CN115414621B

CN115414621B - 一种消防水炮的智能控制方法及相关装置

Info

Publication number: CN115414621B
Application number: CN202210637389.5A
Authority: CN
Inventors: 林后凯; 张海涛; 王�锋; 华乐; 夏红峰
Original assignee: Zhejiang Huaxiao Technology Co ltd
Current assignee: Zhejiang Huaxiao Technology Co ltd
Priority date: 2022-06-07
Filing date: 2022-06-07
Publication date: 2023-03-17
Anticipated expiration: 2042-06-07
Also published as: CN115414621A

Abstract

本申请公开了一种消防水炮的智能控制方法及相关装置，涉及智能控制技术领域。本申请中，从目标场景在设定时刻的热成像图像中，获得火源位置信息，以及获取目标场景中的消防水炮在设定时刻的原始位置信息；接着，从消防水炮对应的历史位置信息集合中，选取出在与设定时刻相邻的上一采样时刻，消防水炮的历史位置信息；进一步地，基于历史位置信息和原始位置信息，获得消防水炮的目标位置信息；最终，基于获得的目标位置信息与火源位置信息，调整消防水炮的工作状态，提高了对火源打击的精准度。

Description

一种消防水炮的智能控制方法及相关装置

技术领域

本申请涉及智能控制技术领域，尤其涉及一种消防水炮的智能控制方法及相关装置。

背景技术

智能消防机器人作为集传感技术、人工智能、自动化与控制等多个领域技术为一体的机电系统，可以在各种危险环境下进行消防作业，其通过双目热成像和双目摄像机进行火源定位，并通过水炮跟随系统和车体控制器，去实现对火源的精确打击。

现有技术中，为了实现对火源的精确打击，通过双目热成像获取待消防环境现场中温度最高点P，再通过双目摄像机分别对温度最高点P进行拍摄，得到对应的投影点P1和P2，并最终基于P1和P2各自的坐标位置，得到待消防环境现场中温度最高点P的位置信息。

可见，采用上述的火源识别定位方法，对待消防环境现场中温度最高点P 进行准确抓取之后，确定相应的投影点，从而推导出温度最高点P准确的方位及距离信息，进而提高对火源定位的准确度。

进一步地，通过车体控制器，到达基于温度最高点P准确的方位及距离信息确定的目标位置，从而实现在有效的火源打击范围内，对待消防环境现场中的火源进行打击。

然而，如果消防水炮在通过车体控制器到达目标位置时，未将自身的位置状态调整至最佳火源打击状态，可能无法达到最佳的灭火效果，甚至出现无法对火源进行打击的情况，比如，消防水炮的实际灭火范围偏离火源存在范围。

因此，采用上述方式，无法保证对火源进行精准打击。

发明内容

本申请实施例提供了一种消防水炮的智能控制方法及相关装置，用以提高对火源打击的精准度。

第一方面，本申请实施例提供了一种消防水炮的智能控制方法，所述方法包括：

获取目标场景在设定时刻的热成像图像，并基于热成像图像包含的热信号分布情况，获得火源位置信息；

获取目标场景中的消防水炮在设定时刻的原始位置信息；

从消防水炮对应的历史位置信息集合中，选取出在与设定时刻相邻的上一采样时刻，消防水炮的历史位置信息；其中，每个历史位置信息表征：在相应的采样时刻，消防水炮处于满足预设灭火条件的火源打击位置；

基于历史位置信息和所述原始位置信息，获得消防水炮的目标位置信息；

基于获得的目标位置信息与火源位置信息，调整消防水炮的工作状态。

第二方面，本申请实施例还提供了一种消防水炮的智能控制置，所述装置包括：

解析模块，用于获取目标场景在设定时刻的热成像图像，并基于热成像图像包含的热信号分布情况，获得火源位置信息；

获取模块，用于获取目标场景中的消防水炮在设定时刻的原始位置信息；

选取模块，用于从消防水炮对应的历史位置信息集合中，选取出在与设定时刻相邻的上一采样时刻，消防水炮的历史位置信息；其中，每个历史位置信息表征：在相应的采样时刻，消防水炮处于满足预设灭火条件的火源打击位置；

处理模块，用于基于历史位置信息和原始位置信息，获得消防水炮的目标位置信息；

调整模块，用于基于获得的目标位置信息与火源位置信息，调整消防水炮的工作状态。

在一种可能的实施例中，获取目标场景在设定时刻的热成像图像时，所述解析模块具体用于：

接收目标终端发送的火源搜寻指令，并基于火源搜寻指令包含的寻火模式标识，确定与寻火模式标识相匹配的火源搜寻模式；

若火源搜寻模式为定时搜寻模式，则按照设定的搜寻时长进行热成像搜索，获取目标场景在设定时刻的热成像图像；

若火源搜索模式为实时搜寻模式，则实时进行热成像搜索，获取目标场景在设定时刻的热成像图像。

在一种可能的实施例中，基于热成像图像包含的热信号分布情况，获得火源位置信息时，所述解析模块具体用于：

基于热成像图像包含的热信号分布情况，获得满足预设热信号强度条件的目标区域，并将目标区域作为理论火源区域；

基于理论火源区域的区域轮廓所归属的轮廓类型，确定目标场景中的火源位置干扰因子；

基于火源位置干扰因子和理论火源位置，获得火源位置信息。

在一种可能的实施例中，基于历史位置信息和原始位置信息，获得消防水炮的目标位置信息时，所述处理模块具体用于：

获取消防水炮在设定时刻的系统状态参数集合；其中，系统状态参数集合至少包括：消防水炮的运动参数；

基于系统状态参数集合，以及历史位置信息，获得在设定时刻，消防水炮的预测位置信息；

基于预测位置信息对应的位置修正因子，以及原始位置信息，对预测位置信息进行修正，获得相应的目标位置信息。

在一种可能的实施例中，获取消防水炮在设定时刻的系统状态参数集合时，所述处理模块具体用于：

从消防水炮对应的初始位置信息集合中，选取出设定时刻前至少一个采样时刻，各自对应的初始位置信息；其中，每个初始位置信息表征：在相应的采样时刻，消防水炮的起始火源打击位置；

基于获得的各个初始位置信息各自包含的初始位置，获得在设定时刻，消防水炮的各个系统状态参数，并将各个系统状态参数保存至系统状态参数集合。

在一种可能的实施例中，基于预测位置信息对应的位置修正因子，以及原始位置信息，对预测位置信息进行修正，获得相应的目标位置信息时，所述处理模块具体用于：

从消防水炮对应的初始位置信息集合中，选取出与历史位置信息对应的初始位置信息；

基于获得的初始位置信息与历史位置信息的偏离程度，获得相应的估计协方差，并基于估计协方差，以及相应的噪声干扰因子，得到预测位置信息的位置修正因子；

基于获得的位置修正因子，以及原始位置信息，对预测位置信息进行修正，获得相应的目标位置信息。

在一种可能的实施例中，基于历史位置信息和原始位置信息，获得消防水炮的目标位置信息之后，所述调整模块还用于：

基于原始位置信息与火源位置信息，获得火源与消防水炮之间的间隔距离；

若间隔距离小于预设的距离阈值，则按照间隔距离对应的第一速度到达目标位置信息包含的目标位置；

若间隔距离不小于预设的距离阈值，则按照间隔距离对应的第二速度到达目标位置信息包含的目标位置；其中，第二速度大于第一速度。

第三方面，本申请提供一种电子设备，包括：

存储器，用于存储程序指令；

处理器，用于调用所述存储器中存储的程序指令时，实现上述的一种消防水炮的智能控制方法步骤。

第四方面，本申请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内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的一种消防水炮的智能控制方法步骤。

第五方面，提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品在被计算机调用时，使得所述计算机执行如第一方面所述的消防水炮的智能控制方法步骤。

本申请有益效果如下：

在本申请实施例所提供的消防水炮的智能控制方法中，从目标场景在设定时刻的热成像图像中，获得火源位置信息，以及获取目标场景中的消防水炮在设定时刻的原始位置信息；接着，从消防水炮对应的历史位置信息集合中，选取出在与设定时刻相邻的上一采样时刻，消防水炮的历史位置信息；进一步地，基于历史位置信息和原始位置信息，获得消防水炮的目标位置信息；最终，基于获得的目标位置信息与火源位置信息，调整消防水炮的工作状态。采用这种方式，基于获得的目标位置信息与火源位置信息，调整消防水炮的工作状态，避免了消防水炮在通过车体控制器到达目标位置时，未将自身的位置状态调整至最佳火源打击状态的技术弊端，提高了对火源打击的精准度。

此外，本申请的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者，通过实施本申请而了解。本申请的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

图1示例性示出了本申请实施例适用的一种系统架构的一个可选的示意图；

图2示例性示出了本申请实施例提供的一种消防水炮的智能控制方法的方法流程示意图；

图3示例性示出了本申请实施例提供的一种获取热成像图像的逻辑示意图；

图4示例性示出了本申请实施例提供的一种获取热成像图像的具体场景示意图；

图5示例性示出了本申请实施例提供的一种获得火源位置信息方法的方法流程示意图；

图6示例性示出了本申请实施例提供的一种基于图5的具体场景示意图；

图7示例性示出了本申请实施例提供的一种获得消防水炮的目标位置信息方法的方法流程示意图；

图8示例性示出了本申请实施例提供的一种获取系统状态参数集合的逻辑示意图；

图9示例性示出了本申请实施例提供的一种获得目标位置信息的逻辑示意图；

图10示例性示出了本申请实施例提供的一种调整消防水炮的工作状态的方法流程示意；

图11示例性示出了本申请实施例提供的一种基于图2的具体场景示意图；

图12示例性示出了本申请实施例提供的一种调整消防水炮位置的场景示意图；

图13示例性示出了本申请实施例提供的一种消防水炮的智能控制装置的结构示意图；

图14示例性示出了本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请技术方案的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请文件中记载的实施例，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，都属于本申请技术方案保护的范围。

需要说明的是，在本申请的描述中“多个”理解为“至少两个”。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。A与B连接，可以表示：A与B直接连接和A与B通过C连接这两种情况。另外，在本申请的描述中，“第一”、“第二”等词汇，仅用于区分描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性，也不能理解为指示或暗示顺序。

在介绍本申请实施例所提供的消防水炮的智能控制方法之前，为了便于理解，下面首先对本申请实施例中涉及的技术术语进行说明。

(1)人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)：是指由大量的处理单元(神经元)互相连接而形成的复杂网络结构，是对人脑组织结构和运行机制的某种抽象、简化和模拟，以数学模型模拟神经元活动，是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统。

(2)卡尔曼滤波(Kalman Filter，KF)：是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是数据滤波过程，是去除噪声还原真实数据的一种数据处理技术，在测量方差已知的情况下能够从一系列存在测量噪声的数据中，估计动态系统的状态，能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理。

下面对本申请实施例的设计思想进行介绍。

现有技术的消防灭火方法，通常是对于火源信息的精确识别，其并未考虑风速和水流量的影响，会造成双目热成像反馈的火源位置，并不是水炮最优打击位置，即火源最佳位置；也并未考虑由于热辐射、无线发射台的杂散辐射和部电源等干扰，会造成水炮控制器返回的水炮当前位置与真实位置存在一定误差；更未考虑由于消防水炮运动和车体控制器下发停止指令存在一定时差和电机惯性作用，这会造成消防水炮在高速运动时到达指定位置偏差大。

鉴于此，在消防机器人水炮跟随系统中，消防水炮需要通过云台实时反馈的运动信息来实现其跟随响应，消防水炮以低于云台的定速跟随，会造成跟随系统的实时性差，因此，消防水炮具有变速运动能力，是实现对云台实时响应的必要途径，故而，为提升消防机器人的水炮跟随系统的精确性和实时性，需要提升消防机器人的位置测量精度和消防水炮运动速度自适应调整。

参考图1，其为本申请实施例适用的一种系统架构图，该系统架构至少包括：终端设备101和服务器102。终端设备101与服务器102之间可通过通信网络进行信息交互，其中，通信网络采用的通信方式可包括：无线通信方式和有线通信方式。

示例性的，终端设备101可通过蜂窝移动通信技术接入网络，与终端设备 102进行通信，其中，所述蜂窝移动通信技术，比如，包括第五代移动通信(5th Generation MobileNetworks，5G)技术。

可选的，终端设备101可通过短距离无线通信方式接入网络，与服务器102 进行通信，其中，所述短距离无线通信方式，比如，包括无线保真(Wireless Fidelity，Wi-Fi)技术。

本申请实施例对上述设备的数量不做任何限制，如图1所示，仅以终端设备101和服务器102为例进行描述，下面对上述设备及其功能进行简要介绍。

目标终端101是一种可以向用户提供语音和/或数据连通性的设备，包括：具有无线连接功能的手持式终端设备、车载终端设备等。

示例性的，目标终端101包括但不限于：手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、移动互联网设备(Mobile Internet Device，MID)、可穿戴设备，虚拟现实(VirtualReality，VR)设备、增强现实(Augmented Reality，AR)设备、工业控制中的无线终端设备、无人驾驶中的无线终端设备、智能电网中的无线终端设备、运输安全中的无线终端设备、智慧城市中的无线终端设备，或智慧家庭中的无线终端设备等。

此外，目标终端101上可以安装有相关的客户端，该客户端可以是软件(例如，浏览器、短视频软件等)，也可以是网页、小程序等；需要说明的是，在本申请实施例中，目标终端101为消防机器人，其中，消防机器人包括：车体控制器、双目热成像、消防水炮等。

服务器102可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(Content Delivery Network，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。

在本申请实施例中，服务器102用于获取目标场景在设定时刻的热成像图像，并基于热成像图像包含的热信号分布情况，获得火源位置信息，以及获取目标场景中的消防水炮在设定时刻的原始位置信息；接着，从消防水炮对应的历史位置信息集合中，选取出在与设定时刻相邻的上一采样时刻，消防水炮的历史位置信息；进一步地，基于历史位置信息和原始位置信息，获得消防水炮的目标位置信息；最终，基于获得的目标位置信息与火源位置信息，调整消防水炮的工作状态。

需要说明的是，本申请实施例中，服务器102为车体控制器为例进行描述。

下面结合上述的系统架构，以及参考附图来描述本申请示例性实施方式提供的消防水炮的智能控制方法，需要注意的是，上述系统架构仅是为了便于理解本申请的精神和原理而示出，本申请的实施方式在此方面不受任何限制。

参阅图2所示，其为本申请实施例提供的一种消防水炮的智能控制方法的实施流程图，以执行主体为车体控制器为例，该方法的具体实施流程如下：

S201：获取目标场景在设定时刻的热成像图像，并基于热成像图像包含的热信号分布情况，获得火源位置信息。

具体的，在执行步骤S201时，车体控制器通过双目热成像，获取目标场景在设定时刻的热成像图像，其中，目标场景为待消防场景，即存在火源，参阅图3所示，其为本申请实施例提供的一种获取热成像图像的逻辑示意图，车体控制器接收目标终端发送的火源搜寻指令，基于火源搜寻指令包含的寻火模式标识，确定与寻火模式标识相匹配的火源搜寻模式。

示例性的，若火源搜寻模式为定时搜寻模式，则按照设定的搜寻时长进行热成像搜索，获取目标场景在设定时刻的热成像图像；若火源搜索模式为实时搜寻模式，则实时进行热成像搜索，获取目标场景在设定时刻的热成像图像。

其中，基于双目热成像图像识别算法对火源信息进行识别，在定时搜寻模式下为双目热成像定时自动巡航一圈后，返回当前状态的最佳火源打击点并反馈位置信息给车体控制器，以使车体控制器控制消防水炮运动到该位置进行火源打击操作；在实时搜寻模式下为手动控制双目热成像转动，双目热成像实时反馈当前状态下的最佳火源打击点至车体控制器，以使车体控制器控制消防水炮运动进行实时跟随打击操作。

参阅图4所示，其为本申请实施例提供的一种获取热成像图像的具体场景示意图，车体控制器接收目标终端发送的火源搜寻指令FireSearch.Instr之后，通过指令解析模块，从火源搜寻指令FireSearch.Instr中，确定相应的寻火模式标识Pattern1，再结合寻火模式标识与火源搜寻模式之间的对应关系，确定相应的火源搜寻模式为定时搜寻模式TimedSearch.Mode，从而按照设定的搜寻时长(比如，20S)进行热成像搜索，获取目标场景Scence.1在设定时刻(比如， 2022.05.15 14:25:50)的热成像图像Image。

进一步地，车体控制器在获取到目标场景在设定时刻的热成像图像之后，参阅图5所示，其为本申请实施例提供的一种获得火源位置信息方法的实施流程图，该方法的具体实施流程如下：

S2011：基于热成像图像包含的热信号分布情况，获得满足预设热信号强度条件的目标区域，并将目标区域作为理论火源区域。

具体的，在执行步骤S2011时，车体控制器在获得热成像图像之后，根据热成像图像包含的各个候选区域各自的热信号分布情况，以及预设热信号强度条件，从各个候选区域中，筛选出满足预设热信号强度条件的目标区域，并将目标区域作为理论火源区域。

示例性的，如表1所示，为热成像图像包含的各个候选区域及其各自的热信号分布情况，以及各自的热信号强度。

表1

基于上述表格，车体控制器在获得热成像图像包含的各个候选区域及其各自的热信号分布情况，以及各自的热信号强度之后，结合预设热信号强度条件，即热信号强度大于100，从各个候选区域中，筛选出满足预设热信号强度条件的目标区域Cadia.Area3，并将目标区域Cadia.Area3作为理论火源区域。

S2012：基于理论火源区域的区域轮廓所归属的轮廓类型，确定目标场景中的火源位置干扰因子。

具体的，在执行步骤S2012时，车体控制器在理论火源区域之后，基于理论火源区域的区域轮廓所归属的轮廓类型，结合轮廓类型与火源位置干扰因子之间的对应关系，确定目标场景中的火源位置干扰因子。

其中，火源位置干扰因子可包括：消防水炮的流量传感器检测得到的流量信息和车体控制器感知当前目标环境的风速信息。

示例性的，以5种轮廓类型为例，如表2所示，各轮廓类型与各自火源位置干扰因子之间的对应关系。

表2

基于上述表格，车体控制器在确定理论火源区域的区域轮廓所归属的轮廓类型之后，便可结合轮廓类型与火源位置干扰因子之间的对应关系，确定目标场景中的火源位置干扰因子。例如，若车体控制器确定理论火源区域的区域轮廓所归属的轮廓类型为Type.Out3，则可根据上述轮廓类型与火源位置干扰因子之间的对应关系，确定目标场景中的火源位置干扰因子为Inter.Fac3。

S2013：基于火源位置干扰因子和理论火源位置，获得火源位置信息。

具体的，在执行步骤S2013时，车体控制器在确定目标场景中的火源位置干扰因子和理论火源位置之后，通过相应的火源位置信息的ANN算法，得到火源位置信息，即最佳火源估计位置。

可选的，车体控制器可经由ANN的已训练好激活函数

计算得到最佳火源估计位置，其中，激活函数φ中，输入与输出之间的对应关系具体如下：

其中，D_k表示火源位置信息包含的最佳火源估计位置，x_i为第i时刻或者样本i对应的理论火源位置，m为样本理论火源位置的总数，w_ki为理论火源位置x_i对应的加权因子，b_k为火源位置干扰因子。

需要说明的是，b_k可由消防水炮的流量传感器检测得到的流量信息和车体控制器感知当前目标环境的风速信息获得。

参阅图6所示，其为本申请实施例提供的一种获得火源位置信息的具体场景示意图，车体控制器基于热成像图像包含的热信号分布情况，从各个候选区域中，获得满足预设热信号强度条件的目标区域，并将目标区域作为理论火源区域；接着，基于理论火源区域的区域轮廓所归属的轮廓类型，结合轮廓类型与火源干扰因子之间的对应关系，确定目标场景中的火源位置干扰因子；最终，基于火源位置干扰因子和理论火源位置，获得火源位置信息。

S202：获取目标场景中的消防水炮在设定时刻的原始位置信息。

具体的，在执行步骤S202时，车体控制器根据目标场景在设定时刻的热成像图像，获得火源位置信息之后，通过双目热成像，获取目标场景中的消防水炮在设定时刻的原始位置信息。

S203：从消防水炮对应的历史位置信息集合中，选取出在与设定时刻相邻的上一采样时刻，消防水炮的历史位置信息。

具体的，在执行步骤S203时，车体控制器可以基于设定时刻的时间标识，从消防水炮对应的历史位置信息集合中，选取出与设定时刻的时间标识相匹配的，设定时刻相邻的上一采样时刻，从而获取在上述上一采样时刻，消防水炮的历史位置信息；其中，每个历史位置信息表征：在相应的采样时刻，消防水炮处于满足预设灭火条件的火源打击位置。

S204：基于历史位置信息和原始位置信息，获得消防水炮的目标位置信息。

具体的，在执行步骤S204时，车体控制器可以在获得消防水炮的历史位置信息之后，基于历史位置信息和原始位置信息，获得消防水炮的目标位置信息，参阅图7所示，其为本申请实施例提供的一种获得消防水炮的目标位置信息方法的实施流程图，该方法的具体实施流程如下：

S2041：获取消防水炮在设定时刻的系统状态参数集合。

具体的，在执行步骤S2041时，参阅图8所示，车体控制器在获得消防水炮的历史位置信息之后，从消防水炮对应的初始位置信息集合中，选取出设定时刻前至少一个采样时刻，各自对应的初始位置信息；接着，基于获得的各个初始位置信息各自包含的初始位置，获得在设定时刻，消防水炮的各个系统状态参数，并将各个系统状态参数保存至系统状态参数集合；其中，每个初始位置信息表征：在相应的采样时刻，消防水炮的起始火源打击位置，系统状态参数集合至少包括：消防水炮的运动参数。

需要说明的是，系统状态参数集合包含的各个系统状态参数用于对卡尔曼滤波器的各参数进行初始化设定，其中，以消防水炮的目标位置和速度为运动状态参数，即系统状态向量、系统观测向量和外部控制向量分别为：

其中，x_k为系统状态向量，z_k为系统观测向量，g_k为外部控制向量；s_k和 u_k依次为K时刻消防水炮在空间坐标系下的水平位置和竖直位置；

和

依次为K时刻消防水炮在空间坐标系下的水平运动速度和竖直运动速度；

和

依次为K时刻消防水炮在空间坐标系下的水平运动加速度和竖直运动加速度；Δt为消防水炮位置信息的采样周期，即采样时刻间隔。

进一步地，鉴于消防水炮在进行动态运动时，前后目标位置的运动速度不会有很大改变，即改变的速度在相邻两个采样时刻里产生的位移不会很大，因此，不妨假在连续位置数据中的速度不发生变化，即不考虑两帧位置间因速度变化而对位移产生的影响。根据上面的分析，定义系统状态转移矩阵A_k、控制矩阵B_k和系统观测矩阵H_k分别为：

S2042：基于系统状态参数集合，以及历史位置信息，获得在设定时刻，消防水炮的预测位置信息。

具体的，在执行步骤S2042时，车体控制器在获取消防水炮在设定时刻的系统状态参数集合之后，基于系统状态参数集合，以及历史位置信息，并结合 KF算法，获得在设定时刻，消防水炮的预测位置信息。

示例性的，为了提升消防水炮的打击精度和响应的实时性，消防水炮跟随运动是自适应变速运动，为了使系统每次的先验预测更符合真实模型，加入外部控制量，得到系统的状态更新方程，即获取消防水炮的预测位置信息的具体计算公式如下：

其中，

为K时刻的预测位置信息，A_k为系统状态转移矩阵，B_k为控制矩阵，

为K-1时刻的预测位置信息，g_k-1为K-1时刻的外部控制向量，其中，g_k-1可由前几个采样时刻采集得到的位置信息，处理得到的系统状态向量经卡尔曼滤波后获得。

S2043：基于预测位置信息对应的位置修正因子，以及原始位置信息，对预测位置信息进行修正，获得相应的目标位置信息。

具体的，在执行步骤S2043时，车体控制器获得在设定时刻，消防水炮的预测位置信息之后，参阅图9所示，其为本申请实施例提供的一种获得相应的目标位置信息的逻辑示意图，车体控制器从消防水炮对应的初始位置信息集合中，选取出与历史位置信息对应的初始位置信息；接着，基于获得的初始位置信息与历史位置信息的偏离程度，获得相应的估计协方差，并基于估计协方差，以及相应的噪声干扰因子，得到预测位置信息的位置修正因子；最终，基于获得的位置修正因子，以及原始位置信息，对预测位置信息进行修正，获得相应的目标位置信息。

示例性的，车体控制器可基于下面的KF算法，基于预测位置信息对应的位置修正因子，以及原始位置信息，对预测位置信息进行修正，获得相应的目标位置信息：

其中，

为K时刻的预测先验估计协方差矩阵，P_k-1为K-1时刻的目标先验估计协矩阵，Q为初始化系统处理噪声w_k的协方差矩阵，需要说明的是， P_k-1用于表征

的协方差，即系统状态的不确定度。

还需说明，由于状态向量的各分量互不相关，故初始化系统处理噪声w_k的协方差矩阵Q为：

其中，

为系统处理噪声协方差。

接着，计算相应的卡尔曼增益矩阵，具体计算方式如下：

其中，R为系统观测噪声i_k的协方差矩阵，K_k为卡尔曼增益矩阵。

同理，由于状态向量的各分量互不相关，故初始化系统观测噪声i_k的协方差矩阵R为：

其中，

为系统处理噪声协方差。

可见，基于上述步骤车体控制器已获得相应的估计协方差矩阵

以及相应的噪声干扰因子K_k，以及原始位置信息，结合目标位置信息的计算方法，便可获得目标位置信息，其中，目标位置信息的计算方法如下：

其中，

为K时刻的目标位置信息，z_k为K时刻的原始位置信息。

可选的，还可基于如下公式，获得表征目标位置信息

不确定度的目标先验估计协方差，具体计算公式如下：

其中，I为单位矩阵，P_k为K时刻的目标先验估计协矩阵，P_k用于表征

的协方差，即系统状态的不确定度。

总的来说，车体控制器基于上一采样时刻，通过卡尔曼滤波得到的历史位置信息，得到系统的预测状态向量，从而得到消防水炮的预测位置信息；接着，结合相应传感器采集到的消防水炮在设定时刻的原始位置信息，确定消防水炮的目标位置信息，在此过程中，考虑到了系统处理噪声和系统观测噪声带来的干扰，提高了获取目标位置信息(即消防水炮最佳打击位置)的准确度。

S205：基于获得的目标位置信息与火源位置信息，调整消防水炮的工作状态。

具体的，在执行步骤S205时，车体控制器在获得消防水炮的目标位置信息之后，根据获得的目标位置信息与火源位置信息，确定火源与消防水炮之间的间隔距离，从而结合间隔距离所归属的距离区间，调整消防水炮的工作状态，参阅图10所示，其为本申请实施例提供的一种调整消防水炮的工作状态的方法实施流程图，该方法的具体实施流程如下：

S2051：获取原始位置信息与火源位置信息。

S2052：确定火源与消防水炮之间的间隔距离。

S2053：小于预设的距离阈值，若是，则转入S2054；若否，则转入S2055。

S2054：按照间隔距离对应的第一速度到达目标位置信息包含的目标位置。

S2055：按照间隔距离对应的第二速度到达目标位置信息包含的目标位置。

示例性的，车体控制器获得消防水炮的原始位置信息，以及火源的火源位置信息，假定消防水炮的原始位置信息对应的原始位置坐标(x₁,y₁,z₁)，火源的火源位置坐标为(x₂,y₂,z₂)，则可根据距离计算公式，确定上述消防水炮与火源之间的间隔距离D_Fx，其中，距离计算公式具体如下：

需要说明的是，上述的间隔距离D_Fx对应的距离单位可为：米(m)，也可为其他距离单位。

进一步地，假定预设的距离阈值D_Y＝400m，且对应的运行速度依次为：第一速度v₁和第二速度v₂，其中，第二速度v₂大于第一速度v₁。若基于上述距离计算公式，获得上述消防水炮与火源之间的间隔距离D_Fx＝580m，则可知：间隔距离D_Fx＝580m，大于预设的距离阈值D_Y＝400m，则按照第二速度v₂到达目标位置信息包含的目标位置。

显而易见，基于上述调整消防水炮的工作状态的方法步骤，车体控制器保证消防水炮，在火源和消防水炮的间隔距离较远时，需要控制消防水炮以较大的速度跟随，从而提升消防水炮跟随的实时性，以及在火源和消防水炮的间隔距离较近时，需要控制消防水炮提前降速处理，通过较低惯性作用提升打击的精确性，即，通过火源和消防水炮之间的间隔距离，以及预设的距离阈值与消防水炮调整速度之间的对应关系，实现对消防水炮跟随速度自适应调整。

一种可能的实现方式中，消防水炮在水平方向和竖直方向的运动速度，计算公式具体如下：

其中，V_s为消防水炮的水平运动速度，V_s为消防水炮的竖直运动速度；e和 m分别为消防水炮目标位置信息对应的在空间坐标系下的水平位置坐标和竖直位置坐标；s和u分别为消防水炮原始位置信息对应的在空间坐标系下的水平位置坐标和竖直位置坐标。

进一步地，

其中，v_i可以为v₁，也可以为v₂，即i可以为 1，也可以为2。

参阅图11所示，其为本申请实施例提供的一种消防水炮的智能控制方法的应用场景示意图，车体控制器获取目标场景(比如，A小区)在设定时刻(比如，2022.05.15 17:25:55)的热成像图像Image.A，从而基于热成像图像包含的热信号分布情况，即Ther.Signal1、Ther.Signal2、Ther.Signal3、Ther.Signal4，获得火源位置信息Cadia.Area2，以及获取目标场景中的消防水炮在设定时刻的原始位置信息Ori.Location.M；接着，从消防水炮对应的历史位置信息集合 His.Location.M.C中，选取出在与设定时刻相邻的上一采样时刻(2022.05.15 17:25:25)，消防水炮的历史位置信息His.Location.M1；进一步地，基于历史位置信息His.Location.1和原始位置信息Ori.Location.M，获得消防水炮的目标位置信息Tar.Location.M；最终，基于获得的目标位置信息Tar.Location.M与火源位置信息Fire.Location.M，调整消防水炮的工作状态，参阅图12所示，按照v₁，从原始位置信息Ori.Location.M包含原始位置Ori.Location，到达目标位置信息 Tar.Location.M对应的目标位置Tar.Location。

综上所述，在本申请实施例所提供的消防水炮的智能控制方法中，从目标场景在设定时刻的热成像图像中，获得火源位置信息，以及获取目标场景中的消防水炮在设定时刻的原始位置信息；接着，从消防水炮对应的历史位置信息集合中，选取出在与设定时刻相邻的上一采样时刻，消防水炮的历史位置信息；进一步地，基于历史位置信息和原始位置信息，获得消防水炮的目标位置信息；最终，基于获得的目标位置信息与火源位置信息，调整消防水炮的工作状态。采用这种方式，基于获得的目标位置信息与火源位置信息，调整消防水炮的工作状态，避免了消防水炮在通过车体控制器到达目标位置时，未将自身的位置状态调整至最佳火源打击状态的技术弊端，提高了对火源打击的精准度。

进一步地，基于相同的技术构思，本申请实施例还提供了一种消防水炮的智能控制装置，该消防水炮的智能控制装置可以实现本申请实施例的上述方法流程。如图13所示，该消防水炮的智能控制装置包括：解析模块1301、获取模块1302、选取模块1303、处理模块1304以及调整模块1305，其中：

解析模块1301，用于获取目标场景在设定时刻的热成像图像，并基于热成像图像包含的热信号分布情况，获得火源位置信息；

获取模块1302，用于获取目标场景中的消防水炮在设定时刻的原始位置信息；

选取模块1303，用于从消防水炮对应的历史位置信息集合中，选取出在与设定时刻相邻的上一采样时刻，消防水炮的历史位置信息；其中，每个历史位置信息表征：在相应的采样时刻，消防水炮处于满足预设灭火条件的火源打击位置；

处理模块1304，用于基于历史位置信息和原始位置信息，获得消防水炮的目标位置信息；

调整模块1305，用于基于获得的目标位置信息与火源位置信息，调整消防水炮的工作状态。

在一种可能的实施例中，获取目标场景在设定时刻的热成像图像时，所述解析模块1301具体用于：

在一种可能的实施例中，基于热成像图像包含的热信号分布情况，获得火源位置信息时，所述解析模块1301具体用于：

在一种可能的实施例中，基于历史位置信息和原始位置信息，获得消防水炮的目标位置信息时，所述处理模块1304具体用于：

在一种可能的实施例中，获取消防水炮在设定时刻的系统状态参数集合时，所述处理模块1304具体用于：

在一种可能的实施例中，基于预测位置信息对应的位置修正因子，以及原始位置信息，对预测位置信息进行修正，获得相应的目标位置信息时，所述处理模块1304具体用于：

在一种可能的实施例中，基于历史位置信息和原始位置信息，获得消防水炮的目标位置信息之后，所述调整模块1305还用于：

基于相同的技术构思，本申请实施例还提供了一种电子设备，该电子设备可实现本申请上述实施例提供的消防水炮的智能控制方法流程。在一种实施例中，该电子设备可以是服务器，也可以是终端设备或其他电子设备。如图14 所示，该电子设备可包括：

至少一个处理器1401，以及与至少一个处理器1401连接的存储器1402，本申请实施例中不限定处理器1401与存储器1402之间的具体连接介质，图14 中是以处理器1401和存储器1402之间通过总线1400连接为例。总线1400在图14中以粗线表示，其它部件之间的连接方式，仅是进行示意性说明，并不引以为限。总线1400可以分为地址总线、数据总线、控制总线等，为便于表示，图14中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。或者，处理器1401也可以称为控制器，对于名称不做限制。

在本申请实施例中，存储器1402存储有可被至少一个处理器1401执行的指令，至少一个处理器1401通过执行存储器1402存储的指令，可以执行前文论述的一种消防水炮的智能控制方法。处理器1401可以实现图13所示的装置中各个模块的功能。

其中，处理器1401是该装置的控制中心，可以利用各种接口和线路连接整个该控制设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器1402内的指令以及调用存储在存储器1402内的数据，该装置的各种功能和处理数据，从而对该装置进行整体监控。

在一种可能的设计中，处理器1401可包括一个或多个处理单元，处理器 1401可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器1401中。在一些实施例中，处理器1401和存储器1402可以在同一芯片上实现，在一些实施例中，它们也可以在独立的芯片上分别实现。

处理器1401可以是通用处理器，例如CPU、数字信号处理器、专用集成电路、现场可编程门阵列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，可以实现或者执行本申请实施例中公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的一种消防水炮的智能控制方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。

存储器1402作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块。存储器1402可以包括至少一种类型的存储介质，例如可以包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器、随机访问存储器(Random AccessMemory，RAM)、静态随机访问存储器(Static Random Access Memory，SRAM)、可编程只读存储器(Programmable Read Only Memory，PROM)、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、带电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-OnlyMemory， EEPROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等等。存储器1402是能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。本申请实施例中的存储器1402还可以是电路或者其它任意能够实现存储功能的装置，用于存储程序指令和/或数据。

通过对处理器1401进行设计编程，可以将前述实施例中介绍的一种消防水炮的智能控制方法所对应的代码固化到芯片内，从而使芯片在运行时能够执行图2所示的实施例的一种消防水炮的智能控制方法的步骤。如何对处理器 1401进行设计编程为本领域技术人员所公知的技术，这里不再赘述。

基于同一发明构思，本申请实施例还提供一种存储介质，该存储介质存储有计算机指令，当该计算机指令在计算机上运行时，使得计算机执行前文论述的一种消防水炮的智能控制方法。

在一些可能的实施方式中，本申请提供一种消防水炮的智能控制方法的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当程序产品在装置上运行时，程序代码用于使该控制设备执行本说明书上述描述的根据本申请各种示例性实施方式的一种消防水炮的智能控制方法中的步骤。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了装置的若干单元或子单元，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本申请的实施方式，上文描述的两个或更多单元的特征和功能可以在一个单元中具体化。反之，上文描述的一个单元的特征和功能可以进一步划分为由多个单元来具体化。

此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本申请方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、 CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/ 或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个服务器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

可使用一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本申请操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算装置上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算装置上部分在远程计算装置上执行、或者完全在远程计算装置或服务器上执行。

在涉及远程计算装置的情形中，远程计算装置可以通过任意种类的网络包括局域网(LAN)或广域网(WAN)连接到用户计算装置，或者，可以连接到外部计算装置(例如，利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims

1.一种消防水炮的智能控制方法，其特征在于，包括：

获取目标场景在设定时刻的热成像图像，并基于所述热成像图像包含的热信号分布情况，获得火源位置信息；

获取所述目标场景中的消防水炮在所述设定时刻的原始位置信息；

从所述消防水炮对应的历史位置信息集合中，选取出在与所述设定时刻相邻的上一采样时刻，所述消防水炮的历史位置信息；其中，每个历史位置信息表征：在相应的采样时刻，所述消防水炮处于满足预设灭火条件的火源打击位置；

基于所述历史位置信息和所述原始位置信息，获得所述消防水炮的目标位置信息；其中，所述基于所述历史位置信息和所述原始位置信息，获得所述消防水炮的目标位置信息，包括：获取所述消防水炮在所述设定时刻的系统状态参数集合；其中，所述系统状态参数集合至少包括：所述消防水炮的运动参数，所述获取所述消防水炮在所述设定时刻的系统状态参数集合，包括：从所述消防水炮对应的初始位置信息集合中，选取出所述设定时刻前至少一个采样时刻，各自对应的初始位置信息；其中，每个初始位置信息表征：在相应的采样时刻，所述消防水炮的起始火源打击位置；基于获得的各个初始位置信息各自包含的初始位置，获得在所述设定时刻，所述消防水炮的各个系统状态参数，并将所述各个系统状态参数保存至所述系统状态参数集合；基于所述系统状态参数集合，以及所述历史位置信息，获得在所述设定时刻，所述消防水炮的预测位置信息；基于所述预测位置信息对应的位置修正因子，以及所述原始位置信息，对所述预测位置信息进行修正，获得相应的目标位置信息；其中，所述基于所述预测位置信息对应的位置修正因子，以及所述原始位置信息，对所述预测位置信息进行修正，获得相应的目标位置信息，包括：从所述初始位置信息集合中，选取出与所述历史位置信息对应的初始位置信息；基于获得的初始位置信息与所述历史位置信息的偏离程度，获得相应的估计协方差，并基于所述估计协方差，以及相应的噪声干扰因子，得到所述预测位置信息的位置修正因子；基于获得的位置修正因子，以及所述原始位置信息，对所述预测位置信息进行修正，获得相应的目标位置信息；

基于获得的目标位置信息与所述火源位置信息，调整所述消防水炮的工作状态。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标场景在设定时刻的热成像图像，包括：

接收目标终端发送的火源搜寻指令，并基于所述火源搜寻指令包含的寻火模式标识，确定与所述寻火模式标识相匹配的火源搜寻模式；

若所述火源搜寻模式为定时搜寻模式，则按照设定的搜寻时长进行热成像搜索，获取所述目标场景在设定时刻的热成像图像；

若所述火源搜索模式为实时搜寻模式，则实时进行热成像搜索，获取所述目标场景在设定时刻的热成像图像。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述热成像图像包含的热信号分布情况，获得火源位置信息，包括：

基于所述热成像图像包含的热信号分布情况，获得满足预设热信号强度条件的目标区域，并将所述目标区域作为理论火源区域；

基于所述理论火源区域的区域轮廓所归属的轮廓类型，确定所述目标场景中的火源位置干扰因子；

基于所述火源位置干扰因子和所述理论火源位置，获得所述火源位置信息。

4.如权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述历史位置信息和所述原始位置信息，获得所述消防水炮的目标位置信息之后，还包括：

基于所述原始位置信息与所述火源位置信息，获得火源与所述消防水炮之间的间隔距离；

若所述间隔距离小于预设的距离阈值，则按照所述间隔距离对应的第一速度到达所述目标位置信息包含的目标位置；

若所述间隔距离不小于所述预设的距离阈值，则按照所述间隔距离对应的第二速度到达所述目标位置信息包含的目标位置；其中，所述第二速度大于所述第一速度。

5.一种消防水炮的智能控制装置，其特征在于，包括：

解析模块，用于获取目标场景在设定时刻的热成像图像，并基于所述热成像图像包含的热信号分布情况，获得火源位置信息；

获取模块，用于获取所述目标场景中的消防水炮在所述设定时刻的原始位置信息；

选取模块，用于从所述消防水炮对应的历史位置信息集合中，选取出在与所述设定时刻相邻的上一采样时刻，所述消防水炮的历史位置信息；其中，每个历史位置信息表征：在相应的采样时刻，所述消防水炮处于满足预设灭火条件的火源打击位置；

处理模块，用于基于所述历史位置信息和所述原始位置信息，获得所述消防水炮的目标位置信息；其中，所述基于所述历史位置信息和所述原始位置信息，获得所述消防水炮的目标位置信息，包括：获取所述消防水炮在所述设定时刻的系统状态参数集合；其中，所述系统状态参数集合至少包括：所述消防水炮的运动参数，所述获取所述消防水炮在所述设定时刻的系统状态参数集合，包括：从所述消防水炮对应的初始位置信息集合中，选取出所述设定时刻前至少一个采样时刻，各自对应的初始位置信息；其中，每个初始位置信息表征：在相应的采样时刻，所述消防水炮的起始火源打击位置；基于获得的各个初始位置信息各自包含的初始位置，获得在所述设定时刻，所述消防水炮的各个系统状态参数，并将所述各个系统状态参数保存至所述系统状态参数集合；基于所述系统状态参数集合，以及所述历史位置信息，获得在所述设定时刻，所述消防水炮的预测位置信息；基于所述预测位置信息对应的位置修正因子，以及所述原始位置信息，对所述预测位置信息进行修正，获得相应的目标位置信息；其中，所述基于所述预测位置信息对应的位置修正因子，以及所述原始位置信息，对所述预测位置信息进行修正，获得相应的目标位置信息，包括：从所述初始位置信息集合中，选取出与所述历史位置信息对应的初始位置信息；基于获得的初始位置信息与所述历史位置信息的偏离程度，获得相应的估计协方差，并基于所述估计协方差，以及相应的噪声干扰因子，得到所述预测位置信息的位置修正因子；基于获得的位置修正因子，以及所述原始位置信息，对所述预测位置信息进行修正，获得相应的目标位置信息；

调整模块，用于基于获得的目标位置信息与所述火源位置信息，调整所述消防水炮的工作状态。

6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述获取目标场景在设定时刻的热成像图像时，所述解析模块具体用于：

7.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述基于所述热成像图像包含的热信号分布情况，获得火源位置信息时，所述解析模块具体用于：

8.如权利要求5-7中任一项所述的装置，其特征在于，所述基于所述历史位置信息和所述原始位置信息，获得所述消防水炮的目标位置信息之后，所述调整模块还用于：

9.一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-4中任一项所述的方法。

10.一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如权利要求1-4中任一所述方法的步骤。

11.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品在被计算机调用时，使得所述计算机执行如权利要求1-4中任一项所述的方法。