CN115982911B - 一种警网融合社会治理一体化平台管理方法 - Google Patents
一种警网融合社会治理一体化平台管理方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种警网融合社会治理一体化平台管理方法，通过对社区按照小区进行网格化划分，并对网格内安全隐患位置和重点人群进行计算标记，构建网格内人员情况和安全隐患模型，数据采集模块分别对网格内的各个采集终端的采集数据进行采集，对感知的火灾现场的异常数据进行处理，对火灾现场进行快速感知，将实时采集的火灾数据代入模型构建模块，构建火灾态势预判模型、重点人员安全预判模型和危险气体扩散预判模型，得出预判结果，根据预判结果，对距离火点不同位置的人员发布提醒预警信息，并根据数据的采集更新不断计算更新预警信息，并对救护人员提供救护排序，便于对重点人员提供快速有序救助，有效的保护了重点人群。
Description
技术领域
本发明涉及数字信息的传输领域，特别涉及一种警网融合社会治理一体化平台管理方法。
背景技术
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思：其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。物联网就是“物物相连的互联网”。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算、广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新版本是物联网发展的灵魂，活点定义：利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起，形成人与物、物与物相联，实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。物联网是互联网的延伸，它包括互联网及互联网上所有的资源，兼容互联网所有的应用，但物联网中所有的元素(所有的设备、资源及通信等)都是个性化和私有化的；
为了实现社区居民安居乐业的愿望，研究制定“网格+警格”工作实施方案，整合社区民警、网格员、辅警、小区物业人员、专兼职调解员等力量，建立“一格一策”巡防机制、联席会议制度、“网格+警格”业务协作机制，为双网融合提供制度保障，在进行警网融合的过程中第一步是要将社区中需要帮助的重点人员进行快速查找，而现有的技术大多只是通过年龄对重点人员进行初步分类，这样容易导致真正困难的重点人员在危险中失去帮助，同时在发生危险对重点人员进行帮助时，现有的管理系统无法提出合理快速的救援方案，这样浪费了大量的救援时间和救援精力的同时，对重点人员的救援效果较差，本发明是为了解决这一问题，提出一种警网融合社会治理一体化平台管理方法。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种警网融合社会治理一体化平台管理方法，能够有效解决背景技术中的问题：在进行警网融合的过程中第一步是要将社区中需要帮助的重点人员进行快速查找，而现有的技术大多只是通过年龄对重点人员进行初步分类，这样容易导致真正困难的重点人员在危险中失去帮助，同时在发生危险对重点人员进行帮助时，现有的管理系统无法提出合理快速的救援方案，这样浪费了大量的救援时间和救援精力的同时，对重点人员的救援效果较差。
为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：
一种警网融合社会治理一体化平台管理方法，其流程框架包括以下步骤：
S10、对社区按照小区进行网格化划分，并对网格内安全隐患位置和重点人群进行计算标记，构建网格内人员情况和安全隐患模型；
S11、数据采集模块分别对网格内的各个采集终端的采集数据进行采集，对感知的火灾现场的异常数据进行处理，对火灾现场进行快速感知；
S13、将实时采集的火灾数据代入模型构建模块，构建火灾态势预判模型、重点人员安全预判模型和危险气体扩散预判模型，得出预判结果；
S14、根据预判结果，对距离火点不同位置的人员发布提醒预警信息，并根据数据的采集更新不断计算更新预警信息，并对救护人员提供救护排序；
其原理构建包括数据采集平台、数据处理平台和数据管理平台，所述数据采集平台用于对网格内的人员、火灾、警员和物联网数据进行采集，所述数据处理平台用于对数据导入模型构建模块中进行模型的构建和危险趋势的预判，所述数据管理平台用于危险数据的反馈和刺激的施加，进而辅助人员的有序撤离；
其中，所述数据采集平台包括居民数据采集模块、附近警员数据采集模块、物联网数据采集模块和警用无人机采集模块，所述居民数据采集模块用于对居民的健康状况数据和位置数据进行采集，所述附近警员数据采集模块用于对附近人员数据进行采集，所述物联网数据采集模块用于采集火灾现场各个用电器的运行数据，所述警用无人机采集模块用于采集火灾现场的数据信息；
所述居民数据采集模块包括老年人运动手环、学生智能手表和居民手机终端，所述老年人运动手环用于采集老年人的身体健康情况，所述学生智能手表用于采集学生的位置(Xjdz1,Xwdz1)和移速数据信息Vxs，所述居民手机终端用于采集居民的位置Xjdz3,Xwdz3和移速数据信息Vjm；
其中，所述警用无人机采集模块包括火灾数据采集单元和现场人员数据采集单元，所述火灾数据采集单元用于采集火灾数据，其中包括火焰区反应温度值Thz、风速风向vfs和ofx、一氧化碳浓度Ico、氧气浓度Io2、现场可燃物分布面积比Skrw和电器设备分布面积比Sdq,所述现场人员数据采集单元用于对火灾现场附近人员进行数据资料的采集。
本发明进一步的改进在于，所述老年人运动手环包括重心高度采集单元、血压数据采集单元、定位单元和心率数据采集单元，所述重心高度采集单元用于采集老年人的重心高度数据hzx，所述定位单元用于采集居民所在的位置Xjdz3,Xwdz3，所述血压数据采集单元用于采集老年人的血压数据Xxy，所述心率数据采集单元用于采集老年人的心率数据信息Xxl。
本发明进一步的改进在于，所述数据处理平台包括数据预处理模块、多数据融合模块、模型构建模块和危险趋势预判模块，所述数据预处理模块用于对数据进行收集发送预处理操作，所述多数据融合模块用于将采集的多组数据进行融合传输，所述模型构建模块用于将采集的多组数据导入火灾态势模型、重点人员安全模型和危险气体扩散模型中进行模型的构建，所述危险趋势预判模块包括火灾态势预判单元、重点人员安全预判单元和危险气体扩散预判单元，所述火灾态势预判单元用于对火灾在各个方向上的蔓延速度进行预判，所述重点人员安全预判单元用于对火灾蔓延范围内的重点人员的安全系数进行预判，所述危险气体扩散预判单元用于对危险气体在各个方向上的扩散速度进行预判。
本发明进一步的改进在于，所述火灾态势预判单元中包括火灾态势预判策略，所述火灾态势预判策略包括以下具体步骤：1)将采集的火灾数据导入火灾蔓延公式中计算无风条件下，火灾在居民楼中横向的蔓延公式，计算在无风的条件下火灾的横向蔓延速度，横向蔓延速度公式为：其中，R为无风条件下横向火灾蔓延速度，Thz为火焰区反应温度值，ξ为火灾蔓延率，p为可燃物的密度，ε为有效热系数，Q为点燃单位质量的可燃物所需的热量，Ico为测量的一氧化碳浓度，Ico′为未发生火灾时的一氧化碳浓度，Skrw现场可燃物分布面积比，Sdq为电器设备分布面积比，Io2为测量的氧气浓度，Io2′为未发生火灾时的氧气浓度；
2)测量当前的风速风向特征代入，计算有风时横向的火灾蔓延速度，则横向有风蔓延速度公式为：其中OFJ为风速等级，θ为风向与楼层面所成的角度；
3)将火灾位置Xhzjdz3,Xhzwdz3、居民所在的位置Xjdz3,Xwdz3和横向有风蔓延速度导入急救时间公式中，计算居民的最低逃离时间，由于将数据代入导出由此计算得出居民的最小逃离时间tmin。
本发明进一步的改进在于，所述重点人员安全预判单元用于预测重点人员在最小逃离时间tmin内逃离至安全位置的概率，其中包括重点人员判断策略和重点人员安全预判策略，所述重点人员判断策略包括以下具体步骤：1)设定阈值myz，将居民年龄、一周内的血压平均数据Xxy和一周内的心率数据信息Xxl提取；2)将取值导入人员重点值计算公司中进行重点值计算，得出居民的重点值m，其中重点值m的适配公式为：其中a1为年龄占比系数，a2为血压占比系数，a3为心率占比系数，1＝a1+a2+a3，ymax-ymin分别为中年人年龄的最大值和最小值对应40岁和20岁，ym为ymax-ymin中最接近居民年龄的值，Xxymax-Xxymin为该年龄血压的安全范围，Xxym为Xxymax-Xxymin中最接近Xxy的值，Xxlmax-Xxlmin为该年龄心率的安全范围，Xxlm为Xxlmax-Xxlmin中最接近Xxl的值；3)将每个居民的m与myz对比，若m≤myz,则设为非重点人员，若m＞myz,则设为重点关注人员。
本发明进一步的改进在于，所述重点人员安全预判策略包括以下具体步骤：1)对重点人员至最近的安全点的距离进行导出s；2)取重点人员一周内的平均速度为其移动速度v；3)计算重点人员至最近的安全点的时间导出时间t与tmin对比，得出/>将得到的τ降序排列，从而快速得出重点人员的救援顺序。
本发明进一步的改进在于，数据反馈模块将重点人员的救援顺序反馈至附近警员，以快速对火灾附近的重点人员进行重点关注和救助，同时刺激施加模块向居民进行火灾报警刺激，便于对熟睡的人群进行火灾的提醒，同时向居民和救助警员实时更新最小逃离时间tmin和逃离路线，根据最小逃离时间tmin和逃离路线避免在逃离过程中发生混乱。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：通过对社区按照小区进行网格化划分，并对网格内安全隐患位置和重点人群进行计算标记，构建网格内人员情况和安全隐患模型，数据采集模块分别对网格内的各个采集终端的采集数据进行采集，对感知的火灾现场的异常数据进行处理，对火灾现场进行快速感知，将实时采集的火灾数据代入模型构建模块，构建火灾态势预判模型、重点人员安全预判模型，得出预判结果，根据预判结果，对距离火点不同位置的人员发布提醒预警信息，并根据数据的采集更新不断计算更新预警信息，并对救护人员提供救护排序，便于对重点人员提供快速有序救助，有效的保护了重点人群。
附图说明
图1为本发明一种警网融合社会治理一体化平台管理方法的流程构架示意图。
图2为本发明一种警网融合社会治理一体化平台管理方法的原理框架的示意图。
图3为本发明一种警网融合社会治理一体化平台管理方法的居民数据采集模块原理框架示意图。
图4为本发明一种警网融合社会治理一体化平台管理方法的警用无人机采集模块原理框架示意图。
图5为本发明一种警网融合社会治理一体化平台管理方法的危险趋势预判模块的原理构架示意图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“一号”、“二号”、“三号”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
实施例1
本实施例通过对社区按照小区进行网格化划分，通过对社区按照小区进行网格化划分，并对网格内安全隐患位置和重点人群进行计算标记，构建网格内人员情况和安全隐患模型，数据采集模块分别对网格内的各个采集终端的采集数据进行采集，对感知的火灾现场的异常数据进行处理，对火灾现场进行快速感知，将实时采集的火灾数据代入模型构建模块，构建火灾态势预判模型，得出预判结果，根据预判结果，对距离火点不同位置的人员发布提醒预警信息，并根据数据的采集更新不断计算更新预警信息，有效的增强了人员在火灾中撤离的安全性的撤离效率，具体方案为，如图1-图5所示，一种警网融合社会治理一体化平台管理方法，其流程框架包括以下步骤：
S10、对社区按照小区进行网格化划分，并对网格内安全隐患位置和重点人群进行计算标记，构建网格内人员情况和安全隐患模型；
S11、数据采集模块分别对网格内的各个采集终端的采集数据进行采集，对感知的火灾现场的异常数据进行处理，对火灾现场进行快速感知；
S13、将实时采集的火灾数据代入模型构建模块，构建火灾态势预判模型、重点人员安全预判模型和危险气体扩散预判模型，得出预判结果；
S14、根据预判结果，对距离火点不同位置的人员发布提醒预警信息，并根据数据的采集更新不断计算更新预警信息，并对救护人员提供救护排序；
其原理构建包括数据采集平台、数据处理平台和数据管理平台，数据采集平台用于对网格内的人员、火灾、警员和物联网数据进行采集，数据处理平台用于对数据导入模型构建模块中进行模型的构建和危险趋势的预判，数据管理平台用于危险数据的反馈和刺激的施加，进而辅助人员的有序撤离；
其中，数据采集平台包括居民数据采集模块、附近警员数据采集模块、物联网数据采集模块和警用无人机采集模块，居民数据采集模块用于对居民的健康状况数据和位置数据进行采集，附近警员数据采集模块用于对附近人员数据进行采集，物联网数据采集模块用于采集火灾现场各个用电器的运行数据，警用无人机采集模块用于采集火灾现场的数据信息；
居民数据采集模块包括老年人运动手环、学生智能手表和居民手机终端，老年人运动手环用于采集老年人的身体健康情况，学生智能手表用于采集学生的位置(Xjdz1,Xwdz1)和移速数据信息Vxs，居民手机终端用于采集居民的位置Xjdz3,Xwdz3和移速数据信息Vjm；
其中，警用无人机采集模块包括火灾数据采集单元和现场人员数据采集单元，火灾数据采集单元用于采集火灾数据，其中包括火焰区反应温度值Thz、风速风向vfs和ofx、一氧化碳浓度Ico、氧气浓度Io2、现场可燃物分布面积比Skrw和电器设备分布面积比Sdq,现场人员数据采集单元用于对火灾现场附近人员进行数据资料的采集。
在本实施例中，老年人运动手环包括重心高度采集单元、血压数据采集单元、定位单元和心率数据采集单元，重心高度采集单元用于采集老年人的重心高度数据hzx，定位单元用于采集居民所在的位置Xjdz3,Xwdz3，血压数据采集单元用于采集老年人的血压数据Xxy，心率数据采集单元用于采集老年人的心率数据信息Xxl。
在本实施例中，数据处理平台包括数据预处理模块、多数据融合模块、模型构建模块和危险趋势预判模块，数据预处理模块用于对数据进行收集发送预处理操作，多数据融合模块用于将采集的多组数据进行融合传输，模型构建模块用于将采集的多组数据导入火灾态势模型、重点人员安全模型和危险气体扩散模型中进行模型的构建，危险趋势预判模块包括火灾态势预判单元、重点人员安全预判单元和危险气体扩散预判单元，火灾态势预判单元用于对火灾在各个方向上的蔓延速度进行预判，重点人员安全预判单元用于对火灾蔓延范围内的重点人员的安全系数进行预判，危险气体扩散预判单元用于对危险气体在各个方向上的扩散速度进行预判。
在本实施例中，火灾态势预判单元中包括火灾态势预判策略，火灾态势预判策略包括以下具体步骤：1)将采集的火灾数据导入火灾蔓延公式中计算无风条件下，火灾在居民楼中横向的蔓延公式，计算在无风的条件下火灾的横向蔓延速度，横向蔓延速度公式为：其中，R为无风条件下横向火灾蔓延速度，Thz为火焰区反应温度值，ξ为火灾蔓延率，p为可燃物的密度，ε为有效热系数，Q为点燃单位质量的可燃物所需的热量，Ico为测量的一氧化碳浓度，Ico′为未发生火灾时的一氧化碳浓度，Skrw现场可燃物分布面积比，Sdq为电器设备分布面积比，Io2为测量的氧气浓度，Io2′为未发生火灾时的氧气浓度；
2)测量当前的风速风向特征代入，计算有风时横向的火灾蔓延速度，则横向有风蔓延速度公式为：其中OFJ为风速等级，θ为风向与楼层面所成的角度；
3)将火灾位置Xhzjdz3,Xhzwdz3、居民所在的位置Xjdz3,Xwdz3和横向有风蔓延速度导入急救时间公式中，计算居民的最低逃离时间，由于将数据代入导出由此计算得出居民的最小逃离时间tmin，数据反馈模块将重点人员的救援顺序反馈至附近警员，以快速对火灾附近的重点人员进行重点关注和救助，同时刺激施加模块向居民进行火灾报警刺激，便于对熟睡的人群进行火灾的提醒，同时向居民和救助警员实时更新最小逃离时间tmin和逃离路线，根据最小逃离时间tmin和逃离路线避免在逃离过程中发生混乱。
通过本实施例能够实现：通过对社区按照小区进行网格化划分，并对网格内安全隐患位置和重点人群进行计算标记，构建网格内人员情况和安全隐患模型，数据采集模块分别对网格内的各个采集终端的采集数据进行采集，对感知的火灾现场的异常数据进行处理，对火灾现场进行快速感知，将实时采集的火灾数据代入模型构建模块，构建火灾态势预判模型，得出预判结果，根据预判结果，对距离火点不同位置的人员发布提醒预警信息，并根据数据的采集更新不断计算更新预警信息，有效的增强了人员在火灾中撤离的安全性的撤离效率。
实施例2
实施例2在通过对社区按照小区进行网格化划分，并对网格内安全隐患位置和重点人群进行计算标记，构建网格内人员情况和安全隐患模型，数据采集模块分别对网格内的各个采集终端的采集数据进行采集，对感知的火灾现场的异常数据进行处理，对火灾现场进行快速感知，将实时采集的火灾数据代入模型构建模块，构建火灾态势预判模型、重点人员安全预判模型和危险气体扩散预判模型，得出预判结果，根据预判结果，对距离火点不同位置的人员发布提醒预警信息，并根据数据的采集更新不断计算更新预警信息，并对救护人员提供救护排序，便于对重点人员提供快速有序救助，有效的保护了重点人群，具体方案为，如图1-图5所示，一种警网融合社会治理一体化平台管理方法，其流程框架包括以下步骤：
S10、对社区按照小区进行网格化划分，并对网格内安全隐患位置和重点人群进行计算标记，构建网格内人员情况和安全隐患模型；
S11、数据采集模块分别对网格内的各个采集终端的采集数据进行采集，对感知的火灾现场的异常数据进行处理，对火灾现场进行快速感知；
S13、将实时采集的火灾数据代入模型构建模块，构建火灾态势预判模型、重点人员安全预判模型和危险气体扩散预判模型，得出预判结果；
S14、根据预判结果，对距离火点不同位置的人员发布提醒预警信息，并根据数据的采集更新不断计算更新预警信息，并对救护人员提供救护排序；
其原理构建包括数据采集平台、数据处理平台和数据管理平台，数据采集平台用于对网格内的人员、火灾、警员和物联网数据进行采集，数据处理平台用于对数据导入模型构建模块中进行模型的构建和危险趋势的预判，数据管理平台用于危险数据的反馈和刺激的施加，进而辅助人员的有序撤离；
其中，数据采集平台包括居民数据采集模块、附近警员数据采集模块、物联网数据采集模块和警用无人机采集模块，居民数据采集模块用于对居民的健康状况数据和位置数据进行采集，附近警员数据采集模块用于对附近人员数据进行采集，物联网数据采集模块用于采集火灾现场各个用电器的运行数据，警用无人机采集模块用于采集火灾现场的数据信息；
居民数据采集模块包括老年人运动手环、学生智能手表和居民手机终端，老年人运动手环用于采集老年人的身体健康情况，学生智能手表用于采集学生的位置(Xjdz1,Xwdz1)和移速数据信息Vxs，居民手机终端用于采集居民的位置Xjdz3,Xwdz3和移速数据信息Vjm；
其中，警用无人机采集模块包括火灾数据采集单元和现场人员数据采集单元，火灾数据采集单元用于采集火灾数据，其中包括火焰区反应温度值Thz、风速风向vfs和ofx、一氧化碳浓度Ico、氧气浓度Io2、现场可燃物分布面积比Skrw和电器设备分布面积比Sdq,现场人员数据采集单元用于对火灾现场附近人员进行数据资料的采集。
在本实施例中，老年人运动手环包括重心高度采集单元、血压数据采集单元、定位单元和心率数据采集单元，重心高度采集单元用于采集老年人的重心高度数据hzx，定位单元用于采集居民所在的位置Xjdz3,Xwdz3，血压数据采集单元用于采集老年人的血压数据Xxy，心率数据采集单元用于采集老年人的心率数据信息Xxl。
在本实施例中，数据处理平台包括数据预处理模块、多数据融合模块、模型构建模块和危险趋势预判模块，数据预处理模块用于对数据进行收集发送预处理操作，多数据融合模块用于将采集的多组数据进行融合传输，模型构建模块用于将采集的多组数据导入火灾态势模型、重点人员安全模型和危险气体扩散模型中进行模型的构建，危险趋势预判模块包括火灾态势预判单元、重点人员安全预判单元和危险气体扩散预判单元，火灾态势预判单元用于对火灾在各个方向上的蔓延速度进行预判，重点人员安全预判单元用于对火灾蔓延范围内的重点人员的安全系数进行预判，危险气体扩散预判单元用于对危险气体在各个方向上的扩散速度进行预判。
在本实施例中，火灾态势预判单元中包括火灾态势预判策略，火灾态势预判策略包括以下具体步骤：1)将采集的火灾数据导入火灾蔓延公式中计算无风条件下，火灾在居民楼中横向的蔓延公式，计算在无风的条件下火灾的横向蔓延速度，横向蔓延速度公式为：其中，R为无风条件下横向火灾蔓延速度，Thz为火焰区反应温度值，ξ为火灾蔓延率，p为可燃物的密度，ε为有效热系数，Q为点燃单位质量的可燃物所需的热量，Ico为测量的一氧化碳浓度，Ico′为未发生火灾时的一氧化碳浓度，Skrw现场可燃物分布面积比，Sdq为电器设备分布面积比，Io2为测量的氧气浓度，Io2′为未发生火灾时的氧气浓度；
2)测量当前的风速风向特征代入，计算有风时横向的火灾蔓延速度，则横向有风蔓延速度公式为：其中OFJ为风速等级，θ为风向与楼层面所成的角度；
3)将火灾位置Xhzjdz3,Xhzwdz3、居民所在的位置Xjdz3,Xwdz3和横向有风蔓延速度导入急救时间公式中，计算居民的最低逃离时间，由于将数据代入导出由此计算得出居民的最小逃离时间tmin，数据反馈模块将重点人员的救援顺序反馈至附近警员，以快速对火灾附近的重点人员进行重点关注和救助，同时刺激施加模块向居民进行火灾报警刺激，便于对熟睡的人群进行火灾的提醒，同时向居民和救助警员实时更新最小逃离时间tmin和逃离路线，根据最小逃离时间tmin和逃离路线避免在逃离过程中发生混乱。
在本实施例中，重点人员安全预判单元用于预测重点人员在最小逃离时间tmin内逃离至安全位置的概率，其中包括重点人员判断策略和重点人员安全预判策略，重点人员判断策略包括以下具体步骤：1)设定阈值myz，将居民年龄、一周内的血压平均数据Xxy和一周内的心率数据信息Xxl提取；2)将取值导入人员重点值计算公司中进行重点值计算，得出居民的重点值m，其中重点值m的适配公式为：其中a1为年龄占比系数，a2为血压占比系数，a3为心率占比系数，1＝a1+a2+a3，ymax-ymin分别为中年人年龄的最大值和最小值对应40岁和20岁，ym为ymax-ymin中最接近居民年龄的值，Xxymax-Xxymin为该年龄血压的安全范围，Xxym为Xxymax-Xxymin中最接近Xxy的值，Xxlmax-Xxlmin为该年龄心率的安全范围，Xxlm为Xxlmax-Xxlmin中最接近Xxl的值；3)将每个居民的m与myz对比，若m≤myz,则设为非重点人员，若m＞myz,则设为重点关注人员。
在本实施例中，重点人员安全预判策略包括以下具体步骤：1)对重点人员至最近的安全点的距离进行导出s；2)取重点人员一周内的平均速度为其移动速度v；3)计算重点人员至最近的安全点的时间导出时间t与tmin对比，得出/>将得到的τ降序排列，从而快速得出重点人员的救援顺序。
通过本实施例能够实现：通过对社区按照小区进行网格化划分，并对网格内安全隐患位置和重点人群进行计算标记，构建网格内人员情况和安全隐患模型，数据采集模块分别对网格内的各个采集终端的采集数据进行采集，对感知的火灾现场的异常数据进行处理，对火灾现场进行快速感知，将实时采集的火灾数据代入模型构建模块，构建火灾态势预判模型、重点人员安全预判模型和危险气体扩散预判模型，得出预判结果，根据预判结果，对距离火点不同位置的人员发布提醒预警信息，并根据数据的采集更新不断计算更新预警信息，并对救护人员提供救护排序，便于对重点人员提供快速有序救助，有效的保护了重点人群。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (4)
1.一种警网融合社会治理一体化平台管理方法，其特征在于：其流程框架包括以下步骤：
S10、对社区按照小区进行网格化划分，并对网格内安全隐患位置和重点人群进行计算标记，构建网格内人员情况和安全隐患模型；
S11、数据采集模块分别对网格内的各个采集终端的采集数据进行采集，对感知的火灾现场的异常数据进行处理，对火灾现场进行快速感知；
S13、将实时采集的火灾数据代入模型构建模块，构建火灾态势预判模型、重点人员安全预判模型和危险气体扩散预判模型，得出预判结果；
S14、根据预判结果，对距离火点不同位置的人员发布提醒预警信息，并根据数据的采集更新不断计算更新预警信息，并对救护人员提供救护排序；
其原理构建包括数据采集平台、数据处理平台和数据管理平台，所述数据采集平台用于对网格内的人员、火灾、警员和物联网数据进行采集，所述数据处理平台用于对数据导入模型构建模块中进行模型的构建和危险趋势的预判，所述数据管理平台用于危险数据的反馈和刺激的施加，进而辅助人员的有序撤离；
其中，所述数据采集平台包括居民数据采集模块、附近警员数据采集模块、物联网数据采集模块和警用无人机采集模块，所述居民数据采集模块用于对居民的健康状况数据和位置数据进行采集，所述附近警员数据采集模块用于对附近人员数据进行采集，所述物联网数据采集模块用于采集火灾现场各个用电器的运行数据，所述警用无人机采集模块用于采集火灾现场的数据信息；所述居民数据采集模块包括老年人运动手环、学生智能手表和居民手机终端，所述老年人运动手环用于采集老年人的身体健康情况，所述学生智能手表用于采集学生的位置(Xjdz1,Xwdz1)和移速数据信息Vxs，所述居民手机终端用于采集居民的位置Xjdz3,Xwdz3和移速数据信息Vjm；所述警用无人机采集模块包括火灾数据采集单元和现场人员数据采集单元，所述火灾数据采集单元用于采集火灾数据，其中包括火焰区反应温度值Thz、风速风向vfs和ofx、一氧化碳浓度Ico、氧气浓度Io2、现场可燃物分布面积比Skrw和电器设备分布面积比Sdq,所述现场人员数据采集单元用于对火灾现场附近人员进行数据资料的采集；所述老年人运动手环包括重心高度采集单元、血压数据采集单元、定位单元和心率数据采集单元，所述重心高度采集单元用于采集老年人的重心高度数据hzx，所述定位单元用于采集居民所在的位置Xjdz3,Xwdz3，所述血压数据采集单元用于采集老年人的血压数据Xxy，所述心率数据采集单元用于采集老年人的心率数据信息Xxl；所述数据处理平台包括数据预处理模块、多数据融合模块、模型构建模块和危险趋势预判模块，所述数据预处理模块用于对数据进行收集发送预处理操作，所述多数据融合模块用于将采集的多组数据进行融合传输，所述模型构建模块用于将采集的多组数据导入火灾态势模型、重点人员安全模型和危险气体扩散模型中进行模型的构建，所述危险趋势预判模块包括火灾态势预判单元、重点人员安全预判单元和危险气体扩散预判单元，所述火灾态势预判单元用于对火灾在各个方向上的蔓延速度进行预判，所述重点人员安全预判单元用于对火灾蔓延范围内的重点人员的安全系数进行预判，所述危险气体扩散预判单元用于对危险气体在各个方向上的扩散速度进行预判；所述火灾态势预判单元中包括火灾态势预判策略，所述火灾态势预判策略包括以下具体步骤：1)将采集的火灾数据导入火灾蔓延公式中计算无风条件下，火灾在居民楼中横向的蔓延公式，计算在无风的条件下火灾的横向蔓延速度，横向蔓延速度公式为：其中，R为无风条件下横向火灾蔓延速度，Thz为火焰区反应温度值，ξ为火灾蔓延率，p为可燃物的密度，ε为有效热系数，Q为点燃单位质量的可燃物所需的热量，Ico为测量的一氧化碳浓度，Ico′为未发生火灾时的一氧化碳浓度，Skrw为现场可燃物分布面积比，Sdq为电器设备分布面积比，Io2为测量的氧气浓度，Io2′为未发生火灾时的氧气浓度；
2)测量当前的风速风向特征代入，计算有风时横向的火灾蔓延速度，则横向有风蔓延速度公式为：其中OFJ为风速等级，θ为风向与楼层面所成的角度；
3)将火灾位置Xhzjdz3,Xhzwdz3、居民所在的位置Xjdz3,Xwdz3和横向有风蔓延速度导入急救时间公式中，计算居民的最低逃离时间，由于其中，s为最近的安全点的距离，v为移动速度，t为逃离时间，将数据代入导出/>由此计算得出居民的最小逃离时间tmin。
2.根据权利要求1所述的一种警网融合社会治理一体化平台管理方法，其特征在于：所述重点人员安全预判单元用于预测重点人员在最小逃离时间tmin内逃离至安全位置的概率，其中包括重点人员判断策略和重点人员安全预判策略，所述重点人员判断策略包括以下具体步骤：1)设定阈值myz，将居民年龄、一周内的血压平均数据Xxy和一周内的心率数据信息Xxl提取；2)将取值导入人员重点值计算公司中进行重点值计算，得出居民的重点值m，其中重点值m的适配公式为：其中a1为年龄占比系数，a2为血压占比系数，a3为心率占比系数，1＝a1+a2+a3，ymax-ymin分别为中年人年龄的最大值和最小值对应40岁和20岁，ym为ymax-ymin中最接近居民年龄的值，Xxymax-Xxymin为该年龄血压的安全范围，Xxym为Xxymax-Xxymin中最接近Xxy的值，Xxlmax-Xxlmin为该年龄心率的安全范围，Xxlm为Xxlmax-Xxlmin中最接近Xxl的值；3)将每个居民的m与myz对比，若m≤myz,则设为非重点人员，若m＞myz,则设为重点关注人员。
3.根据权利要求2所述的一种警网融合社会治理一体化平台管理方法，其特征在于：所述重点人员安全预判策略包括以下具体步骤：1)对重点人员至最近的安全点的距离进行导出s；2)取重点人员一周内的平均速度为其移动速度v；3)计算重点人员至最近的安全点的时间导出时间t与tmin对比，得出/>将得到的τ降序排列，从而快速得出重点人员的救援顺序。
4.根据权利要求3所述的一种警网融合社会治理一体化平台管理方法，其特征在于：数据反馈模块将重点人员的救援顺序反馈至附近警员，以快速对火灾附近的重点人员进行重点关注和救助，同时刺激施加模块向居民进行火灾报警刺激，便于对熟睡的人群进行火灾的提醒，同时向居民和救助警员实时更新最小逃离时间tmin和逃离路线，根据最小逃离时间tmin和逃离路线避免在逃离过程中发生混乱。
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