CN115601010B - 一种人工智能消防智慧信息管理平台 - Google Patents

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CN115601010B CN202211249312.7A CN202211249312A CN115601010B CN 115601010 B CN115601010 B CN 115601010B CN 202211249312 A CN202211249312 A CN 202211249312A CN 115601010 B CN115601010 B CN 115601010B
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Abstract

本发明涉及消防信息管理技术领域，公开一种人工智能消防智慧信息管理平台，包括园区消防维保记录提取模块、消防维保记录分类模块、异常消防设备筛选模块、消防信息库、异常消防设备异常维保部位解析模块、异常维保部位运行异常溯源模块和异常消防设备维保周期动态调控模块，通过对设定时间段内的工业园区消防维保记录按照消防设备分类，识别出异常消防设备及其对应的异常维保部位，进而对异常维保部位的运行异常原因进行追溯，由此对异常消防设备的维保周期进行动态调控，实现了对消防维保记录的集中深度运用，能够为消防设备维保周期的调控形成反馈参照，提高了消防维保记录中维保信息的应用率，避免了消防维保资源的浪费。

Description

一种人工智能消防智慧信息管理平台
技术领域
本发明涉及消防信息管理技术领域，具体而言，是一种人工智能消防智慧信息管理平台。
背景技术
工业园区由于其本身的特性存在危险源集中,事故危险性较高,影响范围广等问题,由此带来的火灾隐患较大。一旦发生火灾,工业园区的消防设施将发挥功效,因此做好工业园区的消防设施维保工作是工业园区稳定可靠运行的保障。
目前对工业园区的消防设施维保都是由维保人员按照设置的维保周期对园区内存在的消防设备进行检查，进而将检查结果生成消防维保记录，但是当前设置的维保周期都是固定的，没有考虑到各消防设备的运行环境不一样，使得各消防设备出现运行异常的频率存在差异。由此可见以统一固定的维保周期对各消防设备进行维保，难以及时发现消防设备存在的运行异常，显然是不够合理的。而通过对消防维保记录中的维保信息进行提取分析，可以客观准确知晓消防设备的运行异常率，从而能够对消防设备维保周期的针对性调控提供可靠的参考依据。
然而目前对消防维保记录的运用只将其作为消防设备故障维修的参照依据，运用方式过于表面，且停留在单一消防维保记录的运用，缺乏对多条消防维保记录的集中深度运用，使得无法为消防维保周期的调控提供反馈参照，导致消防维保记录中维保信息的应用率不高，使其无法发挥应有的使用价值，无形之中造成了消防维保资源的浪费。
发明内容
有鉴于此，本申请的目的在于提供一种人工智能消防智慧信息管理平台，以解决背景技术中提到的问题。
本申请是通过以下技术方案实现：一种人工智能消防智慧信息管理平台，包括：园区消防维保记录提取模块，用于在设定时间段提取指定工业园区内的消防维保记录。
消防维保记录分类模块，用于从提取的各条消防维保记录中提取消防设备，进而将相同消防设备对应的消防维保记录进行分类，构建各消防设备对应的消防维保记录集合，同时对各消防设备进行编号。
异常消防设备筛选模块，用于从各消防设备对应的消防维保记录集合中提取各条消防维保记录对应各维保部位的检查结果，由此分析各消防设备对应的运行异常率，进而据此筛选出异常消防设备。
消防信息库，用于存储各允许运行异常代表值对应的允许运行异常率范围，并存储各消防设备在灭火救援过程中的用途重要度。
异常消防设备异常维保部位解析模块，用于解析异常消防设备对应的异常维保部位。
异常维保部位运行异常溯源模块，用于识别异常消防设备对应的溯源时间点，进而据此分析异常消防设备对应异常维保部位在各溯源时间点的运行异常原因。
异常消防设备维保周期动态调控模块，用于基于异常消防设备对应异常维保部位在各溯源时间点的运行异常原因动态调控异常消防设备的维保周期。
作为优选的实施方式，所述分析各消防设备对应的运行异常率具体参照如下步骤：将各消防设备对应所有消防维保记录中相同维保部位的检查结果进行归类，得到各消防设备对应各维保部位的检查结果集合。
从各消防设备对应各维保部位的检查结果集合中统计各维保部位对应的检查异常频次。
统计各消防设备对应消防维保记录集合内存在的消防维保记录总条数。
将各消防设备中各维保部位对应的检查异常频次和各消防设备对应的消防维保记录总条数代入运行异常率计算公式
Figure BDA0003887284860000031
计算出各消防设备对应的运行异常率ψi，其中xij表示为第i个消防设备中第j维保部位对应的检查异常频次，i表示为消防设备编号，i＝1,2,...,n，j表示为维保部位的编号，j＝1,2,...,m，aij表示为第i个消防设备中第j维保部位对应的占比因子，Xi表示为第i个消防设备对应的消防维保记录总条数。
作为优选的实施方式，所述筛选出异常消防设备对应的具体筛选方法如下:S1、识别各消防设备对应的应用价值度，记为
Figure BDA0003887284860000032
并获取各消防设备对应的运营时长，记为ti。
S2、根据各消防设备对应的应用价值度和运营时长统计各消防设备对应的允许运行异常代表值，其统计公式为
Figure BDA0003887284860000041
其中
Figure BDA0003887284860000042
表示为第i个消防设备对应的允许运行异常代表值，A、B分别表示为预设的应用价值度、运营时长对应的权衡因子，e表示为自然常数。
S3、将各消防设备对应的允许运行异常代表值与消防信息库中存储的各允许运行异常代表值对应的允许运行异常率范围进行匹配，从中匹配出各消防设备对应的允许运行异常率范围。
S4、从各消防设备对应的允许运行异常率范围中提取上限允许运行异常率，进而将各消防设备对应的运行异常率与该消防设备对应的上限允许运行异常率进行对比，若某消防设备对应的运行异常率大于该消防设备对应的上限允许运行异常率，则将该消防设备记为异常消防设备，以此筛选出异常消防设备。
作为优选的实施方式，所述获取各消防设备对应的运营时长的具体获取方式为获取各消防设备对应的安装时间点，并取设定时间段的开始时间点作为参考时间点，由此将各消防设备对应的安装时间点与参考时间点之间的间隔时长作为各消防设备对应的运营时长。
作为优选的实施方式，所述识别各消防设备对应的应用价值度执行以下步骤：从消防信息库中提取各消防设备在灭火救援过程中的用途重要度，记为ηi。
从指定工业园区消防设备使用记录中提取各消防设备在安装之后的使用频次，记为ki。
将ηi和ki导入应用价值度评估公式
Figure BDA0003887284860000051
得到各消防设备对应的应用价值度
Figure BDA0003887284860000052
其中a表示为设定的用途重要度对应的影响因子。
作为优选的实施方式，所述解析异常消防设备对应的异常维保部位参照以下解析步骤：获取异常消防设备的编号，并根据异常消防设备的编号从各消防设备中各维保部位对应的检查异常频次中提取异常消防设备中各维保部位对应的检查异常频次，与此同时根据异常消防设备的编号从各消防设备对应的上限允许运行异常率中提取异常消防设备对应的上限允许运行异常率。
将异常消防设备对应的上限允许运行异常率通过运行异常率反演，得到异常消防设备对应各维保部位的上限允许检查异常频次。
将异常消防设备中各维保部位对应的检查异常频次与上限允许检查异常频次进行对比，若某维保部位对应的检查异常频次大于该维保部位对应的上限允许检查异常频次，则将该维保部位作为异常维保部位。
作为优选的实施方式，所述识别异常消防设备对应的溯源时间点具体执行方式为：根据异常消防设备对应的异常维保部位从异常消防设备对应的各条消防维保记录中提取异常维保部位的检查结果为异常的消防维保记录，将其记为目标消防维保记录。
从异常消防设备对应的各目标消防维保记录中提取维保时间点，将其作为溯源时间点。
作为优选的实施方式，所述分析异常消防设备对应异常维保部位在各溯源时间点的运行异常原因参见以下步骤：(1)统计溯源时间点的数量，并以异常消防设备对应的各溯源时间点为各采集结束时间点，进而将各采集结束时间点结合预设的时间间隔得到各采集时间段。
(2)定位异常消防设备的安装位置，由此获取异常消防设备对应的有效监控摄像头。
(3)在各采集时间段提取异常消防设备对应有效监控摄像头摄像的监控视频，记为各溯源时间点对应的溯源监控视频。
(4)将各溯源时间点对应的溯源监控视频聚焦在异常消防设备上，由此从溯源监控视频中识别是否存在人员触碰异常消防设备，若某溯源时间点对应的溯源监控视频中识别存在人员触碰异常消防设备，则执行(5)-(6)，若某溯源时间点对应的溯源监控视频中未识别出存在人员触碰异常消防设备，则分析该溯源时间点异常维保部位对应的运行异常原因为存在自然受损倾向。
(5)将该溯源时间点对应的溯源监控视频进行人员触碰图像截取，并从截取的人员触碰图像中提取触碰人员在异常消防设备上的触碰动作特征。
(6)将触碰人员在异常消防设备上的触碰动作特征与设置的破坏行为对应的触碰动作特征进行匹配，若匹配成功，则分析该溯源时间点异常维保部位对应的运行异常原因为存在人为破坏倾向，若匹配失败，则分析该溯源时间点异常维保部位对应的运行异常原因为存在自然受损倾向。
(7)按照(2)-(6)的方法获取异常消防设备对应异常维保部位在各溯源时间点的运行异常原因。
作为优选的实施方式，所述获取异常消防设备对应的有效监控摄像头具体如下:以异常消防设备对应的的安装位置为圆心，以预定义的监控距离为半径作圆，圆内区域即为异常消防设备对应的监控区域。
统计异常消防设备对应的监控区域内存在的摄像头数量，进而将存在的摄像头均记为关联摄像头。
定位各关联摄像头的安装位置，并获取各关联摄像头对应的视角范围，进而结合各关联摄像头的安装位置和视觉范围划定各关联摄像头对应的摄像区域。
从各关联摄像头对应的摄像区域中提取异常消防设备落入摄像区域的表面积，记为摄入表面积。
根据各关联摄像头对应的安装位置和异常消防设备对应的安装位置计算出各关联摄像头对异常消防设备的摄像距离。
将各关联摄像头对异常消防设备的摄入表面积和摄像距离导入摄像有效度计算公式
Figure BDA0003887284860000071
计算出各关联摄像头对应的摄像有效度φf，f表示为关联摄像头的编号，f＝1,2,...,z，sf、lf分别表示为第f关联摄像头对异常消防设备的摄入表面积、摄像距离，S表示为异常消防设备的表面积，α表示为设定的摄入表面积对应的权重系数。
将各关联摄像头对应的摄像有效度进行对比，从中筛选出最大摄像有效度对应的关联摄像头作为异常消防设备对应的有效监控摄像头。
作为优选的实施方式，所述基于异常消防设备对应异常维保部位在各溯源时间点的运行异常原因动态调控异常消防设备的维保周期的调控过程执行以下步骤：第一步、将异常消防设备对应异常维保部位在各溯源时间点的运行异常原因进行对比，分别统计存在人为破坏倾向的出现频次和存在自然受损倾向的出现频次。
第二步、将异常消防设备对应消防维保记录集合中相邻消防维保记录对应的维保时间点进行相减，得到异常消防设备对应的正常维保周期。
第三步、将存在人为破坏倾向的出现频次、存在自然受损倾向的出现频次和异常消防设备对应的正常维保周期代入公式
Figure BDA0003887284860000081
计算出异常消防设备对应的当前适配维保周期T，其中X、Y分别表示为存在人为破坏倾向的出现频次、存在自然受损倾向的出现频次，T0表示为异常消防设备对应的正常维保周期。
第四步、将异常消防设备对应的正常维保周期调控为当前适配维保周期。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：1.本发明通过对设定时间段内的工业园区消防维保记录按照消防设备分类，得到各消防设备对应的消防维保记录集合，进而对集合内消防维保记录中的检查结果进行处理分析，从中识别出异常消防设备，从而对异常消防设备的维保周期进行动态调控，本发明通过对消防维保记录进行集中深度运用，为消防设备维保周期的调控提供及时可靠的反馈参照，以此实现了消防设备维保周期的针对性调控，使得消防维保记录的生成和运用形成一个闭环体，提高了消防维保记录中维保信息的应用率，有利于发挥消防维保记录的深度应用价值，大大避免了消防维保资源的浪费。
2.本发明在识别异常消防设备过程中不单单以各消防设备中各维保部位对应的检查异常频次作为识别依据，还通过对各消防设备对应的应用价值度和运营时长进行分析，并以分析结果作为异常消防设备的参照识别依据，通过该识别方式识别出的异常消防设备更加科学可靠，有利于降低异常消防设备的错误识别率，从而为消防设备维保周期的调控提供针对性的调控主体。
3.本发明在对异常消防设备的维保周期进行动态调控时，通过对异常消防设备对应异常维保部位的运行异常进行溯源，进而根据溯源结果进行维保周期动态调控，为异常消防设备维保周期的针对性调控提供了科学可靠的调控算法，在一定程度上提高了调控的便捷度，同时能够保障调控效果的优质度。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1为本发明系统连接示意图。
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做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。
参照图1所示，本申请提出了一种人工智能消防智慧信息管理平台，包括园区消防维保记录提取模块、消防维保记录分类模块、异常消防设备筛选模块、消防信息库、异常消防设备异常维保部位解析模块、异常维保部位运行异常溯源模块和异常消防设备维保周期动态调控模块。
上述中园区消防维保记录提取模块与消防维保记录分类模块连接，消防维保记录分类模块与异常消防设备筛选模块连接，异常消防设备筛选模块与异常消防设备异常维保部位解析模块连接，异常消防设备异常维保部位解析模块和消防维保记录分类模块均与异常维保部位运行异常溯源模块连接，异常维保部位运行异常溯源模块与异常消防设备维保周期动态调控模块连接，消防信息库与异常消防设备筛选模块连接。
所述园区消防维保记录提取模块用于在设定时间段提取指定工业园区内的消防维保记录。
所述消防维保记录分类模块用于从提取的各条消防维保记录中提取消防设备，进而将相同消防设备对应的消防维保记录进行分类，构建各消防设备对应的消防维保记录集合，同时对各消防设备进行编号。
需要说明的是，上述提到的消防设备包括但不限于灭火器、消防栓、报警器...。
所述异常消防设备筛选模块用于从各消防设备对应的消防维保记录集合中提取各条消防维保记录对应各维保部位的检查结果，由此分析各消防设备对应的运行异常率，进而据此筛选出异常消防设备。
需要说明的是，上述提到的检查结果为正常或异常。
在一个具体实施例中，分析各消防设备对应的运行异常率具体参照如下步骤：将各消防设备对应所有消防维保记录中相同维保部位的检查结果进行归类，得到各消防设备对应各维保部位的检查结果集合。
从各消防设备对应各维保部位的检查结果集合中统计各维保部位对应的检查异常频次。
统计各消防设备对应消防维保记录集合内存在的消防维保记录总条数。
将各消防设备中各维保部位对应的检查异常频次和各消防设备对应的消防维保记录总条数代入运行异常率计算公式
Figure BDA0003887284860000121
计算出各消防设备对应的运行异常率ψi，其中xij表示为第i个消防设备中第j维保部位对应的检查异常频次，i表示为消防设备编号，i＝1,2,...,n，j表示为维保部位的编号，j＝1,2,...,m，aij表示为第i个消防设备中第j维保部位对应的占比因子，Xi表示为第i个消防设备对应的消防维保记录总条数。
所述消防信息库用于存储各允许运行异常代表值对应的允许运行异常率范围，并存储各消防设备在灭火救援过程中的用途重要度。
上述中筛选出异常消防设备对应的具体筛选方法如下:
S1、识别各消防设备对应的应用价值度，记为
Figure BDA0003887284860000122
并获取各消防设备对应的运营时长，记为ti，其中各消防设备对应的应用价值度识别执行以下步骤：从消防信息库中提取各消防设备在灭火救援过程中的用途重要度，记为ηi。
从指定工业园区消防设备使用记录中提取各消防设备在安装之后的使用频次，记为ki。
将ηi和ki导入应用价值度评估公式
Figure BDA0003887284860000123
得到各消防设备对应的应用价值度
Figure BDA0003887284860000124
其中a表示为设定的用途重要度对应的影响因子，e表示为自然常数。
在一个具体实施例中，消防设备在灭火救援过程中的用途重要度和消防设备在安装之后的使用频次都对应用价值度产生正影响。
上述中获取各消防设备对应的运营时长的具体获取方式为获取各消防设备对应的安装时间点，并取设定时间段的开始时间点作为参考时间点，由此将各消防设备对应的安装时间点与参考时间点之间的间隔时长作为各消防设备对应的运营时长。
S2、根据各消防设备对应的应用价值度和运营时长统计各消防设备对应的允许运行异常代表值，其统计公式为
Figure BDA0003887284860000131
其中
Figure BDA0003887284860000132
表示为第i个消防设备对应的允许运行异常代表值，A、B分别表示为预设的应用价值度、运营时长对应的权衡因子，其中消防设备对应的应用价值度越大，则其能够允许发生的运行异常率越低，而消防设备对应的运营时长越长，则受使用受损影响，其发生的运行异常率越大，因此应用价值度对允许运行异常代表值的影响为负影响，运营时长对允许运行异常代表值的影响为正影响。
S3、将各消防设备对应的允许运行异常代表值与消防信息库中存储的各允许运行异常代表值对应的允许运行异常率范围进行匹配，从中匹配出各消防设备对应的允许运行异常率范围。
S4、从各消防设备对应的允许运行异常率范围中提取上限允许运行异常率，进而将各消防设备对应的运行异常率与该消防设备对应的上限允许运行异常率进行对比，若某消防设备对应的运行异常率大于该消防设备对应的上限允许运行异常率，则将该消防设备记为异常消防设备，以此筛选出异常消防设备。
本发明在识别异常消防设备过程中不单单以各消防设备中各维保部位对应的检查异常频次作为识别依据，还通过对各消防设备对应的应用价值度和运营时长进行分析，并以分析结果作为异常消防设备的参照识别依据，通过该识别方式识别出的异常消防设备更加科学可靠，有利于降低异常消防设备的错误识别率，从而为消防设备维保周期的调控提供针对性的调控主体。
所述异常消防设备异常维保部位解析模块用于解析异常消防设备对应的异常维保部位，参照以下解析步骤：
获取异常消防设备的编号，并根据异常消防设备的编号从各消防设备中各维保部位对应的检查异常频次中提取异常消防设备中各维保部位对应的检查异常频次，与此同时根据异常消防设备的编号从各消防设备对应的上限允许运行异常率中提取异常消防设备对应的上限允许运行异常率。
将异常消防设备对应的上限允许运行异常率通过运行异常率反演，得到异常消防设备对应各维保部位的上限允许检查异常频次。
示例性地，上述提到的运行异常率反演操作方式为将
Figure BDA0003887284860000141
计算公式进行反演，即以xij作为因变量，以ψi作为自变量，得到反演公式。
将异常消防设备中各维保部位对应的检查异常频次与上限允许检查异常频次进行对比，若某维保部位对应的检查异常频次大于该维保部位对应的上限允许检查异常频次，则将该维保部位作为异常维保部位。
本发明在识别出异常消防设备时，还进一步对异常消防设备的异常维保部位进行分析，由于异常消防设备在正常维保过程中存在多个维保部位，异常消防设备的运行异常状态是由众多维保部位的检查结果统一反映出来的，通过对异常维保部位的分析能够为异常消防设备对应运行异常的溯源提供精准的溯源方向，在一定程度上降低了盲目溯源造成的溯源效率低下发生率，有助于提高溯源效果。
所述异常维保部位运行异常溯源模块用于识别异常消防设备对应的溯源时间点，进而据此分析异常消防设备对应异常维保部位在各溯源时间点的运行异常原因。
在本发明的具体实施例中，识别异常消防设备对应的溯源时间点具体执行方式为：根据异常消防设备对应的异常维保部位从异常消防设备对应的各条消防维保记录中提取异常维保部位的检查结果为异常的消防维保记录，将其记为目标消防维保记录。
从异常消防设备对应的各目标消防维保记录中提取维保时间点，将其作为溯源时间点。
在本发明的又一具体实施例中，分析异常消防设备对应异常维保部位在各溯源时间点的运行异常原因参见以下步骤：(1)统计溯源时间点的数量，并以异常消防设备对应的各溯源时间点为各采集结束时间点，进而将各采集结束时间点结合预设的时间间隔得到各采集时间段。
(2)定位异常消防设备的安装位置，由此获取异常消防设备对应的有效监控摄像头，具体如下:以异常消防设备对应的的安装位置为圆心，以预定义的监控距离为半径作圆，圆内区域即为异常消防设备对应的监控区域。
统计异常消防设备对应的监控区域内存在的摄像头数量，进而将存在的摄像头均记为关联摄像头。
定位各关联摄像头的安装位置，并获取各关联摄像头对应的视角范围，进而结合各关联摄像头的安装位置和视觉范围划定各关联摄像头对应的摄像区域。
从各关联摄像头对应的摄像区域中提取异常消防设备落入摄像区域的表面积，记为摄入表面积。
根据各关联摄像头对应的安装位置和异常消防设备对应的安装位置计算出各关联摄像头对异常消防设备的摄像距离。
将各关联摄像头对异常消防设备的摄入表面积和摄像距离导入摄像有效度计算公式
Figure BDA0003887284860000161
计算出各关联摄像头对应的摄像有效度φf，f表示为关联摄像头的编号，f＝1,2,...,z，sf、lf分别表示为第f关联摄像头对异常消防设备的摄入表面积、摄像距离，S表示为异常消防设备的表面积，α表示为设定的摄入表面积对应的权重系数。
需要说明的是，上述提到的摄像有效度计算公式中，关联摄像头对异常消防设备的摄入表面积体现了异常消防设备的拍摄完整度，而关联摄像头对异常消防设备的摄入距离体现了异常消防设备的拍摄清晰度，通过以摄入表面积和摄入距离进行有效监控摄像头筛选，能够保障筛选结果的准确度。
将各关联摄像头对应的摄像有效度进行对比，从中筛选出最大摄像有效度对应的关联摄像头作为异常消防设备对应的有效监控摄像头。
(3)在各采集时间段提取异常消防设备对应有效监控摄像头摄像的监控视频，记为各溯源时间点对应的溯源监控视频。
(4)将各溯源时间点对应的溯源监控视频聚焦在异常消防设备上，由此从溯源监控视频中识别是否存在人员触碰异常消防设备，若某溯源时间点对应的溯源监控视频中识别存在人员触碰异常消防设备，则执行(5)-(6)，若某溯源时间点对应的溯源监控视频中未识别出存在人员触碰异常消防设备，则分析该溯源时间点异常维保部位对应的运行异常原因为存在自然受损倾向。
(5)将该溯源时间点对应的溯源监控视频进行人员触碰图像截取，并从截取的人员触碰图像中提取触碰人员在异常消防设备上的触碰动作特征。
(6)将触碰人员在异常消防设备上的触碰动作特征与设置的破坏行为对应的触碰动作特征进行匹配，若匹配成功，则分析该溯源时间点异常维保部位对应的运行异常原因为存在人为破坏倾向，若匹配失败，则分析该溯源时间点异常维保部位对应的运行异常原因为存在自然受损倾向。
需要说明的是，上述提到的破坏行为包括但不限于踢打、刀割、棍击...。
(7)按照(2)-(6)的方法获取异常消防设备对应异常维保部位在各溯源时间点的运行异常原因。
本发明在对异常消防设备的维保周期进行动态调控时，通过对异常消防设备对应异常维保部位的运行异常进行溯源，进而根据溯源结果进行维保周期动态调控，为异常消防设备维保周期的针对性调控提供了科学可靠的调控算法，在一定程度上提高了调控的便捷度，同时能够保障调控效果的优质度。
所述异常消防设备维保周期动态调控模块用于基于异常消防设备对应异常维保部位在各溯源时间点的运行异常原因动态调控异常消防设备的维保周期，其调控过程执行以下步骤：第一步、将异常消防设备对应异常维保部位在各溯源时间点的运行异常原因进行对比，分别统计存在人为破坏倾向的出现频次和存在自然受损倾向的出现频次。
第二步、将异常消防设备对应消防维保记录集合中相邻消防维保记录对应的维保时间点进行相减，得到异常消防设备对应的正常维保周期。
第三步、将存在人为破坏倾向的出现频次、存在自然受损倾向的出现频次和异常消防设备对应的正常维保周期代入公式
Figure BDA0003887284860000191
计算出异常消防设备对应的当前适配维保周期T，其中X、Y分别表示为存在人为破坏倾向的出现频次、存在自然受损倾向的出现频次，T0表示为异常消防设备对应的正常维保周期，其中存在人为破坏倾向的出现频次越多，异常消防设备对应的当前适配维保周期越短，这样能够及时发现人为对异常消防设备造成的运行隐患，进而采取相应的处理措施避免人为破坏，有利于保障异常消防设备的正常运行。
第四步、将异常消防设备对应的正常维保周期调控为当前适配维保周期。
本发明通过对设定时间段内的工业园区消防维保记录按照消防设备分类，得到各消防设备对应的消防维保记录集合，进而对集合内消防维保记录中的检查结果进行处理分析，从中识别出异常消防设备，从而对异常消防设备的维保周期进行动态调控，本发明通过对消防维保记录进行集中深度运用，为消防设备维保周期的调控提供及时可靠的反馈参照，以此实现了消防设备维保周期的针对性调控，使得消防维保记录的生成和运用形成一个闭环体，提高了消防维保记录中维保信息的应用率，有利于发挥消防维保记录的深度应用价值，大大避免了消防维保资源的浪费。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种人工智能消防智慧信息管理平台，其特征在于，包括：
园区消防维保记录提取模块，用于在设定时间段提取指定工业园区内的消防维保记录；
消防维保记录分类模块，用于从提取的各条消防维保记录中提取消防设备，进而将相同消防设备对应的消防维保记录进行分类，构建各消防设备对应的消防维保记录集合，同时对各消防设备进行编号；
异常消防设备筛选模块，用于从各消防设备对应的消防维保记录集合中提取各条消防维保记录对应各维保部位的检查结果，由此分析各消防设备对应的运行异常率，进而据此筛选出异常消防设备；
消防信息库，用于存储各允许运行异常代表值对应的允许运行异常率范围，并存储各消防设备在灭火救援过程中的用途重要度；
异常消防设备异常维保部位解析模块，用于解析异常消防设备对应的异常维保部位；
异常维保部位运行异常溯源模块，用于识别异常消防设备对应的溯源时间点，进而据此分析异常消防设备对应异常维保部位在各溯源时间点的运行异常原因；
异常消防设备维保周期动态调控模块，用于基于异常消防设备对应异常维保部位在各溯源时间点的运行异常原因动态调控异常消防设备的维保周期。
2.根据权利要求1所述的一种人工智能消防智慧信息管理平台，其特征在于：所述分析各消防设备对应的运行异常率具体参照如下步骤：
将各消防设备对应所有消防维保记录中相同维保部位的检查结果进行归类，得到各消防设备对应各维保部位的检查结果集合；
从各消防设备对应各维保部位的检查结果集合中统计各维保部位对应的检查异常频次；
统计各消防设备对应消防维保记录集合内存在的消防维保记录总条数；
将各消防设备中各维保部位对应的检查异常频次和各消防设备对应的消防维保记录总条数代入运行异常率计算公式
Figure FDA0003887284850000021
计算出各消防设备对应的运行异常率ψi，其中xij表示为第i个消防设备中第j维保部位对应的检查异常频次，i表示为消防设备编号，i＝1,2,...,n，j表示为维保部位的编号，j＝1,2,...,m，aij表示为第i个消防设备中第j维保部位对应的占比因子，Xi表示为第i个消防设备对应的消防维保记录总条数。
3.根据权利要求1所述的一种人工智能消防智慧信息管理平台，其特征在于：所述筛选出异常消防设备对应的具体筛选方法如下:
S1、识别各消防设备对应的应用价值度，记为
Figure FDA0003887284850000022
并获取各消防设备对应的运营时长，记为ti；
S2、根据各消防设备对应的应用价值度和运营时长统计各消防设备对应的允许运行异常代表值，其统计公式为
Figure FDA0003887284850000023
其中
Figure FDA0003887284850000024
表示为第i个消防设备对应的允许运行异常代表值，A、B分别表示为预设的应用价值度、运营时长对应的权衡因子，e表示为自然常数；
S3、将各消防设备对应的允许运行异常代表值与消防信息库中存储的各允许运行异常代表值对应的允许运行异常率范围进行匹配，从中匹配出各消防设备对应的允许运行异常率范围；
S4、从各消防设备对应的允许运行异常率范围中提取上限允许运行异常率，进而将各消防设备对应的运行异常率与该消防设备对应的上限允许运行异常率进行对比，若某消防设备对应的运行异常率大于该消防设备对应的上限允许运行异常率，则将该消防设备记为异常消防设备，以此筛选出异常消防设备。
4.根据权利要求3所述的一种人工智能消防智慧信息管理平台，其特征在于：所述获取各消防设备对应的运营时长的具体获取方式为获取各消防设备对应的安装时间点，并取设定时间段的开始时间点作为参考时间点，由此将各消防设备对应的安装时间点与参考时间点之间的间隔时长作为各消防设备对应的运营时长。
5.根据权利要求3所述的一种人工智能消防智慧信息管理平台，其特征在于：所述识别各消防设备对应的应用价值度执行以下步骤：
从消防信息库中提取各消防设备在灭火救援过程中的用途重要度，记为ηi；
从指定工业园区消防设备使用记录中提取各消防设备在安装之后的使用频次，记为ki；
将ηi和ki导入应用价值度评估公式
Figure FDA0003887284850000041
得到各消防设备对应的应用价值度
Figure FDA0003887284850000042
其中a表示为设定的用途重要度对应的影响因子。
6.根据权利要求2所述的一种人工智能消防智慧信息管理平台，其特征在于：所述解析异常消防设备对应的异常维保部位参照以下解析步骤：
获取异常消防设备的编号，并根据异常消防设备的编号从各消防设备中各维保部位对应的检查异常频次中提取异常消防设备中各维保部位对应的检查异常频次，与此同时根据异常消防设备的编号从各消防设备对应的上限允许运行异常率中提取异常消防设备对应的上限允许运行异常率；
将异常消防设备对应的上限允许运行异常率通过运行异常率反演，得到异常消防设备对应各维保部位的上限允许检查异常频次；
将异常消防设备中各维保部位对应的检查异常频次与上限允许检查异常频次进行对比，若某维保部位对应的检查异常频次大于该维保部位对应的上限允许检查异常频次，则将该维保部位作为异常维保部位。
7.根据权利要求6所述的一种人工智能消防智慧信息管理平台，其特征在于：所述识别异常消防设备对应的溯源时间点具体执行方式为：
根据异常消防设备对应的异常维保部位从异常消防设备对应的各条消防维保记录中提取异常维保部位的检查结果为异常的消防维保记录，将其记为目标消防维保记录；
从异常消防设备对应的各目标消防维保记录中提取维保时间点，将其作为溯源时间点。
8.根据权利要求7所述的一种人工智能消防智慧信息管理平台，其特征在于：所述分析异常消防设备对应异常维保部位在各溯源时间点的运行异常原因参见以下步骤：
(1)统计溯源时间点的数量，并以异常消防设备对应的各溯源时间点为各采集结束时间点，进而将各采集结束时间点结合预设的时间间隔得到各采集时间段；
(2)定位异常消防设备的安装位置，由此获取异常消防设备对应的有效监控摄像头；
(3)在各采集时间段提取异常消防设备对应有效监控摄像头摄像的监控视频，记为各溯源时间点对应的溯源监控视频；
(4)将各溯源时间点对应的溯源监控视频聚焦在异常消防设备上，由此从溯源监控视频中识别是否存在人员触碰异常消防设备，若某溯源时间点对应的溯源监控视频中识别存在人员触碰异常消防设备，则执行(5)-(6)，若某溯源时间点对应的溯源监控视频中未识别出存在人员触碰异常消防设备，则分析该溯源时间点异常维保部位对应的运行异常原因为存在自然受损倾向；
(5)将该溯源时间点对应的溯源监控视频进行人员触碰图像截取，并从截取的人员触碰图像中提取触碰人员在异常消防设备上的触碰动作特征；
(6)将触碰人员在异常消防设备上的触碰动作特征与设置的破坏行为对应的触碰动作特征进行匹配，若匹配成功，则分析该溯源时间点异常维保部位对应的运行异常原因为存在人为破坏倾向，若匹配失败，则分析该溯源时间点异常维保部位对应的运行异常原因为存在自然受损倾向；
(7)按照(2)-(6)的方法获取异常消防设备对应异常维保部位在各溯源时间点的运行异常原因。
9.根据权利要求8所述的一种人工智能消防智慧信息管理平台，其特征在于：所述获取异常消防设备对应的有效监控摄像头具体如下:
以异常消防设备对应的的安装位置为圆心，以预定义的监控距离为半径作圆，圆内区域即为异常消防设备对应的监控区域；
统计异常消防设备对应的监控区域内存在的摄像头数量，进而将存在的摄像头均记为关联摄像头；
定位各关联摄像头的安装位置，并获取各关联摄像头对应的视角范围，进而结合各关联摄像头的安装位置和视觉范围划定各关联摄像头对应的摄像区域；
从各关联摄像头对应的摄像区域中提取异常消防设备落入摄像区域的表面积，记为摄入表面积；
根据各关联摄像头对应的安装位置和异常消防设备对应的安装位置计算出各关联摄像头对异常消防设备的摄像距离；
将各关联摄像头对异常消防设备的摄入表面积和摄像距离导入摄像有效度计算公式
Figure FDA0003887284850000071
计算出各关联摄像头对应的摄像有效度φf，f表示为关联摄像头的编号，f＝1,2,...,z，sf、lf分别表示为第f关联摄像头对异常消防设备的摄入表面积、摄像距离，S表示为异常消防设备的表面积，α表示为设定的摄入表面积对应的权重系数；
将各关联摄像头对应的摄像有效度进行对比，从中筛选出最大摄像有效度对应的关联摄像头作为异常消防设备对应的有效监控摄像头。
10.根据权利要求9所述的一种人工智能消防智慧信息管理平台，其特征在于：所述基于异常消防设备对应异常维保部位在各溯源时间点的运行异常原因动态调控异常消防设备的维保周期的调控过程执行以下步骤：
第一步、将异常消防设备对应异常维保部位在各溯源时间点的运行异常原因进行对比，分别统计存在人为破坏倾向的出现频次和存在自然受损倾向的出现频次；
第二步、将异常消防设备对应消防维保记录集合中相邻消防维保记录对应的维保时间点进行相减，得到异常消防设备对应的正常维保周期；
第三步、将存在人为破坏倾向的出现频次、存在自然受损倾向的出现频次和异常消防设备对应的正常维保周期代入公式
Figure FDA0003887284850000081
计算出异常消防设备对应的当前适配维保周期T，其中X、Y分别表示为存在人为破坏倾向的出现频次、存在自然受损倾向的出现频次，T0表示为异常消防设备对应的正常维保周期；
第四步、将异常消防设备对应的正常维保周期调控为当前适配维保周期。
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