[发明专利]一种室内火情智能监测方法及系统

权利要求书

1.一种室内火情智能监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取目标室内的消防传感数据并根据其判断目标室内是否存在火情风险；

若存在火情风险，检测所述目标室内的烟气数据和温度数据，根据所述烟气数据和温度数据判断目标室内的火情情况，获取第一判断结果；

根据目标室内的热图像二次判断火情情况，获取第二判断结果；

根据第一判断结果和第二判断结果综合评估目标室内是否存在火情事故；

若存在火情风险，检测所述目标室内的烟气数据和温度数据，根据所述烟气数据和温度数据判断目标室内的火情情况，获取第一判断结果之前，所述方法还包括：

获取目标室内在正常指标范围内的环境数据，将所述环境数据存储到预设数据库中；

确定目标室内火情发生的前提条件，根据所述前提条件确定环境数据的变化值；

利用所述环境数据构建初始模型，以所述内火情发生的前提条件和环境数据的变化值作为模型的输入来训练所述初始模型以获得火情异常预测模型；

利用样本数据对所述火情异常预测模型进行测试，根据测试结果确定火情异常预测模型的准确性。

2.根据权利要求1所述室内火情智能监测方法，其特征在于，所述获取目标室内的消防传感数据并根据其判断目标室内是否存在火情风险，包括：

接收目标室内消防传感器上传的检测到的消防传感数据；

对所述消防传感数据进行降维分析和可视化分析，获取分析结果；

根据所述分析结果确定所述消防传感数据中的敏感因子；

获取所述敏感因子对于火情的相关性指数，若所述相关性指数大于等于预设指数，确认目标室内存在火情风险，反之，确认目标室内不存在火情风险。

3.根据权利要求1所述室内火情智能监测方法，其特征在于，所述以所述内火情发生的前提条件和环境数据的变化值作为模型的输入来训练所述初始模型以获得火情异常预测模型，包括：

提取所述环境数据的变化值的特征因子；

根据所述特征因子生成异常参数序列，将所述异常参数序列和内火情发生的前提条件输入到所述初始模型中确定环境数据的状态信息变化；

将所述异常参数序列和环境数据的状态信息变化相关联以生成所述火情异常预测模型。

4.根据权利要求1所述室内火情智能监测方法，其特征在于，若存在火情风险，检测所述目标室内的烟气数据和温度数据，根据所述烟气数据和温度数据判断目标室内的火情情况，获取第一判断结果，包括：

对所述烟气数据和温度数据进行分析，确认其是否属于正常范围，若是，确认第一判断结果为目标室内无火情情况；

若不属于正常范围，将所述温度数据和烟气数据输入到所述火情异常预测模型中获取预测结果；

根据所述预测结果确认目标室内的火情情况以及具体的火情等级，将所述火情情况以及具体的火情等级确认为所述第一判断结果。

5.根据权利要求1所述室内火情智能监测方法，其特征在于，所述根据目标室内的热图像二次判断火情情况，获取第二判断结果，包括：

根据目标室内多个区域的热图像确定目标室内的可疑火源区域；

确定所述可疑火源区域在目标室内的位置是否为预设的高温区域，若是，确认第二判断结果为目标室内无火情情况，否则，获取所述可疑火源区域在热图像内的动态参数；

根据所述动态参数确定目标室内的当前振幅特征和当前相位差特征；

根据所述当前振幅特征和当前相位差特征以及预设振幅特征和预设相位差特征计算出目标室内的火情发生概率；

将所述火情发生概率与预设概率进行比较，若比较结果为火情发生概率大于预设概率，确认第二判断结果为目标室内有火情情况，若比较结果为火情发生概率小于预设概率，确认第二判断结果为目标室内小概率有火情情况，若比较结果为火情发生概率远小于预设概率，确认第二判断结果为目标室内无火情情况。