CN115936350A - 一种基于大数据的区域性消防资源调配方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及资源调度技术领域，具体公开了一种基于大数据的区域性消防资源调配方法及系统，所述方法包括基于地图服务获取待检区域中的通行网路，根据交通数据定时标记各通行网路的拥挤状态；根据各通行网路的拥挤状态修正各消防点的辐射区域；基于所述通行网路将待检区域切分为子区域，确定子区域的火灾概率；根据所述火灾概率判断包含该子区域的辐射区域是否满足预设的条件；根据判断结果调节各消防点的消防资源。本发明基于地图服务定时获取各个消防点能够辐射的区域，然后查询各个子区域能够被多少个消防点辐射并进行备案，最后根据备案结果统计消防点的消防压力，对消防资源进行调配，极大地提高了消防资源的分配合理性。

Description

一种基于大数据的区域性消防资源调配方法及系统

技术领域

本发明涉及资源调度技术领域，具体是一种基于大数据的区域性消防资源调配方法及系统。

背景技术

火灾是指在时间或空间上失去控制的燃烧所造成的灾害，其蔓延速度和危害性极大。

火灾分为两种，一种随机性极强的火灾，这种火灾往往是相关人员的过失导致的，还有一种是自发型火灾，自发型火灾可以预测。

无论是何种火灾，在现有的消防资源分配架构下，都可以快速的组织消防力量，完成消防任务，但是，消防资源是有限的，如何调配有限的消防资源是很重要的一个问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大数据的区域性消防资源调配方法及系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于大数据的区域性消防资源调配方法，所述方法包括：

基于地图服务获取待检区域中的通行网路，根据交通数据定时标记各通行网路的拥挤状态；

根据各通行网路的拥挤状态修正各消防点的辐射区域；所述辐射区域的辐射边界含有时间标签；

基于所述通行网路将待检区域切分为子区域，确定子区域的火灾概率；

根据所述火灾概率判断包含该子区域的辐射区域是否满足预设的条件；

根据判断结果调节各消防点的消防资源。

作为本发明进一步的方案：所述基于地图服务获取待检区域中的通行网路，根据交通数据定时标记各通行网路的拥挤状态的步骤包括：

显示含有信标的地图，接收用户的选取信息，连接选取的信标，确定待检区域；

接收用户输入的调节信息，对待检区域进行调节；

基于地图服务查询调节后的待检区域中的道路信息，根据所述道路信息得到通行网路；

基于预设的采集频率获取各道路信息的拥堵状况，根据拥堵状况对通行网路的各部分进行标记。

作为本发明进一步的方案：所述根据各通行网路的拥挤状态修正各消防点的辐射区域的步骤包括：

在待检区域中查询消防点，计算不同交通工具下的等时距离组；所述等时距离组中各数据的时间间隔为预设值；

查询以各消防点为起点的通行路段，根据等时距离组在各通行路段中标记终点；

实时读取含有拥挤状态的通行网路，根据拥挤状态调节各通行路段中的终点；

连接同一时刻对应的调节后的终点，得到含有时间标签的辐射区域。

作为本发明进一步的方案：所述基于所述通行网路将待检区域切分为子区域，确定子区域的火灾概率的步骤包括：

基于所述通行网路将待检区域切分为子区域，获取各子区域的区域类型；所述区域类型包括商用区和民用区；

获取各子区域的线路维护记录，将所述线路维护记录输入预设的判定模型，得到线路评分；

实时获取各子区域的天气信息，根据所述天气信息生成外界影响分；

将所述线路评分和所述外界影响分输入预设的计算公式，得到子区域的火灾概率；其中，所述计算公式为线性公式。

作为本发明进一步的方案：所述根据所述火灾概率判断包含该子区域的辐射区域是否满足预设的条件的步骤包括：

获取包含该子区域的辐射区域及其对应的消防点；

根据消防点与子区域的距离对消防点进行分类，得到不同距离范围内的消防点数量；

根据不同距离范围内的消防点数量计算该子区域的安全分；

将所述安全分与预设的分数阈值进行比对，当所述安全分达到预设的分数阈值，向消防点的备案表中插入该子区域的标签。

作为本发明进一步的方案：所述根据判断结果调节各消防点的消防资源的步骤包括：

读取消防点的备案表，查询备案表中各子区域的火灾概率，得到概率数组；

根据所述概率数组判断消防点的消防压力分；

根据所述消防压力分调节消防资源。

本发明技术方案还提供了一种基于大数据的区域性消防资源调配系统，所述系统包括：

网路分析模块，用于基于地图服务获取待检区域中的通行网路，根据交通数据定时标记各通行网路的拥挤状态；

辐射区域确定模块，用于根据各通行网路的拥挤状态修正各消防点的辐射区域；所述辐射区域的辐射边界含有时间标签；

火灾概率确定模块，用于基于所述通行网路将待检区域切分为子区域，确定子区域的火灾概率；

概率判定模块，用于根据所述火灾概率判断包含该子区域的辐射区域是否满足预设的条件；

资源调节模块，用于根据判断结果调节各消防点的消防资源。

作为本发明进一步的方案：所述网路分析模块包括：

区域确定单元，用于显示含有信标的地图，接收用户的选取信息，连接选取的信标，确定待检区域；

区域调节单元，用于接收用户输入的调节信息，对待检区域进行调节；

道路查询单元，用于基于地图服务查询调节后的待检区域中的道路信息，根据所述道路信息得到通行网路；

定时标记单元，用于基于预设的采集频率获取各道路信息的拥堵状况，根据拥堵状况对通行网路的各部分进行标记。

作为本发明进一步的方案：所述辐射区域确定模块包括：

距离组计算单元，用于在待检区域中查询消防点，计算不同交通工具下的等时距离组；所述等时距离组中各数据的时间间隔为预设值；

终点标记单元，用于查询以各消防点为起点的通行路段，根据等时距离组在各通行路段中标记终点；

终点调节单元，用于实时读取含有拥挤状态的通行网路，根据拥挤状态调节各通行路段中的终点；

终点连接单元，用于连接同一时刻对应的调节后的终点，得到含有时间标签的辐射区域。

作为本发明进一步的方案：所述火灾概率确定模块包括：

类型获取单元，用于基于所述通行网路将待检区域切分为子区域，获取各子区域的区域类型；所述区域类型包括商用区和民用区；

评分判定单元，用于获取各子区域的线路维护记录，将所述线路维护记录输入预设的判定模型，得到线路评分；

影响分生成单元，用于实时获取各子区域的天气信息，根据所述天气信息生成外界影响分；

计算执行单元，用于将所述线路评分和所述外界影响分输入预设的计算公式，得到子区域的火灾概率；其中，所述计算公式为线性公式。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明基于地图服务定时获取各个消防点能够辐射的区域，然后查询各个子区域能够被多少个消防点辐射并进行备案，最后根据备案结果统计消防点的消防压力，对消防资源进行调配，极大地提高了消防资源的分配合理性，对现有的成熟的消防架构进行了进一步的优化。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例。

图1为基于大数据的区域性消防资源调配方法的流程框图。

图2为基于大数据的区域性消防资源调配方法的第一子流程框图。

图3为基于大数据的区域性消防资源调配方法的第二子流程框图。

图4为基于大数据的区域性消防资源调配方法的第三子流程框图。

图5为基于大数据的区域性消防资源调配方法的第四子流程框图。

图6为基于大数据的区域性消防资源调配方法的第五子流程框图。

具体实施方式

为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例1

图1为基于大数据的区域性消防资源调配方法的流程框图，本发明实施例中，一种基于大数据的区域性消防资源调配方法，所述方法包括：

步骤S100：基于地图服务获取待检区域中的通行网路，根据交通数据定时标记各通行网路的拥挤状态；

现有的地图服务非常完善，借助地图服务可以在用户选取的待检区域中获取通行网路，所述通行网路可以理解为道路网；与此同时，定时获取通行网路中各段的拥挤程度，这在现有的地图服务中是已有数据。

步骤S200：根据各通行网路的拥挤状态修正各消防点的辐射区域；所述辐射区域的辐射边界含有时间标签；

消防点的位置预先设置，在预设的时间段内，每个消防点都存在确定的辐射区域，辐射区域的含义是，该消防点能够对多大范围内的区域进行消防管控。

步骤S300：基于所述通行网路将待检区域切分为子区域，确定子区域的火灾概率；

根据通行网路可以对待检区域进行切分，得到不同的子区域，不同的子区域可以是园区，也可以是民居；不同子区域的房龄、线路参数及引起火灾的因素差别很大，相应的，火灾概率也不同。

步骤S400：根据所述火灾概率判断包含该子区域的辐射区域是否满足预设的条件；

依次查询各个子区域被哪些辐射区域包含，判断包含子区域的辐射区域是否满预设的条件，如果满足预设的条件，就说明该子区域的安全性较高，如果没有满足预设的条件，就需要增设消防点或其他提高安全性的设施。

步骤S500：根据判断结果调节各消防点的消防资源；

对子区域进行分析后，需要对各个消防点进行识别处理，判断各个消防点的消防压力，进而调配各个消防点的消防资源。

图2为基于大数据的区域性消防资源调配方法的第一子流程框图，所述基于地图服务获取待检区域中的通行网路，根据交通数据定时标记各通行网路的拥挤状态的步骤包括：

步骤S101：显示含有信标的地图，接收用户的选取信息，连接选取的信标，确定待检区域；

信标是地图中的关键点位，一般是路口处的标志性建筑，接收用户关于这些标志性建筑的选取信息并连接，可以得到一个边界。

步骤S102：接收用户输入的调节信息，对待检区域进行调节；

边界确定后，由用户输入调节信息，对边界进行调整，调整边界后的区域就是待检区域。

步骤S103：基于地图服务查询调节后的待检区域中的道路信息，根据所述道路信息得到通行网路；

在待检区域中查询道路信息，得到一个网格，所述网格就是通行网路。

步骤S104：基于预设的采集频率获取各道路信息的拥堵状况，根据拥堵状况对通行网路的各部分进行标记；

根据预设的时间间隔定时获取道路信息的拥堵状况，根据拥堵状况对通行网路中的各个部分进行标记，标记方式可以采用现有的标记方式，即根据红、黄、绿三种色值对通行网路进行标记。

图3为基于大数据的区域性消防资源调配方法的第二子流程框图，所述根据各通行网路的拥挤状态修正各消防点的辐射区域的步骤包括：

步骤S201：在待检区域中查询消防点，计算不同交通工具下的等时距离组；所述等时距离组中各数据的时间间隔为预设值；

在待检区域中查询已经设置好的消防点，这一过程是基础的地图应用过程；然后，计算不同交通工具下的等时距离组，对计算不同交通工具下的等时距离组的过程需要举例说明，比如，当交通工具为机动车是，三分钟、六分钟、九分钟等能够运行多长距离，就是所述等时距离组；值得一提的是，时间间隔可以调整，但是调整过程需要记录。

步骤S202：查询以各消防点为起点的通行路段，根据等时距离组在各通行路段中标记终点；

以消防点为起点，查询可能通行的路段，可能通行的路段的数量是有限值，根据等时距离组在可能通行的路段中标记各个时间段能够到达的位置，也就是所述终点；

步骤S203：实时读取含有拥挤状态的通行网路，根据拥挤状态调节各通行路段中的终点；

根据拥挤状态对各个终点进行适应性缩短，比如，当拥堵状态为红色时，将原有的终点进行比例式的缩放或者缩短预设的距离。

步骤S204：连接同一时刻对应的调节后的终点，得到含有时间标签的辐射区域；

连接调整后的终点，即可得到不同的辐射区域，不同辐射区域对应的时间是不同的。

图4为基于大数据的区域性消防资源调配方法的第三子流程框图，所述基于所述通行网路将待检区域切分为子区域，确定子区域的火灾概率的步骤包括：

步骤S301：基于所述通行网路将待检区域切分为子区域，获取各子区域的区域类型；所述区域类型包括商用区和民用区；

子区域的类型包括商用区和民用区，对应民用电和商用电。

步骤S302：获取各子区域的线路维护记录，将所述线路维护记录输入预设的判定模型，得到线路评分；

获取各子区域的线路维护记录，对线路维护记录进行分析，可以得到线路评分；分析规则由工作人员确定。

步骤S303：实时获取各子区域的天气信息，根据所述天气信息生成外界影响分；

火灾的影响因素，除了线路因素，天气因素也很重要，暴雨天出现室外火灾的情况几乎为零，因此，还需要考虑天气因素。

步骤S304：将所述线路评分和所述外界影响分输入预设的计算公式，得到子区域的火灾概率；其中，所述计算公式为线性公式；

根据工作人员预设的规则同时考虑线路评分和外界影响分，得到火灾概率。

图5为基于大数据的区域性消防资源调配方法的第四子流程框图，所述根据所述火灾概率判断包含该子区域的辐射区域是否满足预设的条件的步骤包括：

步骤S401：获取包含该子区域的辐射区域及其对应的消防点；

依次对不同的子区域进行分析，获取包含该子区域的辐射区域及对应的消防点；辐射区域是多层区域，只要有一层辐射区域包含该子区域即可。

步骤S402：根据消防点与子区域的距离对消防点进行分类，得到不同距离范围内的消防点数量；

根据消防点与子区域之间的距离可以对消防点进行分类，可以得到能够对该子区域进行安全管控的消防点分布情况。

步骤S403：根据不同距离范围内的消防点数量计算该子区域的安全分；

消防点分布情况与子区域的安全分是相关的，根据工作人员确定的映射关系，可以根据消防点分布情况得到子区域的安全分。

步骤S404：将所述安全分与预设的分数阈值进行比对，当所述安全分达到预设的分数阈值，向消防点的备案表中插入该子区域的标签；

当安全分达到一定程度时，那么在消防点处对该子区域进行备案，可以想到，一个子区域，可以由多个消防点对其进行备案。

图6为基于大数据的区域性消防资源调配方法的第五子流程框图，所述根据判断结果调节各消防点的消防资源的步骤包括：

步骤S501：读取消防点的备案表，查询备案表中各子区域的火灾概率，得到概率数组；

步骤S502：根据所述概率数组判断消防点的消防压力分；

步骤S503：根据所述消防压力分调节消防资源。

读取各个消防点的备案表，查询备案表中各个子区域火灾概率，火灾概率越高，配备的消防资源越多；当某个消防点可以对多个子区域进行安全管控时，其消防资源应该配备的更多一些，结合子区域数量及其火灾概率，对消防资源进行调配。

实施例2

在本发明实施例中，提供了一种基于大数据的区域性消防资源调配系统，所述系统包括：

网路分析模块，用于基于地图服务获取待检区域中的通行网路，根据交通数据定时标记各通行网路的拥挤状态；

辐射区域确定模块，用于根据各通行网路的拥挤状态修正各消防点的辐射区域；所述辐射区域的辐射边界含有时间标签；

火灾概率确定模块，用于基于所述通行网路将待检区域切分为子区域，确定子区域的火灾概率；

概率判定模块，用于根据所述火灾概率判断包含该子区域的辐射区域是否满足预设的条件；

资源调节模块，用于根据判断结果调节各消防点的消防资源。

所述网路分析模块包括：

区域确定单元，用于显示含有信标的地图，接收用户的选取信息，连接选取的信标，确定待检区域；

区域调节单元，用于接收用户输入的调节信息，对待检区域进行调节；

道路查询单元，用于基于地图服务查询调节后的待检区域中的道路信息，根据所述道路信息得到通行网路；

定时标记单元，用于基于预设的采集频率获取各道路信息的拥堵状况，根据拥堵状况对通行网路的各部分进行标记。

所述辐射区域确定模块包括：

距离组计算单元，用于在待检区域中查询消防点，计算不同交通工具下的等时距离组；所述等时距离组中各数据的时间间隔为预设值；

终点标记单元，用于查询以各消防点为起点的通行路段，根据等时距离组在各通行路段中标记终点；

终点调节单元，用于实时读取含有拥挤状态的通行网路，根据拥挤状态调节各通行路段中的终点；

终点连接单元，用于连接同一时刻对应的调节后的终点，得到含有时间标签的辐射区域。

所述火灾概率确定模块包括：

类型获取单元，用于基于所述通行网路将待检区域切分为子区域，获取各子区域的区域类型；所述区域类型包括商用区和民用区；

评分判定单元，用于获取各子区域的线路维护记录，将所述线路维护记录输入预设的判定模型，得到线路评分；

影响分生成单元，用于实时获取各子区域的天气信息，根据所述天气信息生成外界影响分；

计算执行单元，用于将所述线路评分和所述外界影响分输入预设的计算公式，得到子区域的火灾概率；其中，所述计算公式为线性公式。

所述基于大数据的区域性消防资源调配方法所能实现的功能均由计算机设备完成，所述计算机设备包括一个或多个处理器和一个或多个存储器，所述一个或多个存储器中存储有至少一条程序代码，所述程序代码由所述一个或多个处理器加载并执行以实现所述基于大数据的区域性消防资源调配方法的功能。

处理器从存储器中逐条取出指令、分析指令，然后根据指令要求完成相应操作，产生一系列控制命令，使计算机各部分自动、连续并协调动作，成为一个有机的整体，实现程序的输入、数据的输入以及运算并输出结果，这一过程中产生的算术运算或逻辑运算均由运算器完成；所述存储器包括只读存储器（Read-Only Memory，ROM），所述只读存储器用于存储计算机程序，所述存储器外部设有保护装置。

示例性的，计算机程序可以被分割成一个或多个模块，一个或者多个模块被存储在存储器中，并由处理器执行，以完成本发明。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，该指令段用于描述计算机程序在终端设备中的执行过程。

本领域技术人员可以理解，上述服务设备的描述仅仅是示例，并不构成对终端设备的限定，可以包括比上述描述更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器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，上述处理器是上述终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个用户终端的各个部分。

上述存储器可用于存储计算机程序和/或模块，上述处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现上述终端设备的各种功能。存储器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（比如信息采集模板展示功能、产品信息发布功能等）等；存储数据区可存储根据泊位状态显示系统的使用所创建的数据（比如不同产品种类对应的产品信息采集模板、不同产品提供方需要发布的产品信息等）等。此外，存储器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（Secure Digital， 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。

终端设备集成的模块/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系统中的全部或部分模块/单元，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述的计算机程序可存储于计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个系统实施例的功能。其中，计算机程序包括计算机程序代码，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。计算机可读介质可以包括：能够携带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 AccessMemory）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于大数据的区域性消防资源调配方法，其特征在于，所述方法包括：

基于地图服务获取待检区域中的通行网路，根据交通数据定时标记各通行网路的拥挤状态；

根据各通行网路的拥挤状态修正各消防点的辐射区域；所述辐射区域的辐射边界含有时间标签；

基于所述通行网路将待检区域切分为子区域，确定子区域的火灾概率；

根据所述火灾概率判断包含该子区域的辐射区域是否满足预设的条件；

根据判断结果调节各消防点的消防资源。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的区域性消防资源调配方法，其特征在于，所述基于地图服务获取待检区域中的通行网路，根据交通数据定时标记各通行网路的拥挤状态的步骤包括：

显示含有信标的地图，接收用户的选取信息，连接选取的信标，确定待检区域；

接收用户输入的调节信息，对待检区域进行调节；

基于地图服务查询调节后的待检区域中的道路信息，根据所述道路信息得到通行网路；

基于预设的采集频率获取各道路信息的拥堵状况，根据拥堵状况对通行网路的各部分进行标记。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的区域性消防资源调配方法，其特征在于，所述根据各通行网路的拥挤状态修正各消防点的辐射区域的步骤包括：

在待检区域中查询消防点，计算不同交通工具下的等时距离组；所述等时距离组中各数据的时间间隔为预设值；

查询以各消防点为起点的通行路段，根据等时距离组在各通行路段中标记终点；

实时读取含有拥挤状态的通行网路，根据拥挤状态调节各通行路段中的终点；

连接同一时刻对应的调节后的终点，得到含有时间标签的辐射区域。

4.根据权利要求1所述的基于大数据的区域性消防资源调配方法，其特征在于，所述基于所述通行网路将待检区域切分为子区域，确定子区域的火灾概率的步骤包括：

基于所述通行网路将待检区域切分为子区域，获取各子区域的区域类型；所述区域类型包括商用区和民用区；

获取各子区域的线路维护记录，将所述线路维护记录输入预设的判定模型，得到线路评分；

实时获取各子区域的天气信息，根据所述天气信息生成外界影响分；

将所述线路评分和所述外界影响分输入预设的计算公式，得到子区域的火灾概率；其中，所述计算公式为线性公式。

5.根据权利要求1所述的基于大数据的区域性消防资源调配方法，其特征在于，所述根据所述火灾概率判断包含该子区域的辐射区域是否满足预设的条件的步骤包括：

获取包含该子区域的辐射区域及其对应的消防点；

根据消防点与子区域的距离对消防点进行分类，得到不同距离范围内的消防点数量；

根据不同距离范围内的消防点数量计算该子区域的安全分；

将所述安全分与预设的分数阈值进行比对，当所述安全分达到预设的分数阈值，向消防点的备案表中插入该子区域的标签。

6.根据权利要求5所述的基于大数据的区域性消防资源调配方法，其特征在于，所述根据判断结果调节各消防点的消防资源的步骤包括：

读取消防点的备案表，查询备案表中各子区域的火灾概率，得到概率数组；

根据所述概率数组判断消防点的消防压力分；

根据所述消防压力分调节消防资源。

7.一种基于大数据的区域性消防资源调配系统，其特征在于，所述系统包括：

网路分析模块，用于基于地图服务获取待检区域中的通行网路，根据交通数据定时标记各通行网路的拥挤状态；

辐射区域确定模块，用于根据各通行网路的拥挤状态修正各消防点的辐射区域；所述辐射区域的辐射边界含有时间标签；

火灾概率确定模块，用于基于所述通行网路将待检区域切分为子区域，确定子区域的火灾概率；

概率判定模块，用于根据所述火灾概率判断包含该子区域的辐射区域是否满足预设的条件；

资源调节模块，用于根据判断结果调节各消防点的消防资源。

8.根据权利要求7所述的基于大数据的区域性消防资源调配系统，其特征在于，所述网路分析模块包括：

区域确定单元，用于显示含有信标的地图，接收用户的选取信息，连接选取的信标，确定待检区域；

区域调节单元，用于接收用户输入的调节信息，对待检区域进行调节；

道路查询单元，用于基于地图服务查询调节后的待检区域中的道路信息，根据所述道路信息得到通行网路；

定时标记单元，用于基于预设的采集频率获取各道路信息的拥堵状况，根据拥堵状况对通行网路的各部分进行标记。

9.根据权利要求7所述的基于大数据的区域性消防资源调配系统，其特征在于，所述辐射区域确定模块包括：

距离组计算单元，用于在待检区域中查询消防点，计算不同交通工具下的等时距离组；所述等时距离组中各数据的时间间隔为预设值；

终点标记单元，用于查询以各消防点为起点的通行路段，根据等时距离组在各通行路段中标记终点；

终点调节单元，用于实时读取含有拥挤状态的通行网路，根据拥挤状态调节各通行路段中的终点；

终点连接单元，用于连接同一时刻对应的调节后的终点，得到含有时间标签的辐射区域。

10.根据权利要求7所述的基于大数据的区域性消防资源调配系统，其特征在于，所述火灾概率确定模块包括：

类型获取单元，用于基于所述通行网路将待检区域切分为子区域，获取各子区域的区域类型；所述区域类型包括商用区和民用区；

评分判定单元，用于获取各子区域的线路维护记录，将所述线路维护记录输入预设的判定模型，得到线路评分；

影响分生成单元，用于实时获取各子区域的天气信息，根据所述天气信息生成外界影响分；

计算执行单元，用于将所述线路评分和所述外界影响分输入预设的计算公式，得到子区域的火灾概率；其中，所述计算公式为线性公式。

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