[发明专利]基于数据信息特征识别和深度学习的消防数据平台建立管理方法

权利要求书

1.基于数据信息特征识别和深度学习的消防数据平台建立管理方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

S1、消防站点信息获取：获取该城市对应的消防站点的数量，进而将该城市对应的消防站点按照预设顺序进行编号，依次标记为1,2，...i,...n，进而获取各消防站点对应的信息，其中，消防站点信息包括消防站点位置、消防站点人员数量、消防站点消防设备数量，进而构建各消防站点信息集合X_w(X_w1,X_w2,...X_wi,...X_wn)，X_wi表示第i个消防站点对应的第w个消防信息，w表示消防信息，w＝a1,a2,a3,a1,a2和a3分别表示消防站点位置、消防站点人员数量和消防站点消防设备数量；

S2、建筑楼层信息统计：获该区域对应的位置，进而统计该区域对应的建筑数量，进而将该区域对应的建筑数量按照预设顺序进行编号，依次标记为1,2，...j,...m，对该区域各建筑各楼层对应的信息进行统计，其中，该区域建筑楼层信息包括该区域各建筑对应的楼层数量、各建筑各楼层对应的高度和各建筑各楼层对应的人员数量，将各建筑对应的楼层按照预设顺序进行编号，依次标记为1,2，...k,...s,利用激光测距仪对该区域各建筑各楼层对应的高度进行检测，进而获取该区各建筑各楼层对应的高度，进而构建该区域各建筑信息集合J_e^d(J_e^d1,J_e^d2,...J_e^dk,...J_e^ds)，J_e^dk表示该区域第d个建筑第k个楼层对应的第e个建筑楼层信息，e表示建筑楼层信息，e＝b1,b2,b1和b2分别表示建筑楼层对应的高度和建筑楼层对应的人员数量；

S3、消防站点预估抵达时长统计：所述消防站点预估抵达时间统计用于统计各消防站点抵达该区域对应的预估的时长，根据各消防站点对应的位置和该区域对应的位置，进而获取各消防站点与该区域之间的距离，并记为L,进而利用车流量检测雷达按照预设采集时间段对各消防站点与该区域之间道路对应的车流量进行检测，进而获取各消防站点与该区域之间道路对应的平均车流量，根据各消防站点与该区域之间道路对应的平均车流量，进而从数据库中调取各车流量对应的行驶时长影响系数，进而统计各消防站点抵达该区域对应的预估时长，其中，各消防站点抵达该区域对应的预估的时长计算公式为T_r表示第r个消防站点抵达该区域对应的时长，L_r表示第r个消防站点与该区域之间的距离，v消防车对应的平均速度，σ_r第r个消防站点与该区域之间道路车流量对应的行驶时长影响系数；

S4、建筑环境参数检测:所述环境参数检测包括若干环境参数检测单元，其分别用于对该区域各建筑各楼层对应的环境参数进行检测，进而将该区域各建筑各楼层划分为各检测区域，将各建筑各楼层对应的检测区域按照预设顺序进行编号，依次标记为1,2，...x,...y，进而获取该区域各建筑各楼层各检区域环境参数对应的数值，其中环境参数包括温度和烟雾浓度，进而构建该区域各建筑各楼层环境参数集合H_zd^p(H_zd^p1,H_zd^p2,...H_zd^px,...H_zd^py)，H_zd^p表示该区域第d个建筑第p个楼层第r个检测区域第z个环境参数对应的数值，z表示环境参数，z＝c1,c2,c1和c2分别表示温度和烟雾浓度，p表示各建筑对应的楼层编号，p＝为1,2，...k,...s；

S5、人员疏散时长预估统计：获取各建筑各楼层应急通道对应的空间大小，进而统计各建筑各楼层人员对应的预估疏散时长；

S6、建筑楼层信息分析:所述建筑信息分析用于对该区域各建筑各楼层对应的信息进行分析，进而统计该区域各建筑高度危险影响系数；

S7、消防站点预估抵达时长分析：所述消防站点预估抵达时长分析用于对各消防站点抵达该区域对应的预估时长进行分析，进而筛选出优选消防站点；

S8、建筑环境参数分析：所述建筑环境分析用于对该区域各建筑各楼层各检测区域对应的环境参数进行分析，进而统计该区域各建筑各楼层环境危险影响系数；

S9、人员疏散预估时长分析：所述人员疏散预估时长分析用于对该区域各建筑各楼层人员对应疏散预估时长进行分析，进而统计该区域各建筑各楼层人员疏散时长危险影响系数。