[发明专利]一种基于组合神经网络与多传感器融合的烟火检测系统

说明书

本发明公开了一种基于组合神经网络与多传感器融合的烟火检测系统，包括安装固定组件、焦点防反光式精准温度监控采集模块、融合型多传感器辅助监控装置、应急负压空吸型化学物颗粒吸附灭火装置和云端服务处理单元。本发明属于烟火检测技术领域，具体是提供了一种通过全反射的方式将监控重点区域于红外传感器上汇集为一点，大大提高烟火检测的精准性，避免误判情况的发生，减轻工作人员的负担，通过神经网络与多传感器融合的融合，进一步提高检测的准确性，对于小规模的烟火可以通过负压、避免助燃的方式进行有效无损灭火，同时将有害颗粒进行吸附，避免对人体产生危害，保证灭火及时性与有效性的基于组合神经网络与多传感器融合的烟火检测系统。

技术领域

本发明涉及烟火检测技术领域，具体是指一种基于组合神经网络与多传感器融合的烟火检测系统。

背景技术

近几年来，大型园区智能化的烟火检测需求很大，特别是化工类的园区，每次事故发生，导成大量的生命和财产的损失。

目前对火灾常用检测方法包括：1、传感器检测法：通过烟火传感器来检测烟火时的气体浓度，从而检测出发生烟火；2、视频算法分析法：通过可见光摄像头拍摄的视频进行识别，同时通过加入深度学习烟火检测模型及算法来判断是否发生烟火。

但是上述检测方法在具体执行时，通常会出现以下问题：

1、采用现有的传感器检测，由于使用的空间有限，容易受到干扰，且误报率较高，智能度低，2000路摄像头的园区，一天可能又几千次报警，由于人力有限，导致根本无法及时处理。

2、采用视频算法进行分析，会产生持续报警的问题，每天固定时间段光线可能引起的报警，同一地址可持续几十次甚至几百次、几万次，需要屏蔽大量的无效报警；另外，部分园区本身就有大量的动作作业和烟雾场景，一直在报警，无法进行有效处理，且无法利用单个目标检测模型进行解决。

因此如何深刻理解复杂的园区场景，变的更加重要，如何实现复杂园区的烟雾检测是一个亟待解决的问题。

发明内容

针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本发明提供了一种通过全反射的方式将监控重点区域于红外传感器上汇集为一点，大大提高烟火检测的精准性，避免误判情况的发生，减轻工作人员的负担，通过神经网络与多传感器融合的融合，进一步提高检测的准确性，而应急负压空吸型化学物颗粒吸附灭火装置对于小规模的烟火可以通过负压、避免助燃的方式进行有效无损灭火，同时通过负压的方式将有害颗粒进行吸附，避免对人体产生危害，保证灭火的及时性与有效性的基于组合神经网络与多传感器融合的烟火检测系统。

本发明采取的技术方案如下：本发明一种基于组合神经网络与多传感器融合的烟火检测系统，包括安装固定组件、焦点防反光式精准温度监控采集模块、融合型多传感器辅助监控装置、应急负压空吸型化学物颗粒吸附灭火装置和云端服务处理单元，所述焦点防反光式精准温度监控采集模块安装设于安装固定组件上，所述融合型多传感器辅助监控装置设于安装固定组件上，所述融合型多传感器辅助监控装置交叉间隔设于焦点防反光式精准温度监控采集模块之间，所述应急负压空吸型化学物颗粒吸附灭火装置安装设于安装固定组件的一侧上，且应急负压空吸型化学物颗粒吸附灭火装置的自由端设于焦点防反光式精准温度监控采集模块的前端一侧上，所述焦点防反光式精准温度监控采集模块、融合型多传感器辅助监控装置、应急负压空吸型化学物颗粒吸附灭火装置均与云端服务处理单元通信连接。