[发明专利]一种基于智能物联网的智慧园区火灾监测方法

权利要求书

1.一种基于智能物联网的智慧园区火灾监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取待监测的电力设备当前的红外图像，进而得到电力设备当前的语义区域的灰度图像；

根据电力设备当前的语义区域的灰度图像，判断是否满足火灾情况设定条件，若满足，则获取前T-1个时刻的待监测的电力设备的红外图像，进而得到前T-1个时刻的电力设备的语义区域的灰度图像；

根据当前时刻和前T-1个时刻的电力设备的语义区域的灰度图像，得到灰度图像中各个像素点的温度变化序列；

根据各个像素点的温度变化序列，确定任意一个像素点p与除像素点p外的任意一个像素点之间的温度变化一致性指标值以及任意一个像素点p与除像素点p外的任意一个像素点的相对平均温度指标值；

根据任意一个像素点p与该任意一个像素点p和除像素点p外的任意一个像素点q连接线段上各个像素点之间的温度变化一致性指标值，得到任意一个像素点p与除像素点p外的任意一个像素点q的温度变化一致性指标值的置信度；

根据任意一个像素点p与除像素点p外的任意一个像素点的温度变化一致性指标值、温度变化一致性指标值的置信度以及相对平均温度指标值，得到任意一个像素点p的火灾温度特征序列；

根据任意一个像素点p的火灾温度特征序列，确定任意一个像素点p的火灾温度特征值，进而得到待监测的电力设备的将要发生火灾区域；

确定任意一个像素点p与除像素点p外的任意一个像素点之间的温度变化一致性指标值的步骤包括：

根据任意一个像素点p与除像素点p外的任意一个像素点的温度变化序列，在任意一个像素点p与除像素点p外的任意一个像素点的温度变化序列上分别构建一维时间窗口，得到任意一个像素点p与除像素点p外的任意一个像素点的一维时间窗口内的温度变化子序列；

根据任意一个像素点p与除像素点p外的任意一个像素点的一维时间窗口内的温度变化子序列，计算任意一个像素点p与除像素点p外的任意一个像素点的温度变化子序列的皮尔逊相关系数；

根据任意一个像素点p与除像素点p外的任意一个像素点的温度变化子序列的皮尔逊相关系数，计算任意一个像素点p与除像素点p外的任意一个像素点的温度变化一致性指标值。

2.根据权利要求1所述的一种基于智能物联网的智慧园区火灾监测方法，其特征在于，任意一个像素点p与除像素点p外的任意一个像素点的温度变化一致性指标值的计算公式为：

其中，b_pq为任意一个像素点p与除像素点p外的任意一个像素点的温度变化一致性指标值，a_pqt为第t时刻任意一个像素点p与除像素点p外的任意一个像素点的温度变化子序列的皮尔逊相关系数，T为时刻的总个数。

3.根据权利要求1所述的一种基于智能物联网的智慧园区火灾监测方法，其特征在于，确定任意一个像素点p与除像素点p外的任意一个像素点的相对平均温度指标值的步骤包括：

根据各个像素点的温度变化序列，获取任意一个像素点p的温度变化序列的均值和除像素点p外的任意一个像素点的温度变化序列的均值；

根据任意一个像素点p的温度变化序列的均值和除像素点p外的任意一个像素点的温度变化序列的均值，得到任意一个像素点p与除像素点p外的任意一个像素点的相对平均温度指标值。

4.根据权利要求3所述的一种基于智能物联网的智慧园区火灾监测方法，其特征在于，任意一个像素点p与除像素点p外的任意一个像素点的相对平均温度指标值的计算公式为：

y_pq＝max(u_p-u_q，0)

其中，y_pq为任意一个像素点p与除像素点p外的任意一个像素点的相对平均温度指标值，u_p为任意一个像素点p的温度变化序列的均值，u_q为除像素点p外的任意一个像素点的温度变化序列的均值，max()为取最大值函数。