CN115809750A - 一种基于在线火灾危险度评测的智能疏散方法及系统 - Google Patents

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CN115809750A
CN115809750A CN202211323883.0A CN202211323883A CN115809750A CN 115809750 A CN115809750 A CN 115809750A CN 202211323883 A CN202211323883 A CN 202211323883A CN 115809750 A CN115809750 A CN 115809750A
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褚燕燕
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Sun Yat Sen University
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Sun Yat Sen University
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Abstract

本发明公开了一种基于在线火灾危险度评测的智能疏散方法及系统，包括以下步骤：收集火灾现场信息；基于小波变换原理进行火灾现场信息降噪；确定火源位置信息；火灾现场空间状态危险度评估；构建火灾疏散势函数；基于Dijkstra算法计算最优疏散方向和最优疏散路径；根据位置和时间更新最优疏散方向和最优疏散路径。本发明能够有效解决当前火灾疏散系统对火源信息收集处理程度不足，对火灾时建筑内部各区域实时危险性分析缺少和疏散路径无法依据火势发展更新的问题。

Description

一种基于在线火灾危险度评测的智能疏散方法及系统
技术领域
本发明涉及建筑消防安全疏散的技术领域，尤其是指一种基于在线火灾危险度评测的智能疏散方法及系统。
背景技术
随着当前城市建筑物内部的结构越来越复杂，建筑火灾发生时的救援难度也随之提高，为确保发生火灾事故时人群能够及时、安全的疏散到建筑外部区域，火灾疏散系统的规划与升级必不可少。当前存在的火灾疏散系统一般由消防监控系统和应急疏散指示系统组成，这类系统在做出火灾警报时往往只采用火源相关的单因素信息进行危险性判断，在实际应用中存在响应延迟、疏散路径指示不明等诸多弊端。
当前存在的火灾疏散系统一般是静态系统，只收集火灾初期的有限信息进行预测和评估，并进行疏散路径的规划。随着火势发展，原有的火场信息已经发生变化，原先基于火灾初期信息给出的疏散方案之后并不适用，甚至可能将人员引导至危险区域。
当前存在的火灾疏散系统对于火源信息的收集和处理能力有限，缺乏对火场信息的有效集成与分析处理，无法根据监测获取的信息数据做好火灾蔓延推断，并结合火源位置信息综合全面的做好疏散路径的规划。
当前存在的火灾疏散系统对于火灾发生时建筑内部各区域危险性分析不足，火灾时刻处于发展状态，当火灾现场的人员无法得知建筑物内部各区域是否处于危险状态或者即将进入危险状态时，简单的疏散指示容易将人员疏散到危险区域，导致救援难度增加。
当前存在的火灾疏散系统对疏散路径的规划更新频率不足，火场瞬息万变，如不能及时有效的给出合理的疏散路线，火灾现场的人员安全无法得到有效保障。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于在线火灾危险度评测的智能疏散方法及系统，能够有效解决当前火灾疏散系统对火源信息收集处理程度不足，对火灾时建筑内部各区域实时危险性分析缺少和疏散路径无法依据火势发展更新的问题，本方法能够有效完善现有火灾疏散系统对火场信息的综合处理能力，提升火场人员疏散效率。
本发明的第一个目的在于提供一种基于在线火灾危险度评测的智能疏散方法。
本发明的第二个目的在于提供一种基于在线火灾危险度评测的智能疏散系统。
本发明的第一个目的可以通过采取如下技术方案达到：
一种基于在线火灾危险度评测的智能疏散方法，包括以下步骤：
S1、实时采集多种多源火灾现场信息，根据实时采集的多种多源火灾现场信息形成现场燃烧的时间序列的四维信息矢量样本；
S2、基于小波变换原理对步骤S1获得的四维信息矢量样本进行火灾现场信息降噪，得到降噪后的有效多源监测信息；
S3、对步骤S2降噪后的有效多源监测信息，采用最小二乘法进行火源参数推演，确定火源位置信息；
S4、基于步骤S3获得的火源位置信息，并以ISO安全威胁为原则进行动态的火灾现场空间状态危险度评估；
S5、根据火源位置信息、火灾现场空间状态危险度以及火灾现场的人员密度信息和人员位置信息，计算火灾现场各个疏散区域的疏散风险，根据各个疏散区域的疏散风险，构建火灾疏散势函数；
S6、将火灾风险势函数作为行人运动的路径选择最优策略原则，基于Dijkstra算法计算最优疏散方向和最优疏散路径；
S7、以疏散时的位置为起点，并依据间隔时间更新的位置，不断计算并更新最优疏散方向和最优疏散路径。
进一步，采用火灾信息实时监测设备实时采集i种多源火灾现场信息，火灾信息实时监测设备包括感烟传感器、感温传感器、亮度测量仪和视频采集单元，将感烟传感器、感温传感器、亮度测量仪和视频采集单元布置在建筑物内部各区域，用于实时监测建筑物内部各区域火灾发生情况，且建筑物内部各个疏散通道和房间内布置有用于接收火源位置信息、火灾现场空间状态危险度、火灾现场信息、建筑结构信息、最优疏散方向和最优疏散路径的辅助疏散设备。
进一步，所述火灾现场信息包括温度信息、一氧化碳浓度信息、氧气浓度信息、火焰亮度信息和视频信息中的一种或多种。
进一步，在步骤S2中，具体执行以下操作：
S2.1、对步骤S1获得的四维信息矢量样本
Figure BDA0003911635030000031
其中，对于信号集合
Figure BDA0003911635030000032
i表示信息类型，k表示时间序列，αj表示空间序列，
Figure BDA0003911635030000033
Figure BDA0003911635030000034
分别表示选取的三个连续时刻的信号，接着根据火灾发展动力学，采用快速火模型，根据小波变换函数形式，建立时间序列的火灾信号仿真曲线：
Figure BDA0003911635030000035
其中，
Figure BDA0003911635030000036
为仿真信号；sn为空间n中的平移参数；k为时间序列；aj为传感器编号，表示装载于坐标位置(xj,yj)((xj,yj)∈n)上序号aj的传感器；
S2.2、计算前k个时刻信号特征量的平均值，并根据该平均值预测k+1时刻信号特征量的值；取前k个时刻中的连续三个时刻t1、t2、t3的信号特征量的平均值作为降噪处理参考量，记做
Figure BDA0003911635030000041
表示三个连续时刻t1、t2、t3的降噪处理参考量，其中，
Figure BDA0003911635030000042
表示t1时刻的降噪处理参考量；
Figure BDA0003911635030000043
表示t2时刻的降噪处理参考量；
Figure BDA0003911635030000044
表示t3时刻的降噪处理参考量；
S2.3、根据测试信号和仿真曲线之间的相似程度，进行降噪处理：
Figure BDA0003911635030000045
其中，
Figure BDA0003911635030000046
表示
Figure BDA0003911635030000047
和
Figure BDA0003911635030000048
的矢量内积；
Figure BDA0003911635030000049
表示矢量
Figure BDA00039116350300000410
和
Figure BDA00039116350300000411
的范数；Sij表示两矢量
Figure BDA00039116350300000412
的特征相似度；
同时引入一个阀值δ，其值域为[0,1]，有：
Sij<δ→False(i＝1,2,....,n)
Sij>δ→True(i＝1,2,....,n)
当输出值为True时，表示探测点传出的信号有效；当输出值为False时，表示探测点传出的信号无效，需除去此信号数据；
最终得到降噪后的有效多源监测信息
Figure BDA00039116350300000413
进一步，在步骤S3中，具体执行以下操作：
S3.1、对步骤S2降噪后的有效多源监测信息
Figure BDA00039116350300000414
根据最小二乘优化模型方法，建立火源目标函数的最小二乘优化函数，即：
Figure BDA00039116350300000415
其中，X为火源待反演参数，N为总的探测点数；
S3.2、采用遗传算法，对N个探测点的监测温度信息进行迭代求解，反算出火源位置信息。
进一步，在步骤S4中，具体执行以下操作：
基于步骤S3获得的火源位置信息，以ISO安全威胁为原则，定制动态的火灾现场危险样本准则以及安全样本准则，进行动态的火灾现场空间状态危险度评估；
所述火灾现场空间状态危险度评估为：
Figure BDA0003911635030000051
其中，Θi,k(t)为t时刻火灾现场空间状态危险度；FCj为ISOTSI13571中建议的为使人失能的刺激性气体的生命安全准则。
进一步，在步骤S5中，具体执行以下操作：
S5.1、根据火源位置信息、火灾现场空间状态危险度以及火灾现场的人员密度信息和人员位置信息，计算火灾现场各个疏散区域的疏散风险：
Figure BDA0003911635030000052
其中，Risk(x,y,t)为火灾疏散风险分布函数；Θi,k(t)为t时刻火灾现场空间危险度；
S5.2、根据各个疏散区域的疏散风险，构建火灾疏散势函数：
Figure BDA0003911635030000053
进一步，在步骤S6中，具体执行以下操作：
将火灾风险势函数φ(x,y,t)作为行人运动的路径选择最优策略原则，采用Dijkstra算法计算最优疏散方向和最优疏散路径，其中，火灾疏散势函数的Dijkstra算法原则为选取疏散势函数最小的路径，具体如下：
Figure BDA0003911635030000054
其中，P(x,y)为各个区域的火灾危险度；φi(x,y,z)为第i条路径上的火灾疏散势函数φ(x,y,z)；M为疏散方案中涉及的疏散区域总数。
进一步，在步骤S7中，具体执行以下操作：
以疏散时使用的辅助疏散设备的位置(x0,y0)为起点，并依据辅助疏散设备间隔时间更新的位置(x,y)，不断计算并更新最优疏散方向和最优疏散路径，根据积分路径l的指向积分方向(x′(s),y′(s))，向辅助疏散设备发送最优疏散方向和最优疏散路径。
本发明的第二个目的可以通过采取如下技术方案达到：
一种基于在线火灾危险度评测的智能疏散系统，应用于所述的基于在线火灾危险度评测的智能疏散方法，包括：
火灾信息实时监测设备，布置在建筑物内部各区域，用于实时监测建筑物内部各区域火灾发生情况，并采集火灾现场信息；
火源位置确定模块，用于根据火灾现场信息，采用最小二乘法进行火源参数推演，确定火源位置信息；
火灾危险度确定模块，用于根据火源位置信息，并以ISO安全威胁为原则进行动态的火灾现场空间状态危险度评估；
最优疏散方向和最优疏散路径计算模块，用于根据火源位置信息、火灾现场空间状态危险度以及火灾现场的人员密度信息和人员位置信息，计算火灾现场各个疏散区域的疏散风险，构建火灾疏散势函数，接着将火灾风险势函数作为行人运动的路径选择最优策略原则，基于Dijkstra算法计算最优疏散方向和最优疏散路径；
最优疏散方向和最优疏散路径更新模块，用于以疏散时的位置为起点，并依据间隔时间更新的位置，不断计算并更新最优疏散方向和最优疏散路径；
辅助疏散设备，包括显示设备和手持设备，用于接收火源位置信息、火灾现场空间状态危险度、火灾现场信息、建筑结构信息、实时更新的最优疏散方向和最优疏散路径。
本发明与现有技术相比，具有如下优点与有益效果：
1、本发明对火灾现场信息和火源位置信息进行有效集成和分析处理，结合火灾现场最为关键的多项信息做好疏散路径综合规划。
2、本发明能够实现对火灾发生时建筑物内部各区域的危险度及疏散风险的动态在线分析。
3、本发明根据火灾现场的在线危险度分析，实现疏散路径的动态优化，基于火灾发生当前时刻的火灾信息进行疏散路径规划，采集的是动态数据，路径规划能够随时间更新。
4、本发明通过手持设备或显示设备接收最优疏散方向和路径，路径规划及时有效，可靠性强，能够较好的保障人员尽快疏散到安全区域。
附图说明
图1为本发明的智能疏散方法的流程图。
图2为本发明针对位置X进行火源参数推演的示意图。
图3为本发明针对位置Y位置进行火源参数推演的示意图。
图4为本发明的智能疏散方法疏散路径优化的示意图。
图5为本发明的辅助疏散设备的运行界面图。
图6为本发明的智能疏散系统的结构示意图。
图7为本发明中火灾信息实时监测设备、显示设备和手持设备的布置示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，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。
如图1至图5所示，本实施例提供了一种基于在线火灾危险度评测的智能疏散方法，包括以下步骤：
S1、采用火灾信息实时监测设备实时采集i种多源火灾现场信息，根据实时采集的i种多源火灾现场信息形成现场燃烧的时间序列的四维信息矢量样本；
其中，火灾信息实时监测设备包括感烟传感器、感温传感器、亮度测量仪和视频采集单元，将感烟传感器、感温传感器、亮度测量仪和视频采集单元布置在建筑物内部各区域，用于实时监测建筑物内部各区域火灾发生情况；
火灾现场信息包括温度信息、一氧化碳浓度信息、氧气浓度信息、火焰亮度信息和视频信息中的一种或多种；
同时在建筑物内部各个疏散通道和房间内布置有用于接收火源位置信息、火灾现场空间状态危险度、火灾现场信息、建筑结构信息、最优疏散方向和最优疏散路径的辅助疏散设备。
S2、基于小波变换原理对步骤S1获得的四维信息矢量样本进行火灾现场信息降噪，得到降噪后的有效多源监测信息；具体执行以下操作：
S2.1、对步骤S1获得的四维信息矢量样本
Figure BDA0003911635030000081
其中，对于信号集合
Figure BDA0003911635030000082
i表示信息类型，k表示时间序列，αj表示空间序列，
Figure BDA0003911635030000083
Figure BDA0003911635030000084
分别表示选取的三个连续时刻的信号，接着根据火灾发展动力学，采用快速火模型，根据小波变换函数形式，建立时间序列的火灾信号仿真曲线：
Figure BDA0003911635030000085
其中，
Figure BDA0003911635030000086
为仿真信号；sn为空间n中的平移参数；k为时间序列；aj为传感器编号，表示装载于坐标位置(xj,yj)((xj,yj)∈n)上序号aj的传感器；
S2.2、计算前k个时刻信号特征量的平均值，并根据该平均值预测k+1时刻信号特征量的值；取前k个时刻中的连续三个时刻t1、t2、t3的信号特征量的平均值作为降噪处理参考量，记做
Figure BDA0003911635030000091
表示三个连续时刻t1、t2、t3的降噪处理参考量，其中，
Figure BDA0003911635030000092
表示t1时刻的降噪处理参考量；
Figure BDA0003911635030000093
表示t2时刻的降噪处理参考量；
Figure BDA0003911635030000094
表示t3时刻的降噪处理参考量；
S2.3、根据测试信号和仿真曲线之间的相似程度，进行降噪处理：
Figure BDA0003911635030000095
其中，
Figure BDA0003911635030000096
表示
Figure BDA0003911635030000097
和
Figure BDA0003911635030000098
的矢量内积；
Figure BDA0003911635030000099
表示矢量
Figure BDA00039116350300000910
和
Figure BDA00039116350300000911
的范数；Sij表示两矢量
Figure BDA00039116350300000912
的特征相似度；
同时引入一个阀值δ，其值域为[0,1]，有：
Sij<δ→False(i＝1,2,....,n)
Sij>δ→True(i＝1,2,....,n)
当输出值为True时，表示探测点传出的信号有效；当输出值为False时，表示探测点传出的信号无效，需除去此信号数据；
最终得到降噪后的有效多源监测信息
Figure BDA00039116350300000913
S3、对步骤S2降噪后的有效多源监测信息，采用最小二乘法进行火源参数推演，计算火源参数分布概率，确定火源位置信息；具体执行以下操作：
S3.1、对步骤S2降噪后的有效多源监测信息
Figure BDA00039116350300000914
根据最小二乘优化模型方法，建立火源目标函数的最小二乘优化函数，即：
Figure BDA00039116350300000915
其中，X为火源待反演参数，N为总的探测点数；
S3.2、采用遗传算法，对N个探测点的监测温度信息进行迭代求解，反算出火源位置信息。
S4、基于步骤S3获得的火源位置信息，并以ISO安全威胁为原则进行动态的火灾现场空间状态危险度评估；具体执行以下操作：
基于步骤S3获得的火源位置信息，以ISO安全威胁为原则，定制动态的火灾现场危险样本准则以及安全样本准则，进行动态的火灾现场空间状态危险度评估；
所述火灾现场空间状态危险度评估为：
Figure BDA0003911635030000101
其中，Θi,k(t)为t时刻火灾现场空间状态危险度；FCj为ISOTSI13571中建议的为使人失能的刺激性气体的生命安全准则。
S5、根据火源位置信息、火灾现场空间状态危险度以及火灾现场的人员密度信息和人员位置信息，计算火灾现场各个疏散区域的疏散风险，根据各个疏散区域的疏散风险，构建火灾疏散势函数；具体执行以下操作：
S5.1、根据火源位置信息、火灾现场空间状态危险度以及火灾现场的人员密度信息和人员位置信息，计算火灾现场各个疏散区域的疏散风险：
Figure BDA0003911635030000102
其中，Risk(x,y,t)为火灾疏散风险分布函数；Θi,k(t)为t时刻火灾现场空间危险度；
S5.2、根据各个疏散区域的疏散风险，构建火灾疏散势函数：
Figure BDA0003911635030000103
S6、将火灾风险势函数作为行人运动的路径选择最优策略原则，基于Dijkstra算法计算最优疏散方向和最优疏散路径，作为疏散行人的运动导航方案，实现建筑的智能疏散的路径规划及指示；具体执行以下操作：
将火灾风险势函数φ(x,y,t)作为行人运动的路径选择最优策略原则，采用Dijkstra算法计算最优疏散方向和最优疏散路径，其中，火灾疏散势函数的Dijkstra算法原则为选取疏散势函数最小的路径，具体如下：
Figure BDA0003911635030000111
其中，P(x,y)为各个区域的火灾危险度；φi(x,y,z)为第i条路径上的火灾疏散势函数φ(x,y,z)；M为疏散方案中涉及的疏散区域总数。
S7、以疏散时的位置为起点，并依据间隔时间更新的位置，不断计算并更新最优疏散方向和最优疏散路径；具体执行以下操作：
以疏散时使用的辅助疏散设备的位置(x0,y0)为起点，并依据辅助疏散设备间隔时间更新的位置(x,y)，不断计算并更新最优疏散方向和最优疏散路径，根据积分路径l的指向积分方向(x′(s),y′(s))，向辅助疏散设备发送最优疏散方向和最优疏散路径。
如图6、图7所示，本实施例还提供了一种基于在线火灾危险度评测的智能疏散系统，应用于上述基于在线火灾危险度评测的智能疏散方法，包括：
火灾信息实时监测设备1，包括感烟传感器、感温传感器、亮度测量仪和视频采集单元中的一种或多种，将感烟传感器、感温传感器、亮度测量仪和视频采集单元中的一种或多种布置在建筑物内部各区域，用于实时监测建筑物内部各区域火灾发生情况，通过实时采集火灾现场信息，并将信息通过二总线方式传递至总控制器4；
火源位置确定模块，用于根据火灾现场信息，采用最小二乘法进行火源参数推演，确定火源位置；
火灾危险度确定模块，用于根据火源位置信息，并以ISO安全威胁为原则进行动态的火灾现场空间状态危险度评估；
最优疏散方向和最优疏散路径计算模块，用于根据火源位置信息、火灾现场空间状态危险度以及火灾现场的人员密度信息和人员位置信息，计算火灾现场各个疏散区域的疏散风险，构建火灾疏散势函数，接着将火灾风险势函数作为行人运动的路径选择最优策略原则，基于Dijkstra算法计算最优疏散方向和最优疏散路径；
最优疏散方向和最优疏散路径更新模块，用于以疏散时的位置为起点，并依据间隔时间更新的位置，不断计算并更新最优疏散方向和最优疏散路径；
辅助疏散设备，包括手持设备2和显示设备3，显示设备3布置于建筑物消防疏散通道内，每间隔10米设置一台，手持设备2摆放于建筑物各个房间内显而易见区域，人员在火灾发生时可以就近获取疏散信息，显示设备和手持设备用于接收火源位置信息、火灾现场空间状态危险度、火灾现场信息、建筑结构信息、实时更新的最优疏散方向和最优疏散路径。
本发明充分运用火灾危险度信息，并且在此基础上进行综合的疏散决策，从而形成行之有效的、随时间动态变化的决策方案。同时，本发明还可提供更为直观的辅助疏散设备，使得疏散人员可以更为直接的获取火灾现场空间状态危险度，获取更加有效的疏散路线方案，进而减少疏散的盲目性，提高建筑内部疏散的效率和安全性。
另外，本发明不仅对建筑内部疏散具有重要作用，还可以对其进行扩展，如通过设置通信设备，实现与消防部门的消防指挥系统的对接，将火源位置信息和火灾现场空间状态危险度发送给消防指挥系统，通过与消防部门的消防指挥系统相结合，可以为消防部门灭火、救援服务，借此提升消防部门灭火和救援的效率。
以上所述，仅为本发明专利较佳的实施例，但本发明专利的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明专利所公开的范围内，根据本发明专利的技术方案及其发明专利构思加以等同替换或改变，都属于本发明专利的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于在线火灾危险度评测的智能疏散方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、实时采集多种多源火灾现场信息，根据实时采集的多种多源火灾现场信息形成现场燃烧的时间序列的四维信息矢量样本；
S2、基于小波变换原理对步骤S1获得的四维信息矢量样本进行火灾现场信息降噪，得到降噪后的有效多源监测信息；
S3、对步骤S2降噪后的有效多源监测信息，采用最小二乘法进行火源参数推演，确定火源位置信息；
S4、基于步骤S3获得的火源位置信息，并以ISO安全威胁为原则进行动态的火灾现场空间状态危险度评估；
S5、根据火源位置信息、火灾现场空间状态危险度以及火灾现场的人员密度信息和人员位置信息，计算火灾现场各个疏散区域的疏散风险，根据各个疏散区域的疏散风险，构建火灾疏散势函数；
S6、将火灾风险势函数作为行人运动的路径选择最优策略原则，基于Dijkstra算法计算最优疏散方向和最优疏散路径；
S7、以疏散时的位置为起点，并依据间隔时间更新的位置，不断计算并更新最优疏散方向和最优疏散路径。
2.根据权利要求1所述的基于在线火灾危险度评测的智能疏散方法，其特征在于，采用火灾信息实时监测设备实时采集i种多源火灾现场信息，火灾信息实时监测设备包括感烟传感器、感温传感器、亮度测量仪和视频采集单元，将感烟传感器、感温传感器、亮度测量仪和视频采集单元布置在建筑物内部各区域，用于实时监测建筑物内部各区域火灾发生情况，且建筑物内部各个疏散通道和房间内布置有用于接收火源位置信息、火灾现场空间状态危险度、火灾现场信息、建筑结构信息、最优疏散方向和最优疏散路径的辅助疏散设备。
3.根据权利要求1所述的基于在线火灾危险度评测的智能疏散方法，其特征在于，所述火灾现场信息包括温度信息、一氧化碳浓度信息、氧气浓度信息、火焰亮度信息和视频信息中的一种或多种。
4.根据权利要求1所述的基于在线火灾危险度评测的智能疏散方法，其特征在于，在步骤S2中，具体执行以下操作：
S2.1、对步骤S1获得的四维信息矢量样本
Figure FDA0003911635020000021
其中，对于信号集合
Figure FDA0003911635020000022
i表示信息类型，k表示时间序列，αj表示空间序列，
Figure FDA0003911635020000023
Figure FDA0003911635020000024
分别表示选取的三个连续时刻的信号，接着根据火灾发展动力学，采用快速火模型，根据小波变换函数形式，建立时间序列的火灾信号仿真曲线：
Figure FDA0003911635020000025
其中，
Figure FDA0003911635020000026
为仿真信号；sn为空间n中的平移参数；k为时间序列；aj为传感器编号，表示装载于坐标位置(xj,yj)((xj,yj)∈n)上序号aj的传感器；
S2.2、计算前k个时刻信号特征量的平均值，并根据该平均值预测k+1时刻信号特征量的值；取前k个时刻中的连续三个时刻t1、t2、t3的信号特征量的平均值作为降噪处理参考量，记做
Figure FDA0003911635020000027
表示三个连续时刻t1、t2、t3的降噪处理参考量，其中，
Figure FDA0003911635020000028
表示t1时刻的降噪处理参考量；
Figure FDA0003911635020000029
表示t2时刻的降噪处理参考量；
Figure FDA00039116350200000210
表示t3时刻的降噪处理参考量；
S2.3、根据测试信号和仿真曲线之间的相似程度，进行降噪处理：
Figure FDA00039116350200000211
其中，
Figure FDA00039116350200000212
表示
Figure FDA00039116350200000213
和
Figure FDA00039116350200000214
的矢量内积；
Figure FDA00039116350200000215
表示矢量
Figure FDA00039116350200000216
和
Figure FDA00039116350200000217
的范数；Sij表示两矢量
Figure FDA00039116350200000218
的特征相似度；
同时引入一个阀值δ，其值域为[0,1]，有：
Sij<δ→False(i＝1,2,....,n)
Sij>δ→True(i＝1,2,....,n)
当输出值为True时，表示探测点传出的信号有效；当输出值为False时，表示探测点传出的信号无效，需除去此信号数据；
最终得到降噪后的有效多源监测信息
Figure FDA0003911635020000031
5.根据权利要求1所述的基于在线火灾危险度评测的智能疏散方法，其特征在于，在步骤S3中，具体执行以下操作：
S3.1、对步骤S2降噪后的有效多源监测信息
Figure FDA0003911635020000032
根据最小二乘优化模型方法，建立火源目标函数的最小二乘优化函数，即：
Figure FDA0003911635020000033
其中，X为火源待反演参数，N为总的探测点数；
S3.2、采用遗传算法，对N个探测点的监测温度信息进行迭代求解，反算出火源位置信息。
6.根据权利要求1所述的基于在线火灾危险度评测的智能疏散方法，其特征在于，在步骤S4中，具体执行以下操作：
基于步骤S3获得的火源位置信息，以ISO安全威胁为原则，定制动态的火灾现场危险样本准则以及安全样本准则，进行动态的火灾现场空间状态危险度评估；
所述火灾现场空间状态危险度评估为：
Figure FDA0003911635020000034
其中，Θi,k(t)为t时刻火灾现场空间状态危险度；FCj为ISOTSI13571中建议的为使人失能的刺激性气体的生命安全准则。
7.根据权利要求1所述的基于在线火灾危险度评测的智能疏散方法，其特征在于，在步骤S5中，具体执行以下操作：
S5.1、根据火源位置信息、火灾现场空间状态危险度以及火灾现场的人员密度信息和人员位置信息，计算火灾现场各个疏散区域的疏散风险：
Figure FDA0003911635020000041
其中，Risk(x,y,t)为火灾疏散风险分布函数；Θi,k(t)为t时刻火灾现场空间危险度；
S5.2、根据各个疏散区域的疏散风险，构建火灾疏散势函数：
Figure FDA0003911635020000042
8.根据权利要求1所述的基于在线火灾危险度评测的智能疏散方法，其特征在于，在步骤S6中，具体执行以下操作：
将火灾风险势函数φ(x,y,t)作为行人运动的路径选择最优策略原则，采用Dijkstra算法计算最优疏散方向和最优疏散路径，其中，火灾疏散势函数的Dijkstra算法原则为选取疏散势函数最小的路径，具体如下：
Figure FDA0003911635020000043
其中，P(x,y)为各个区域的火灾危险度；φi(x,y,z)为第i条路径上的火灾疏散势函数φ(x,y,z)；M为疏散方案中涉及的疏散区域总数。
9.根据权利要求1所述的基于在线火灾危险度评测的智能疏散方法，其特征在于，在步骤S7中，具体执行以下操作：
以疏散时使用的辅助疏散设备的位置(x0,y0)为起点，并依据辅助疏散设备间隔时间更新的位置(x,y)，不断计算并更新最优疏散方向和最优疏散路径，根据积分路径l的指向积分方向(x′(s),y′(s))，向辅助疏散设备发送最优疏散方向和最优疏散路径。
10.一种基于在线火灾危险度评测的智能疏散系统，其特征在于，应用于权利要求1～9任一项所述的基于在线火灾危险度评测的智能疏散方法，包括：
火灾信息实时监测设备，布置在建筑物内部各区域，用于实时监测建筑物内部各区域火灾发生情况，并采集火灾现场信息；
火源位置确定模块，用于根据火灾现场信息，采用最小二乘法进行火源参数推演，确定火源位置；
火灾危险度确定模块，用于根据火源位置信息，并以ISO安全威胁为原则进行动态的火灾现场空间状态危险度评估；
最优疏散方向和最优疏散路径计算模块，用于根据火源位置信息、火灾现场空间状态危险度以及火灾现场的人员密度信息和人员位置信息，计算火灾现场各个疏散区域的疏散风险，构建火灾疏散势函数，接着将火灾风险势函数作为行人运动的路径选择最优策略原则，基于Dijkstra算法计算最优疏散方向和最优疏散路径；
最优疏散方向和最优疏散路径更新模块，用于以疏散时的位置为起点，并依据间隔时间更新的位置，不断计算并更新最优疏散方向和最优疏散路径；
辅助疏散设备，包括显示设备和手持设备，用于接收火源位置信息、火灾现场空间状态危险度、火灾现场信息、建筑结构信息、实时更新的最优疏散方向和最优疏散路径。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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