禁忌迭代次数,且,在禁忌迭代次数内,不使用调整获得的第二消防应对方案的预设调整方式对消防应对方案进行调整。所述禁忌迭代次数、所述预设寻优次数由所述一种可视化消防策略规划系统自适应设置确定。所述最佳消防应对方案为寻优进程中最大适应度对应的消防应对方案。本申请实施例基于禁忌搜索算法的思想,对消防应对方案进行全局寻优,达到了通过对多种消防应对方案进行预设寻优次数内的多次迭代寻优,获得准确、可靠的最佳消防应对方案,提高对目标位置进行消防应对的精准性、适配度的技术效果。
综上所述,本申请所提供的一种可视化消防策略规划方法具有如下技术效果:
1.通过感应模块和第一预设时间周期,周期性地监测采集目标建筑物内多个位置处多个消防指标的参数信息,获得多个消防参数集合;分别判断多个消防参数集合内的多个参数信息是否符合预设参数阈值;若是,则继续通过感应模块对目标建筑物进行监测,若否,则获得不符合预设参数阈值的消防参数集合对应的位置,作为目标位置;按照第二预设时间周期,周期性地监测采集目标位置处多个消防指标的参数信息,获得目标消防参数集合,并进行展示;将目标消防参数集合输入处理模块内的消防趋势发展分析模型,获得消防发展趋势信息;根据消防发展趋势信息,构建获得多种消防应对方案;在多种消防应对方案中进行全局寻优,获得最佳消防应对方案,采用最佳消防应对方案对目标位置进行消防应对,直到目标消防参数集合符合预设参数阈值。达到了提高消防策略规划的质量,提高消防策略的精准性、有效性;同时,提高消防策略的智能性、可靠性、科学性,为实现对消防事故进行高效、及时、可靠地救援奠定基础,尽量降低消防事故造成的人员伤亡及财产损失的技术效果。
2.通过消防趋势发展分析模型进行合理地消防趋势发展分析,获得消防发展趋势信息,从而对消防发展趋势进行准确把握,提高消防策略规划的精准性、合理性。
3.通过对多种消防应对方案进行预设寻优次数内的多次迭代寻优,获得准确、可靠的最佳消防应对方案,提高对目标位置进行消防应对的精准性、适配度。
实施例二
基于与前述实施例中一种可视化消防策略规划方法,同样发明构思,本发明还提供了一种可视化消防策略规划系统,所述系统包括感应模块和处理模块,请参阅附图4,所述系统包括:
消防参数采集模块11,所述消防参数采集模块11用于按照第一预设时间周期,通过所述感应模块,周期性地监测采集目标建筑物内多个位置处多个消防指标的参数信息,获得多个消防参数集合;
判断模块12,所述判断模块12用于分别判断所述多个消防参数集合内的多个参数信息是否符合预设参数阈值;
执行模块13,所述执行模块13用于若是,则继续通过所述感应模块对所述目标建筑物进行监测,若否,则获得不符合所述预设参数阈值的消防参数集合对应的位置,作为目标位置;
目标消防参数采集模块14,所述目标消防参数采集模块14用于按照第二预设时间周期,周期性地监测采集所述目标位置处多个消防指标的参数信息,获得目标消防参数集合,并进行展示;
消防趋势发展分析模块15,所述消防趋势发展分析模块15用于将所述目标消防参数集合输入所述处理模块内的消防趋势发展分析模型,获得消防发展趋势信息;
消防应对方案构建模块16,所述消防应对方案构建模块16用于根据所述消防发展趋势信息,构建获得多种消防应对方案;
消防应对模块17,所述消防应对模块17用于在所述多种消防应对方案中进行全局寻优,获得最佳消防应对方案,采用所述最佳消防应对方案对所述目标位置进行消防应对,直到所述目标消防参数集合符合所述预设参数阈值。
进一步的,所述系统还包括:
烟雾参数采集模块,所述烟雾参数采集模块用于按照所述第一预设时间周期,周期性地通过所述感应模块监测采集所述多个位置处的烟雾参数信息,获得多个烟雾参数;
温度参数采集模块,所述温度参数采集模块用于按照所述第一预设时间周期,周期性地通过所述感应模块监测采集所述多个位置处的温度参数信息,获得多个温度参数;
燃烧气体参数采集模块,所述燃烧气体参数采集模块用于按照所述第一预设时间周期,周期性地通过所述感应模块监测采集所述多个位置处的燃烧气体参数信息,获得多个燃烧气体参数;
火焰参数采集模块,所述火焰参数采集模块用于按照所述第一预设时间周期,周期性地通过所述感应模块监测采集所述多个位置处的火焰参数信息,获得多个火焰参数;
消防参数集合确定模块,所述消防参数集合确定模块用于根据所述多个烟雾参数、多个温度参数、多个燃烧气体参数和多个火焰参数,获得所述多个消防参数集合。
进一步的,所述系统还包括:
目标消防参数集合确定模块,所述目标消防参数集合确定模块用于按照所述第二预设时间周期,多次监测采集所述目标位置处多个消防指标的参数信息,获得若干个目标消防参数集合;
目标消防参数集合序列确定模块,所述目标消防参数集合序列确定模块用于根据所述若干个目标消防参数集合,获得目标消防参数集合序列;
第一构建模块,所述第一构建模块用于构建所述消防趋势发展分析模型;
消防发展趋势信息获得模块,所述消防发展趋势信息获得模块用于将所述目标消防参数集合序列输入所述消防趋势发展分析模型内,获得所述消防发展趋势信息。
进一步的,所述系统还包括:
样本目标消防参数集合序列确定模块,所述样本目标消防参数集合序列确定模块用于采集获取历史时间内的多个样本目标消防参数集合序列;
样本消防发展趋势信息确定模块,所述样本消防发展趋势信息确定模块用于采集获取历史时间内的多个样本消防发展趋势信息,所述多个样本消防发展趋势信息和所述多个样本目标消防参数集合序列一一对应;
构建数据集获得模块,所述构建数据集获得模块用于对所述多个样本消防发展趋势信息和所述多个样本目标消防参数集合进行数据标识,获得构建数据集;
第二构建模块,所述第二构建模块用于基于BP神经网络构建所述消防趋势发展分析模型;
训练验证模块,所述训练验证模块用于采用所述构建数据集对所述消防趋势发展分析模型进行交叉监督训练和验证,获得准确率符合预设要求的所述消防趋势发展分析模型。
进一步的,所述系统还包括:
第一消防应对方案确定模块,所述第一消防应对方案确定模块用于在所述多种消防应对方案内随机选择一消防应对方案,作为第一消防应对方案;
第一适应度确定模块,所述第一适应度确定模块用于获取所述第一消防应对方案的第一适应度;
第一邻域确定模块,所述第一邻域确定模块用于采用多个预设调整方式,对所述第一消防应对方案进行调整,构建所述第一消防应对方案的第一邻域,所述第一邻域内包括多个调整消防应对方案,其中,所述多个调整消防应对方案包括于所述多种消防应对方案内;
多个适应度确定模块,所述多个适应度确定模块用于获取所述多个调整消防应对方案的多个适应度;
第二消防应对方案确定模块,所述第二消防应对方案确定模块用于获取所述多个适应度中的最大值,作为第二适应度,并将所述第二适应度对应的调整消防应对方案作为第二消防应对方案;
迭代寻优模块,所述迭代寻优模块用于继续构建所述第二消防应对方案的第二邻域,进行迭代寻优;
最佳消防应对方案确定模块,所述最佳消防应对方案确定模块用于当迭代寻优达到预设寻优次数后,将寻优进程中最大适应度对应的消防应对方案输出为所述最佳消防应对方案。
进一步的,所述系统还包括:
执行速度信息确定模块,所述执行速度信息确定模块用于获取所述第一消防应对方案的执行速度信息;
消防发展速度信息确定模块,所述消防发展速度信息确定模块用于根据所述消防发展趋势信息,获得消防发展速度信息;
应对效率信息确定模块,所述应对效率信息确定模块用于根据所述执行速度信息和所述消防发展速度信息,计算获得所述第一消防应对方案的应对效率信息;
执行效果信息确定模块,所述执行效果信息确定模块用于获取所述第一消防应对方案的执行效果信息;
消防破坏效果信息确定模块,所述消防破坏效果信息确定模块用于根据所述消防发展趋势信息,获得消防破坏效果信息;
应对效果信息确定模块,所述应对效果信息确定模块用于根据所述执行效果信息和所述消防破坏效果信息,计算获得所述第一消防应对方案的应对效果信息;
第一适应度获得模块,所述第一适应度获得模块用于对所述应对效率信息和所述应对效果信息进行加权计算,获得所述第一适应度。
进一步的,所述系统还包括:
禁忌空间确定模块,所述禁忌空间确定模块用于将调整获得所述第二消防应对方案的预设调整方式加入禁忌空间内,其中,所述禁忌空间内包括禁忌迭代次数,在所述禁忌迭代次数内,不使用调整获得所述第二消防应对方案的预设调整方式进行消防应对方案的调整;
调整方式删除模块,所述调整方式删除模块用于当迭代寻优达到所述禁忌迭代次数后,将调整获得所述第二消防应对方案的预设调整方式从所述禁忌空间内删除。
本申请提供了一种可视化消防策略规划方法,其中,所述方法应用于一种可视化消防策略规划系统,所述方法包括:通过感应模块和第一预设时间周期,周期性地监测采集目标建筑物内多个位置处多个消防指标的参数信息,获得多个消防参数集合;分别判断多个消防参数集合内的多个参数信息是否符合预设参数阈值;若是,则继续通过感应模块对目标建筑物进行监测,若否,则获得不符合预设参数阈值的消防参数集合对应的位置,作为目标位置;按照第二预设时间周期,周期性地监测采集目标位置处多个消防指标的参数信息,获得目标消防参数集合,并进行展示;将目标消防参数集合输入处理模块内的消防趋势发展分析模型,获得消防发展趋势信息;根据消防发展趋势信息,构建获得多种消防应对方案;在多种消防应对方案中进行全局寻优,获得最佳消防应对方案,采用最佳消防应对方案对目标位置进行消防应对,直到目标消防参数集合符合预设参数阈值。解决了现有技术中针对消防策略规划的质量不高,进而造成消防策略的精准性不足、有效性较低的技术问题。达到了提高消防策略规划的质量,提高消防策略的精准性、有效性;同时,提高消防策略的智能性、可靠性、科学性,为实现对消防事故进行高效、及时、可靠地救援奠定基础,尽量降低消防事故造成的人员伤亡及财产损失的技术效果。
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。
本说明书和附图仅仅是本申请的示例性说明,如果本发明的修改和变型属于本发明及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (6)
1.一种可视化消防策略规划方法,其特征在于,所述方法应用于一可视化消防策略规划系统,所述系统包括感应模块和处理模块,所述方法包括:
按照第一预设时间周期,通过所述感应模块,周期性地监测采集目标建筑物内多个位置处多个消防指标的参数信息,获得多个消防参数集合;
分别判断所述多个消防参数集合内的多个参数信息是否符合预设参数阈值;
若是,则继续通过所述感应模块对所述目标建筑物进行监测,若否,则获得不符合所述预设参数阈值的消防参数集合对应的位置,作为目标位置;
按照第二预设时间周期,周期性地监测采集所述目标位置处多个消防指标的参数信息,获得目标消防参数集合,并进行展示;
将所述目标消防参数集合输入所述处理模块内的消防趋势发展分析模型,获得消防发展趋势信息;
根据所述消防发展趋势信息,构建获得多种消防应对方案;
在所述多种消防应对方案中进行全局寻优,获得最佳消防应对方案,采用所述最佳消防应对方案对所述目标位置进行消防应对,直到所述目标消防参数集合符合所述预设参数阈值;
在所述多种消防应对方案中进行全局寻优,获得最佳消防应对方案,包括:
在所述多种消防应对方案内随机选择一消防应对方案,作为第一消防应对方案;
获取所述第一消防应对方案的第一适应度;
采用多个预设调整方式,对所述第一消防应对方案进行调整,构建所述第一消防应对方案的第一邻域,所述第一邻域内包括多个调整消防应对方案,其中,所述多个调整消防应对方案包括于所述多种消防应对方案内;
获取所述多个调整消防应对方案的多个适应度;
获取所述多个适应度中的最大值,作为第二适应度,并将所述第二适应度对应的调整消防应对方案作为第二消防应对方案;
继续构建所述第二消防应对方案的第二邻域,进行迭代寻优;
当迭代寻优达到预设寻优次数后,将寻优进程中最大适应度对应的消防应对方案输出为所述最佳消防应对方案;
获取所述第一消防应对方案的第一适应度,包括:
获取所述第一消防应对方案的执行速度信息;
根据所述消防发展趋势信息,获得消防发展速度信息;
根据所述执行速度信息和所述消防发展速度信息,计算获得所述第一消防应对方案的应对效率信息;
获取所述第一消防应对方案的执行效果信息;
根据所述消防发展趋势信息,获得消防破坏效果信息;
根据所述执行效果信息和所述消防破坏效果信息,计算获得所述第一消防应对方案的应对效果信息;
对所述应对效率信息和所述应对效果信息进行加权计算,获得所述第一适应度。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述按照第一预设时间周期,通过所述感应模块,监测采集目标建筑物内多个位置处多个消防指标的参数信息,包括:
按照所述第一预设时间周期,周期性地通过所述感应模块监测采集所述多个位置处的烟雾参数信息,获得多个烟雾参数;
按照所述第一预设时间周期,周期性地通过所述感应模块监测采集所述多个位置处的温度参数信息,获得多个温度参数;
按照所述第一预设时间周期,周期性地通过所述感应模块监测采集所述多个位置处的燃烧气体参数信息,获得多个燃烧气体参数;
按照所述第一预设时间周期,周期性地通过所述感应模块监测采集所述多个位置处的火焰参数信息,获得多个火焰参数;
根据所述多个烟雾参数、多个温度参数、多个燃烧气体参数和多个火焰参数,获得所述多个消防参数集合。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,将所述目标消防参数集合输入所述处理模块内的消防趋势发展分析模型,获得消防发展趋势信息,包括:
按照所述第二预设时间周期,多次监测采集所述目标位置处多个消防指标的参数信息,获得若干个目标消防参数集合;
根据所述若干个目标消防参数集合,获得目标消防参数集合序列;
构建所述消防趋势发展分析模型;
将所述目标消防参数集合序列输入所述消防趋势发展分析模型内,获得所述消防发展趋势信息。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,构建所述消防趋势发展分析模型,包括:
采集获取历史时间内的多个样本目标消防参数集合序列;
采集获取历史时间内的多个样本消防发展趋势信息,所述多个样本消防发展趋势信息和所述多个样本目标消防参数集合序列一一对应;
对所述多个样本消防发展趋势信息和所述多个样本目标消防参数集合进行数据标识,获得构建数据集;
基于BP神经网络构建所述消防趋势发展分析模型;
采用所述构建数据集对所述消防趋势发展分析模型进行交叉监督训练和验证,获得准确率符合预设要求的所述消防趋势发展分析模型。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述继续构建所述第二消防应对方案的第二邻域,还包括:
将调整获得所述第二消防应对方案的预设调整方式加入禁忌空间内,其中,所述禁忌空间内包括禁忌迭代次数,在所述禁忌迭代次数内,不使用调整获得所述第二消防应对方案的预设调整方式进行消防应对方案的调整;
当迭代寻优达到所述禁忌迭代次数后,将调整获得所述第二消防应对方案的预设调整方式从所述禁忌空间内删除。
6.一种可视化消防策略规划系统,其特征在于,所述系统包括感应模块和处理模块,所述系统包括:
消防参数采集模块,所述消防参数采集模块用于按照第一预设时间周期,通过所述感应模块,周期性地监测采集目标建筑物内多个位置处多个消防指标的参数信息,获得多个消防参数集合;
判断模块,所述判断模块用于分别判断所述多个消防参数集合内的多个参数信息是否符合预设参数阈值;
执行模块,所述执行模块用于若是,则继续通过所述感应模块对所述目标建筑物进行监测,若否,则获得不符合所述预设参数阈值的消防参数集合对应的位置,作为目标位置;
目标消防参数采集模块,所述目标消防参数采集模块用于按照第二预设时间周期,周期性地监测采集所述目标位置处多个消防指标的参数信息,获得目标消防参数集合,并进行展示;
消防趋势发展分析模块,所述消防趋势发展分析模块用于将所述目标消防参数集合输入所述处理模块内的消防趋势发展分析模型,获得消防发展趋势信息;
消防应对方案构建模块,所述消防应对方案构建模块用于根据所述消防发展趋势信息,构建获得多种消防应对方案;
消防应对模块,所述消防应对模块用于在所述多种消防应对方案中进行全局寻优,获得最佳消防应对方案,采用所述最佳消防应对方案对所述目标位置进行消防应对,直到所述目标消防参数集合符合所述预设参数阈值;
第一消防应对方案确定模块,所述第一消防应对方案确定模块用于在所述多种消防应对方案内随机选择一消防应对方案,作为第一消防应对方案;
第一适应度确定模块,所述第一适应度确定模块用于获取所述第一消防应对方案的第一适应度;
第一邻域确定模块,所述第一邻域确定模块用于采用多个预设调整方式,对所述第一消防应对方案进行调整,构建所述第一消防应对方案的第一邻域,所述第一邻域内包括多个调整消防应对方案,其中,所述多个调整消防应对方案包括于所述多种消防应对方案内;
多个适应度确定模块,所述多个适应度确定模块用于获取所述多个调整消防应对方案的多个适应度;
第二消防应对方案确定模块,所述第二消防应对方案确定模块用于获取所述多个适应度中的最大值,作为第二适应度,并将所述第二适应度对应的调整消防应对方案作为第二消防应对方案;
迭代寻优模块,所述迭代寻优模块用于继续构建所述第二消防应对方案的第二邻域,进行迭代寻优;
最佳消防应对方案确定模块,所述最佳消防应对方案确定模块用于当迭代寻优达到预设寻优次数后,将寻优进程中最大适应度对应的消防应对方案输出为所述最佳消防应对方案;
执行速度信息确定模块,所述执行速度信息确定模块用于获取所述第一消防应对方案的执行速度信息;
消防发展速度信息确定模块,所述消防发展速度信息确定模块用于根据所述消防发展趋势信息,获得消防发展速度信息;
应对效率信息确定模块,所述应对效率信息确定模块用于根据所述执行速度信息和所述消防发展速度信息,计算获得所述第一消防应对方案的应对效率信息;
执行效果信息确定模块,所述执行效果信息确定模块用于获取所述第一消防应对方案的执行效果信息;
消防破坏效果信息确定模块,所述消防破坏效果信息确定模块用于根据所述消防发展趋势信息,获得消防破坏效果信息;
应对效果信息确定模块,所述应对效果信息确定模块用于根据所述执行效果信息和所述消防破坏效果信息,计算获得所述第一消防应对方案的应对效果信息;
第一适应度获得模块,所述第一适应度获得模块用于对所述应对效率信息和所述应对效果信息进行加权计算,获得所述第一适应度。
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Families Citing this family (2)
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CN116227763B (zh) * | 2022-11-26 | 2024-04-26 | 中国消防救援学院 | 一种基于可视化模型的消防应急指挥方法及系统 |
CN116300475B (zh) * | 2023-05-11 | 2023-08-22 | 苏州先准电子科技有限公司 | 一种金属滚压加工控制方法及系统 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110097728A (zh) * | 2019-04-27 | 2019-08-06 | 广州市锋安消防工程有限公司 | 消防远程监控系统 |
CN114186735A (zh) * | 2021-12-10 | 2022-03-15 | 沭阳鸿行照明有限公司 | 基于人工智能的消防应急照明灯布局优化方法 |
Family Cites Families (10)
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CN108520712A (zh) * | 2018-04-13 | 2018-09-11 | 广东工业大学 | 一种消防疏散方法、系统、装置及设备 |
CN109126007A (zh) * | 2018-08-22 | 2019-01-04 | 深圳威琳懋生物科技有限公司 | 一种多功能消防机器人 |
CN109543919A (zh) * | 2018-12-03 | 2019-03-29 | 公安部天津消防研究所 | 一种基于事故演化的消防动态应急决策系统及其实现方法 |
CN110046837A (zh) * | 2019-05-20 | 2019-07-23 | 北京唐芯物联网科技有限公司 | 一种基于人工智能的消防管理系统 |
CN112084562B (zh) * | 2020-09-15 | 2024-06-14 | 广东顺能建设有限公司 | 一种基于bim的消防演练方法 |
CN112327914B (zh) * | 2020-10-30 | 2023-08-22 | 广东工业大学 | 一种高层消防多无人机室内协同路径规划方法及系统 |
CN112766909A (zh) * | 2021-01-20 | 2021-05-07 | 上海船舶电子设备研究所(中国船舶重工集团公司第七二六研究所) | 适用于舰船消防安全的智能管控系统及方法、计算机介质 |
CN114792194B (zh) * | 2022-03-16 | 2023-04-18 | 深圳森磊弘泰消防科技有限公司 | 一种建筑整体消防安全智能系统 |
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Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110097728A (zh) * | 2019-04-27 | 2019-08-06 | 广州市锋安消防工程有限公司 | 消防远程监控系统 |
CN114186735A (zh) * | 2021-12-10 | 2022-03-15 | 沭阳鸿行照明有限公司 | 基于人工智能的消防应急照明灯布局优化方法 |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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