CN116899158A - 一种基于数据采集形成多级灭火力量的联动方法和系统 - Google Patents

Abstract

一种基于数据采集形成多级灭火力量联动的方法和系统，通过在火灾风险区域部署传感器、安装监控设备和利用大数据分析技术，实现对火灾信息的实时采集、监测和分析。结合智能决策和决策支持系统，实现智能化的灭火决策和多级灭火力量的协同调度。数据的采集、分析和共享，以及灭火力量的协同作战，提高了灭火行动的准确性和效率。所述方法和系统具有全面感知能力、智能决策能力和协同作战能力。

Description

一种基于数据采集形成多级灭火力量的联动方法和系统

技术领域

本发明涉及消防安全领域，尤其涉及一种基于数据采集形成多级灭火力量的联动方法和系统。

背景技术

传统消防主要依赖人力和简单的消防设备，如手动灭火器、水枪等。传统的消防防控方式存在着反应速度慢、灭火力量分散、人为疏忽等问题，难以满足快速有效灭火的需求。

随着信息技术的快速发展，智慧城市、物联网和大数据等技术逐渐应用于消防领域，为构建多级灭火力量联动系统提供了新的机遇。火灾数据采集与分析技术已经取得了一定的进展，使得火灾防控能够更加智能化和精确化。

传感器技术的进步使得火灾监测设备能够实时采集火灾发生地的温度、烟雾浓度、气体浓度等关键信息，并将其传输至中心控制系统。通过广泛部署传感器网络，实现对火灾现场的全面监测和数据采集，提供实时的火灾情报。

火灾图像识别和视频监控技术的应用使得火灾现场进行实时监控和图像分析。通过摄像头、热成像仪等设备，获取火灾现场的视觉信息，并利用计算机视觉技术进行图像识别、火源定位等处理，提高了灭火决策的准确性和效率。

利用大数据分析技术，对历史火灾数据进行挖掘和分析。通过对大量火灾事件数据的整合和分析，揭示出火灾发生的规律、趋势和影响因素，为预防和应对火灾提供科学依据。同时，基于大数据的火灾风险评估和预警系统帮助消防部门提前识别潜在火灾风险区域，采取相应的防范措施。

然而，现有的火灾数据采集与分析系统仍然存在一些问题。首先，传感器的分布不均匀或者传输故障可能导致采集到的数据不准确或者缺失，影响了灭火力量的部署和调度。其次，火灾数据的分析和处理仍然依赖于人工，缺乏智能化和自动化的特点，效率和准确性有待提高。此外，不同单位和部门之间存在数据孤岛问题，缺乏信息的共享和协同，限制了多级灭火力量联动的实现。

因此，为了解决上述问题，本发明提出了一种基于数据采集形成多级灭火力量联动方法和系统，利用现代信息技术手段实现火灾数据的采集、分析和共享，从而提高灭火的效率和准确性。该系统将传感器网络、图像识别、大数据分析等技术有机结合，实现全面感知、智能决策和协同作战的火灾防控机制，为构建安全智慧的城市环境做出贡献。

发明内容

为了解决现有技术中的上述问题，本发明提出了一种基于数据采集形成多级灭火力量联动方法，包括如下步骤：

步骤1：通过部署于火灾风险区域的传感器设备，实现对火灾现场数据的实时采集，获取火灾传感数据；

步骤2：通过部署于火灾风险区域的监测设备，实时监控火灾情况，获取火灾图像数据；

步骤3：将所述传感器设备和监测设备采集到的火灾数据通过无线传输技术传送至中心控制系统，存储于大数据平台；所述火灾数据包括所述火灾传感数据和火灾图像数据；

步骤4：根据所述火灾传感数据监测火灾风险指标；利用图像识别和视频分析，对所述火灾图像数据进行火灾图像处理；

步骤5：对历史火灾数据进行大数据分析；

步骤6：根据监测的火灾风险指标、火灾图像处理结果，以及历史火灾数据分析结果，进行火灾预测预警和火源定位；

步骤7：响应于所述火灾预测预警和火源定位，匹配预先构建的智能灭火决策和多级灭火力量的联动调度。

优选地，其中，所述传感器设备为压力传感器、风速传感器、温度传感器、烟雾传感器、或浓度传感器中的至少一种；

所述监测设备为摄像头和热成像仪。

优选地，其中，所述步骤4：利用图像识别和视频分析，对所述火灾图像数据进行火灾图像处理，具体包括：进行颜色分析、形状分析和三角定位，完成火焰检测、烟雾检测和火源定位，实现火灾图像的火焰区域识别和火源位置坐标计算。

优选地，其中，所述步骤5：对历史火灾数据进行大数据分析，具体包括：

步骤5-1：通过聚类分析划分火灾数据类别；

步骤5-2：通过关联规则挖掘发现相关因素；

步骤5-3：通过分类算法对火灾进行分类。

优选地，其中，所述步骤7中预先构建智能灭火决策具体包括：

步骤7-1，获取包含火灾数据和目标变量的训练数据集，火灾数据包括火灾特征属性；

步骤7-2，采用决策树算法构建灭火决策模型；

步骤7-3，计算火灾特征的信息增益，衡量火灾特征与目标变量之间的关联程度；

步骤7-4，选择具有最大信息增益的特征作为节点划分依据，构建决策树模型；其中，对于每个子节点，选择最佳的特征进行划分，直到满足模型达到预定的树深度或节点包含的样本数小于阈值；

步骤7-5，使用构建的决策树模型对新样本进行预测；

步骤7-6，对决策树的性能和准确性进行策略优化，得到所述智能灭火决策；所述策略优化至少包括剪枝、集成学习和参数调优。

优选地，其中，所述步骤7：匹配预先构建的智能灭火决策和多级灭火力量的联动调度，具体包括：

步骤7-8，根据火灾规模、火源定位和紧急程度，匹配智能灭火决策，通过调度算法选择合适级别的灭火力量；

步骤7-9，根据灭火策略，确定各级灭火力量的出动时间、最优路线和任务分配；

步骤7-10，根据火灾情况和实时数据的反馈，实时调整各灭火力量的调度，修正和优化灭火策略。

本发明还提出了一种基于数据采集形成多级灭火力量的联动系统，所述系统通过网络通信技术实现远程监控、报警功能以及调度功能，用于执行上述的基于数据采集形成多级灭火力量的联动方法。

本发明基于数据采集形成多级灭火力量联动方法和系统，通过数据的采集、分析和共享，结合智能决策和联动调度，实现火灾的快速响应和高效灭火，提高灭火行动的准确性和效率。同时，不断优化和改进技术手段，以应对不同火灾情况和挑战，保障人员和财产的安全。

本发明通过智能决策和联动调度的手段，实现火灾灭火过程中各级灭火力量的协同作战，提高灭火行动的效率和准确性。智能决策模型利用历史数据和机器学习算法进行预测和决策，为灭火行动提供科学依据。多级灭火力量的联动调度确保灭火资源的合理配置和灭火行动的协调。这些技术手段使得灭火行动能够快速响应火灾事件，减少火灾损失，并提高整体的灭火效能。

本发明具有的全面感知能力和智能决策能力提高了火灾防控的准确性和效率。数据共享和协同作战能力促进了多级灭火力量的协同合作。利用现代信息技术手段解决传统火灾防控方式存在的问题，具有创新性和实用性。

与传统消防手段相比，本发明具备以下优势：

(1)提升火灾预防和监测能力：本发明致力于提供更准确、更及时的火灾预警和监测。通过使用传感器、监测设备和数据分析技术，本发明的方法和系统可以实时监测火灾风险指标(如管网压力、风速、温度、烟雾、气体浓度等)，并及时发出警报，以便采取必要的措施。

(2)大数据分析：本发明利用大数据分析技术对传感器数据进行处理和分析，以便准确判断火灾风险，并预测火势发展趋势。通过分析大量的历史数据和模式，系统能够提前发现异常情况，并为消防人员提供决策支持和灭火方案的优化。

(3)人工智能(AI)：人工智能在本发明中发挥重要作用。它可以通过机器学习和深度学习算法，对大量的传感器数据进行智能分析和模式识别。通过学习和优化算法，系统能够更准确地预测火灾风险、提供智能化的灭火建议，并自动化火灾报警和应急响应流程。

(4)实现快速和准确的火灾报警：本发明旨在通过远程监控和通信技术，实现火灾报警的快速传递。中央监控室可以接收传感器数据并进行实时分析，一旦火灾风险被检测到，相关人员将立即收到报警信息，以便及时采取适当的行动。

(5)改进火灾应急响应：本发明力求提高火灾应急响应的效率和协调性。通过集成智能化技术和自动化设备，系统能够迅速启动自动灭火设备、提供逃生路线指引、充分利用周边消防力量进行火灾前期处置，并通过智能决策支持系统为消防人员提供准确的指导以及实时了解火灾现场的相关数据。

(6)优化灭火救援行动：本发明的目标之一是优化灭火救援行动的效果。通过大数据分析和模拟仿真技术，系统可以预测火势发展趋势、优化灭火方案，并为消防人员提供实时信息和指导，提高灭火行动的准确性和效率。

(7)自动化灭火系统：本发明系统集成了自动化灭火设备，如自动喷水系统、气体灭火系统等。这些设备能够根据传感器数据的触发条件自动启动，快速控制火势蔓延，减少灭火的响应时间。

附图说明

此处所说明的附图是用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，但并不构成对本发明的不当限定，在附图中：

图1是本发明的基于数据采集形成多级灭火力量联动方法流程图。

图2是本发明的基于数据采集形成多级灭火力量联动方法框架图。

具体实施方式

下面将结合附图以及具体实施例来详细说明本发明，其中的示意性实施例以及说明仅用来解释本发明，但并不作为对本发明的限定。

结合附图1和2所示，本发明的基于数据采集形成多级灭火力量联动方法和系统主要涉及传感器网络布设、火灾数据采集与传输、火灾图像识别与视频监控和预警、大数据分析与共享和智能决策与联动调度。下面对每一步骤展开具体的分析。

如附图1所示，本发明的一种基于数据采集形成多级灭火力量的联动方法，包括如下步骤：

步骤1：通过部署于火灾风险区域的传感器设备，实现对火灾现场数据的实时采集，获取火灾传感数据；

为了实现对火灾现场关键信息的实时采集和传输，需要在火灾风险区域和关键场所布设传感器网络。

首先根据火灾监测的需求选择适合的传感器设备。在选择传感器时，考虑其测量范围、精度、响应速度、稳定性和可靠性等指标。为了适应恶劣环境下的工作条件，传感器应具备防尘、防水、耐高温等特性，本发明使用的火灾监测传感器包括温度传感器、烟雾传感器、气体传感器等。

其次，根据火灾风险评估和场所特点合理确定传感器的数量。为保证传感器的覆盖范围，使得火灾发生时及时、全面地监测到关键信息。需要进行火灾风险评估，确定火灾风险较高的区域和场所，如易燃物贮存区、电气设备区等。然后，根据这些区域的大小、形状和结构特点，结合火灾扩散规律，进行传感器数量的规划。

最后在确定传感器数量的基础上，进行传感器的布局。布局的目标是最大限度地覆盖火灾风险区域，确保传感器能够准确地感知火灾信息。根据场所的形状和结构，合理安排传感器的空间分布，保证覆盖范围的连续性和一致性。根据火灾扩散规律，将传感器布置在合适的高度，以便及时探测到烟雾和温度变化。对于火灾风险较高的重点区域，如易燃物贮存区、电气设备区等，需要增加传感器的密度，以提高火灾监测的准确性。

通过以上的技术实施方案，传感器网络能够实现火灾现场关键信息的实时采集和传输。解决传感器分布不均匀或传输故障导致数据不准确或缺失的问题，从而提高灭火力量的部署和调度的准确性和效率。

步骤2：通过部署于火灾风险区域的监测设备，实时监控火灾情况，获取火灾图像数据；

步骤3：火灾图像识别与视频监控和预警

在火灾现场安装摄像头、热成像仪等设备，实时监控火灾情况，并利用图像识别和视频分析技术，对火灾图像进行处理和火源定位。

安装的所述摄像头具备高分辨率、广角、低光环境适应性等特点，能够提供清晰的图像信息。热成像仪能够检测并显示火灾现场的热能分布情况，用于火源定位和火势评估。

摄像头和热成像仪采集到的视频数据需要进行传输至中心控制系统。然后利用图像识别和视频分析技术对火灾图像进行处理。通过图像处理算法和火焰特征提取，实现对火焰的检测和识别。采用颜色分析、形状分析方法，识别出火焰区域并提取相关特征。对火灾图像中的烟雾进行检测和分析。通过颜色、纹理、密度指标，识别出烟雾区域，以便评估火灾的严重程度。结合多个摄像头或热成像仪的图像数据，通过三角定位的技术手段，实现对火源的定位。利用火焰的位置、大小、形状特征，计算出火源的具体位置坐标。

通过对火灾图像的实时监控和分析，及时发现火灾，并进行警报。当系统检测到火焰、烟雾等火灾迹象时，应触发相应的报警机制，包括声音报警、短信通知、联动控制等，以便及时采取灭火措施。

通过以上的技术实施方案，能够实现对火灾现场的实时监控和火源定位。图像识别和视频分析技术的应用提高火灾监测的准确性和灵敏度，使系统能够更快速地发现火灾并采取相应的应对措施。同时，实时监控和报警机制的应用保障火灾情况的及时反馈和处置。

步骤3：将所述传感器设备和监测设备采集到的火灾数据通过无线传输技术传送至中心控制系统，存储于大数据平台；所述火灾数据包括所述火灾传感数据和火灾图像数据；

方法中火灾数据采集与传输，将传感器采集到的数据通过无线传输技术传送至中心控制系统，确保数据的实时性和准确性。

在传感器的类型、数量、布局部署完成后，将各传感器与数据采集装置相连接，通过有线或无线通信方式将传感器采集到的数据传输至中心控制系统。采用现有的通信协议和技术，如Wi-Fi、蓝牙、LoRa等，根据具体情况选择合适的通信方式。传输过程中采用数据包重发机制、数据校验等手段保证数据传输的可靠性、实时性和准确性，

为了避免传感器的分布不均匀或传输故障导致的数据不准确或缺失，需要建立数据质量监测机制。通过定期检测传感器的工作状态、信号质量和数据完整性，及时发现故障或异常情况。对于传感器故障或数据异常，应及时进行故障诊断和处理，采取传感器重启、数据传输路径切换等措施，确保采集到的数据的准确性和连续性。

传感器采集到的数据应进行实时处理和存储。在中心控制系统中，设置数据处理算法，对采集到的数据进行实时分析、计算和过滤，提取出关键的火灾信息。同时，采用合适的数据库技术和存储设备，将处理后的数据进行存储，以备后续的数据分析、挖掘和共享使用。在数据采集和传输过程中，采用加密技术、身份认证机制和访问控制策略，确保数据在传输和存储过程中不被非法访问和篡改。

步骤4：根据所述火灾传感数据监测火灾风险指标；利用图像识别和视频分析，对所述火灾图像数据进行火灾图像处理；

步骤5：对历史火灾数据进行大数据分析；

将采集到的火灾数据存储至中心控制系统的大数据平台，利用大数据分析技术对历史火灾数据进行挖掘和分析，提取规律和趋势，并实现不同单位和部门之间的数据共享与协同。

本发明建立用于存储、处理和管理火灾数据的大数据平台。该平台应包括数据存储模块、数据处理模块和数据共享模块。数据存储模块负责接收和存储来自传感器网络和视频监控的火灾数据。数据处理模块包括数据清洗、预处理、特征提取等环节，以准备数据用于后续的分析工作。数据共享模块实现不同单位和部门之间的数据共享和协同。

对采集到的火灾数据进行清洗和预处理，以保证数据的质量和准确性。包括去除异常数据、填补缺失值、数据采样和标准化等处理。清洗和预处理的目的是为了提高后续分析的效果和准确性。

利用大数据分析技术对历史火灾数据进行挖掘和分析，以提取出火灾发生的规律和趋势，为预防和应对火灾提供科学依据。数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘、分类算法等。通过聚类分析将火灾数据划分为不同的类别，以便分析每个类别的特点和发生规律。关联规则挖掘发现火灾发生的相关因素和条件。分类算法根据火灾特征将火灾进行分类，从而为灭火决策提供参考。

通过数据共享模块，实现不同单位和部门之间的数据共享和协同。采用分布式架构，将数据存储在中心服务器或云平台，并提供API接口或数据集成服务，以便其他系统或应用程序访问和使用火灾数据。此外，建立数据共享机制和标准，确保数据的安全性和隐私保护。

通过上述的技术实施方案，将采集到的火灾数据应用于大数据分析，发现潜在的火灾规律和趋势，为火灾预防和应对提供科学依据。数据共享和协同机制的建立，能够实现不同单位和部门之间的信息共享和协同作战，提高灭火的效率和准确性。

步骤6：根据监测的火灾风险指标、火灾图像处理结果，以及历史火灾数据分析结果，进行火灾预测预警和火源定位；

步骤7：响应于所述火灾预测预警和火源定位，匹配预先构建的智能灭火决策和多级灭火力量的联动调度。

智能决策和联动调度是本发明的核心方案，其基于数据分析结果，利用人工智能和决策支持系统，实现智能化的灭火决策和多级灭火力量的联动调度，快速、准确地响应火灾事件。具体包括：

一、灭火决策模型构建：

首先，对采集到的火灾数据进行预处理，包括数据清洗、去噪和特征提取等操作。对传感器数据进行校准和归一化，确保数据的准确性和可比性。根据火灾发生的位置、规模、环境条件等因素，本发明使用决策树算法用于构建灭火决策模型。利用历史火灾数据进行模型的训练和优化，通过学习数据中的规律和趋势，使模型能够准确预测火灾发生的可能性、火势的发展趋势以及最优的灭火策略。

本发明采用的决策树算法是通过构建一个树状模型来进行决策，其中每个内部节点表示一个特征或属性，每个分支表示该特征的取值，每个叶节点表示一个类别或预测值。决策树算法基于数据集的特征和标签之间的关系，通过学习训练数据的规律和趋势，来进行预测和决策。

在灭火决策模型中，特征选择是决策树算法的关键步骤。本发明的特征选择的目标是根据火灾发生的位置、规模、环境条件因素，选择信息增益特征选择算法用于构建决策树。通过计算特征与目标变量之间的关联程度，选择具有最大关联度的特征作为节点划分的依据。

模型构建的实施方案具体如下：

(1)首先，需要准备包含火灾数据和对应目标变量的训练数据集。数据集应包括火灾发生的位置、规模、环境条件作为特征属性，以及火势的发展趋势或灭火策略作为目标变量。

(2)计算特征的信息增益，针对每个特征，计算其与目标变量之间的信息增益，以衡量其对分类的贡献度。信息增益通过计算特征与目标变量之间的关联程度来衡量。特征选择的目标是寻找最优的划分特征，使决策树能够尽可能准确地分类样本。通过计算信息增益，确定哪个特征对于分类具有更大的贡献，从而进行特征选择。信息增益的具体数学公式如下：

对于一个特征A，假设它有n个取值{a1,a2,...,an}，目标变量有m个取值{y1,y2,...,ym}。记p(x)表示样本集合中目标变量取值为x的样本比例，p(y)表示目标变量取值为y的概率。同时，假设样本集合D共有|D|个样本。

首先，计算整个样本集合D的经验熵H(D)：

然后，计算特征A对样本集合D的经验条件熵H(D|A)：

其中，Di表示在特征A的取值为ai时，样本集合D中的样本子集合，|Di|表示样本子集合的样本个数。

最后，计算特征A对样本集合D的信息增益Gain(A)：

Gain(A)＝H(D)-H(D|A)

信息增益越大，说明特征A对目标变量的分类能力越强，因此选择具有最大信息增益的特征作为节点划分的依据。

公式中的参数和符号的解释如下：

特征A：表示待选择的特征，是火灾发生的位置、规模、环境条件等因素之一。

取值集合{a1,a2,...,an}：表示特征A可能的取值集合，其中每个取值ai都代表特征A的一个具体取值。

目标变量：表示决策树模型要预测或分类的目标变量，对于火灾决策树可能是火灾严重程度、扩散速度等。

取值集合{y1,y2,...,ym}：表示目标变量可能的取值集合，其中每个取值yi都代表目标变量的一个具体取值。

p(x)：表示样本集合中目标变量取值为x的样本比例，即特征A的某个取值ai在样本集合中出现的频率。

p(y)：表示目标变量取值为y的概率，即目标变量的某个取值yi在样本集合中出现的频率。

样本集合D：表示待进行特征选择的样本集合，其中包含了多个样本。

H(D)：表示样本集合D的经验熵，用来衡量样本集合的不确定性或混乱程度。

H(D|A)：表示特征A对样本集合D的经验条件熵，表示在已知特征A的条件下，样本集合D的不确定性。

Di：表示在特征A的取值为ai时，样本集合D中的样本子集合，其中包含了特征A取值为ai的样本。

|Di|：表示样本子集合Di的样本个数，即特征A取值为ai的样本数量。

Gain(A)：表示特征A对样本集合D的信息增益，用来衡量特征A对目标变量的分类能力。

通过计算信息增益，评估特征A对目标变量的重要性，并选择具有最大信息增益的特征作为节点划分的依据，从而构建出更准确的决策树模型。

(3)选择具有最大信息增益的特征作为节点划分的依据。这意味着该特征能够提供最多的信息，对目标变量的分类能力更强。

对于每个子节点，重复执行步骤(2)和步骤(3)，选择最佳的特征进行划分，直到满足终止条件，终止条件是：达到预定的树深度或节点包含的样本数小于阈值。这样确保选择具有最大分类能力的特征进行节点划分，从而构建出能够准确预测火灾发生可能性和最优灭火策略的决策树模型。

(4)构建完成的决策树用于对新样本的预测。预测过程是通过将新样本从根节点开始，根据特征的取值沿着树的路径进行判断，直到到达叶节点。叶节点所对应的类别即为预测结果。

(5)为了提高决策树的性能和准确性，采用以下策略进行优化：

剪枝：决策树构建完成后，对决策树进行剪枝操作，去除一些不必要的节点，以防止过拟合。

集成学习：通过集成多个决策树，采用随机森林算法，提高模型的鲁棒性和预测准确性。

参数调优：决策树算法中有一些参数调整，如树的深度、划分的最小样本数等，通过调优这些参数优化决策树的性能。

决策树算法适用于灭火决策模型的构建。通过选择最优特征、划分数据集和构建子节点，决策树算法实现灭火决策的自动化。通过剪枝、集成学习和参数调优等策略，进一步优化决策树的性能和准确性。

二、灭火决策过程：

将经过预处理的数据输入到灭火决策模型中，利用模型进行火灾预测和灭火决策。模型根据历史数据中的规律和趋势，计算出最优的灭火策略，包括灭火力量的分配、灭火方法的选择和灭火顺序的安排。

灭火决策系统将计算得到的灭火策略输出给相关部门和单位。决策结果包括灭火力量的调度方案、行动指令和所需资源的信息。决策结果通过显示屏、移动设备或通信系统等方式进行传递和共享。

三、多级灭火力量的联动调度：

根据灭火决策结果，进行灭火资源的优化配置。根据火灾的规模、火源定位和紧急程度，通过优化调度算法选择合适的灭火力量，并确定各个力量的出动时间、最优路线和任务分配，以最大程度地提高灭火效率和减少灭火时间。

六级联动灭火力量是：第一级灭火力量区域巡检人员，第二级灭火力量周边区域巡检人员，第三极灭火力量本企业微型消防站人员，第四级灭火力量周边企业微型消防站人员，第五级灭火力量周边警务站人员，第六级灭火力量消防支队。

建立多级灭火力量之间的通信和协同机制。通过无线通信技术和数据共享平台，将各个灭火力量的位置、状态和任务信息实时传输和共享，以实现协同作战。灭火指挥中心通过监控系统实时监测各个灭火力量的行动，并对灭火进展进行实时评估和调整。优先将自动喷水系统、气体灭火系统等自动化灭火设备集成到智慧消防系统中。这些设备通过与灭火指挥中心的通信连接，接收指令并根据实时火灾数据和决策结果自动触发。

根据火灾情况和实时数据的反馈，灭火指挥中心对灭火力量的调度进行实时调整。通过分析实时数据，对灭火策略进行修正和优化，以适应火势的变化和灭火行动的需要。

根据火灾的规模、火源定位和紧急程度，通过优化调度算法选择合适的灭火力量，并确定最优路线，具体又包括：

步骤1，上传火灾风险区域的平台图，根据所述平台图进行网格划分；

步骤2，检测所述灭火力量所在位置；

步骤3，基于所述灭火任务和灭火力量位置，规划最优路线；

步骤4，根据所述最优路线，所述灭火力量执行灭火任务。

优选地，其中，所述步骤1，上传火灾风险区域的平台图，根据所述平台图进行网格划分，具体包括：

步骤1-1，获取火灾风险区域的平台图：上传火灾风险区域的平台图，所述平台图是物理平面图或电子地图；平台图应包含区域的完整信息，包括建筑结构、房间分布、走廊、通道等。使用测量仪器(如测量轮、激光测距仪等)对区域进行实地测量获取物理平面图，获取建筑结构、房间分布等信息，然后将测量结果转化为数字化平面图。

从现有的地理信息系统(GIS)或建筑信息模型(BIM)中获取区域的电子地图。这种方式下，平台图已经以数字形式存在，可直接使用。

步骤1-2，确定网格大小：根据灭火任务的需求和平台图的比例，确定网格的大小；网格的大小应适中，既能满足精细化的需求，又能保证计算效率和路径优化的效果。如果网格太小，可能会导致网格过多，增加计算复杂度和存储需求。如果网格太大，可能会失去精细化的能力。

步骤1-3，执行网格划分：根据确定的网格大小，在所述平台图上进行网格划分；可以使用平行线或垂直线将区域划分为等大小的正方形或矩形网格。确保每个网格都有足够的空间容纳灭火任务，并尽量减少重叠和遗漏的情况。

步骤1-4，进行网格标识：对每个网格进行唯一标识，例如使用坐标或编号来表示每个网格的位置和身份。这将有助于后续的路径规划和数据管理。网格标识是为每个网格分配一个唯一的标识，以便后续的路径规划和数据管理。可以使用坐标或编号来表示每个网格的位置和身份。

对于矩形网格，可以使用网格的行和列编号作为网格的标识。例如，网格(i,j)表示位于第i行第j列的网格。

步骤1-5，为每个网格添加属性信息；如网格类型、特殊设备、障碍物等。这些属性信息可以在路径规划和过程中考虑，以避免碰撞或处理特殊情况。

步骤1-6，对划分的网格进行验证和调整；确保网格划分的准确性和完整性，同时考虑到实际过程中的需求和限制。

步骤1-7，将网格划分的结果存储在数据库中，如矩阵、列表或图形数据库等。这样可以方便地访问和管理每个网格的信息。

优选地，其中，所述步骤1-3，执行网格划分：根据确定的网格大小，在所述平台图上进行网格划分，具体包括：

步骤1-3-1，获取所述平台图并确定网格大小；

步骤1-3-2，根据平台图的边界和网格大小，计算需要划分的网格的行数和列数；

步骤1-3-3，按照网格大小在平台图上进行嵌套循环划分，将区域均匀划分为同等大小的网格，生成网格的坐标或编号。

网格划分是将平台图划分为一系列等大小的网格。常见的网格形状有正方形和矩形，可以根据平台图的特点选择合适的形状。本申请采用平行线划分法和垂直线划分法两种：

平行线划分法是通过绘制平行线将区域划分为等大小的网格。可以从平台图的一侧开始绘制垂直线，然后平行绘制其他线，直到覆盖整个区域。

垂直线划分法是通过绘制垂直线将区域划分为等大小的网格。可以从平台图的一侧开始绘制平行线，然后垂直绘制其他线，直到覆盖整个区域。

在平台图上进行网格划分可以使用均匀分割算法，具体步骤如下：

(1)获取平台图的宽度W和高度H。

计算网格的行数R＝ceil(H/G)和列数C＝ceil(W/G)，其中G为网格大小，ceil为向上取整函数。

(2)使用嵌套循环，按照网格大小进行划分，生成网格的坐标或编号。例如，对于矩形网格，可以使用两层循环遍历每个网格，并为每个网格分配一个唯一的坐标或编号。

优选地，其中，所述步骤1-6，对划分的网格进行验证和调整，网格验证是对划分的网格进行检查，以确保网格划分的准确性和完整性。同时，考虑实际过程中的需求和限制进行调整。

网格验证的具体步骤包括：

(1)遍历划分好的网格，检查每个网格是否满足灭火任务的要求，例如是否具有足够的空间容纳灭火任务、是否与障碍物重叠等。

(2)根据需要，对不符合要求的网格进行调整。可以合并网格，将多个小网格合并为一个大网格；调整网格大小，根据任务需求调整网格的尺寸；移动网格位置，调整网格的位置以适应实际需求。

优选地，其中，所述步骤1-7，将网格划分的结果存储在数据库中，网格存储是将网格划分的结果存储在适当的数据结构中，以便后续的路径规划和数据管理。可以使用矩阵、列表、图形数据库等数据结构进行存储。

具体步骤包括：

(1)创建适当的数据结构来存储网格的信息。例如，使用矩阵来表示平台图，其中每个元素表示一个网格，或使用列表来存储每个网格的属性信息。

(2)将每个网格的坐标或编号作为键，将网格的属性信息作为值进行存储。这样可以方便地通过网格的标识来获取相应的属性信息。

优选地，其中，所述步骤2，检测所述灭火力量所在位置，具体包括：

步骤2-1，灭火力量领取灭火任务，所述灭火任务包含对应的任务标记特征向量；

步骤2-2，检测所述灭火力量所在位置以及任务标记特征向量位置。

优选地，其中，所述步骤3，基于所述灭火任务和灭火力量位置，规划最优路线，具体包括：

步骤3-1，将区域的网格视为节点，基于网格之间的连接关系构建节点图；

步骤3-2，根据网格属性、路径长度和障碍物计算路径权重；

网格属性是为每个网格添加附加的信息，以描述网格的特性和条件。这些属性信息可以在路径规划和过程中使用，以避免碰撞或处理特殊情况。网格属性可以包括网格类型(如普通区域、危险区域、紧急区域)、特殊设备(如传感器、监控摄像头)、障碍物(如墙壁、家具)等。网格属性可以使用键值对的形式存储，其中键为网格的标识，值为属性信息。

步骤3-3，采用最短路径算法计算最优路径，从灭火力量位置所在起始节点开始，逐步更新最短路径距离，直到到达任务位置或访问所有节点；

步骤3-4，将节点序列转化为实际的路线。

本发明还对灭火行动的效果进行评估和优化。利用历史火灾数据和实时反馈数据，对灭火决策模型和调度算法进行优化，提高灭火效率和准确性。同时，对灭火行动中的问题和不足进行分析和总结，为灭火力量的联动调度提供经验和改进方向。

以上是本发明基于数据采集形成多级灭火力量联动方法的详细技术实施方案。通过数据的采集、分析和共享，结合智能决策和联动调度，实现火灾的快速响应和高效灭火，提高灭火行动的准确性和效率。同时，不断优化和改进技术手段，以应对不同火灾情况和挑战，保障人员和财产的安全。

与传统消防手段相比，本发明具备以下优势：

(1)提升火灾预防和监测能力：本发明致力于提供更准确、更及时的火灾预警和监测。通过使用传感器、监测设备和数据分析技术，本发明的方法和系统可以实时监测火灾风险指标(如管网压力、风速、温度、烟雾、气体浓度等)，并及时发出警报，以便采取必要的措施。

(2)大数据分析：本发明利用大数据分析技术对传感器数据进行处理和分析，以便准确判断火灾风险，并预测火势发展趋势。通过分析大量的历史数据和模式，系统能够提前发现异常情况，并为消防人员提供决策支持和灭火方案的优化。

(3)人工智能(AI)：人工智能在本发明中发挥重要作用。它可以通过机器学习和深度学习算法，对大量的传感器数据进行智能分析和模式识别。通过学习和优化算法，系统能够更准确地预测火灾风险、提供智能化的灭火建议，并自动化火灾报警和应急响应流程。

(4)实现快速和准确的火灾报警：本发明旨在通过远程监控和通信技术，实现火灾报警的快速传递。中央监控室可以接收传感器数据并进行实时分析，一旦火灾风险被检测到，相关人员将立即收到报警信息，以便及时采取适当的行动。

(5)改进火灾应急响应：本发明力求提高火灾应急响应的效率和协调性。通过集成智能化技术和自动化设备，系统能够迅速启动自动灭火设备、提供逃生路线指引、充分利用周边消防力量进行火灾前期处置，并通过智能决策支持系统为消防人员提供准确的指导以及实时了解火灾现场的相关数据。

(6)优化灭火救援行动：本发明的目标之一是优化灭火救援行动的效果。通过大数据分析和模拟仿真技术，系统可以预测火势发展趋势、优化灭火方案，并为消防人员提供实时信息和指导，提高灭火行动的准确性和效率。

(7)自动化灭火系统：本发明系统集成了自动化灭火设备，如自动喷水系统、气体灭火系统等。这些设备能够根据传感器数据的触发条件自动启动，快速控制火势蔓延，减少灭火的响应时间。

以上所述仅是本发明的较佳实施方式，故凡依本发明专利申请范围所述的构造、特征及原理所做的等效变化或修饰，均包括于本发明专利申请范围内。

Claims (10)

1.一种基于数据采集形成多级灭火力量的联动方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：

步骤1：通过部署于火灾风险区域的传感器设备，实现对火灾现场数据的实时采集，获取火灾传感数据；

步骤2：通过部署于火灾风险区域的监测设备，实时监控火灾情况，获取火灾图像数据；

步骤3：将所述传感器设备和监测设备采集到的火灾数据通过无线传输技术传送至中心控制系统，存储于大数据平台；所述火灾数据包括所述火灾传感数据和火灾图像数据；

步骤4：根据所述火灾传感数据监测火灾风险指标；利用图像识别和视频分析，对所述火灾图像数据进行火灾图像处理；

步骤5：对历史火灾数据进行大数据分析；

步骤6：根据监测的火灾风险指标、火灾图像处理结果，以及历史火灾数据分析结果，进行火灾预测预警和火源定位；

步骤7：响应于所述火灾预测预警和火源定位，匹配预先构建的智能灭火决策和多级灭火力量的联动调度。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述传感器设备为压力传感器、风速传感器、温度传感器、烟雾传感器、或浓度传感器中的至少一种；

所述监测设备为摄像头和热成像仪。

3.如权利要求1所述的方法，其中，所述步骤4：利用图像识别和视频分析，对所述火灾图像数据进行火灾图像处理，具体包括：进行颜色分析、形状分析和三角定位，完成火焰检测、烟雾检测和火源定位，实现火灾图像的火焰区域识别和火源位置坐标计算。

4.如权利要求1所述的方法，其中，所述步骤5：对历史火灾数据进行大数据分析，具体包括：

步骤5-1：通过聚类分析划分火灾数据类别；

步骤5-2：通过关联规则挖掘发现相关因素；

步骤5-3：通过分类算法对火灾进行分类。

5.如权利要求1所述的方法，其中，所述步骤7中预先构建智能灭火决策具体包括：

步骤7-1，获取包含火灾数据和目标变量的训练数据集，火灾数据包括火灾特征属性；

步骤7-2，采用决策树算法构建灭火决策模型；

步骤7-3，计算火灾特征的信息增益，衡量火灾特征与目标变量之间的关联程度；

步骤7-4，选择具有最大信息增益的特征作为节点划分依据，构建决策树模型；其中，对于每个子节点，选择最佳的特征进行划分，直到满足模型达到预定的树深度或节点包含的样本数小于阈值；

步骤7-5，使用构建的决策树模型对新样本进行预测；

步骤7-6，对决策树的性能和准确性进行策略优化，得到所述智能灭火决策；所述策略优化至少包括剪枝、集成学习和参数调优。

6.如权利要求1或5的方法，其中，所述步骤7：匹配预先构建的智能灭火决策和多级灭火力量的联动调度，具体包括：

步骤7-8，根据火灾规模、火源定位和紧急程度，匹配智能灭火决策，通过调度算法选择合适级别的灭火力量；

步骤7-9，根据灭火策略，确定各级灭火力量的出动时间、最优路线和任务分配；

步骤7-10，根据火灾情况和实时数据的反馈，实时调整各灭火力量的调度，修正和优化灭火策略。

7.如权利要求6所述的方法，其中，所述步骤7-9，根据灭火策略，确定最优路线，具体包括：

步骤7-9-1，上传火灾风险区域的平台图，根据所述平台图进行网格划分；

步骤7-9-2，检测灭火力量所在位置；

步骤7-9-3，基于所述灭火任务和灭火力量所在位置，规划最优路线；

步骤7-9-4，根据所述最优路线，所述灭火力量执行灭火任务。

8.如权利要求7所述的方法，其中，所述步骤7-9-1，上传火灾风险区域的平台图，根据所述平台图进行网格划分，具体包括：

步骤7-9-1-1，获取火灾风险区域的平台图：上传火灾风险区域的平台图，所述平台图是物理平面图或电子地图；

步骤7-9-1-2，确定网格大小：根据灭火任务的需求和平台图的比例，确定网格的大小；

步骤7-9-1-3，执行网格划分：根据确定的网格大小，在所述平台图上进行网格划分；

步骤7-9-1-4，进行网格标识：对每个网格进行唯一标识，采用坐标或编号来标识每个网格的位置和身份；

步骤7-9-1-5，为每个网格添加属性信息；

步骤7-9-1-6，对划分的网格进行验证和调整；

步骤7-9-1-7，将网格划分的结果存储在数据库中。

9.如权利要求1所述的方法，其中，所述多级灭火力量为六级灭火力量，具体包括：

第一级灭火力量：预警设备所在区域的巡检人员；

第二级灭火力量：预警设备所在区域周边区域的巡检人员；

第三级灭火力量：火灾风险区域内微型消防站人员；

第四级灭火力量：火灾风险区域周边微型消防站人员；

第五级灭火力量：火灾风险区域周边警务站人员；

第六级灭火力量：火灾风险区域所属消防支队。

10.一种基于数据采集形成多级灭火力量的联动系统，所述系统通过网络通信技术实现远程监控、报警功能以及调度功能，其特征在于，所述系统用于执行如权利要求1-9之一的基于数据采集形成多级灭火力量的联动方法。