[发明专利]一种基于多传感融合的智能火情预警决策系统及方法在审
申请号: | 202310334551.0 | 申请日: | 2023-03-31 |
公开(公告)号: | CN116664359A | 公开(公告)日: | 2023-08-29 |
发明(设计)人: | 沈国栋;王景;于桂芳;田新明;袁淑珍 | 申请(专利权)人: | 山东浪潮数字服务有限公司 |
主分类号: | G06Q50/26 | 分类号: | G06Q50/26;G08B31/00;G08B17/00;G06Q10/0637;G06V20/40;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/94 |
代理公司: | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人: | 姜鹏 |
地址: | 250100 山东省济南市中国(山东)自由贸*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 传感 融合 智能 火情 预警 决策 系统 方法 | ||
1.一种基于多传感融合的智能火情预警决策系统,其特征在于:所述智能火情预警决策系统由多模态融合火情识别系统、火情等级评估及预警系统、救援决策系统以及云平台系统构成,多模态融合火情识别系统、火情等级评估及预警系统、救援决策系统分别与云平台通信连接。
2.根据权利要求1所述的一种基于多传感融合的智能火情预警决策系统,其特征在于:所述多模态融合火情识别系统,根据部署的视频监控设备进行实时监测,通过多模态融合实现火灾智能识别,进一步提供了火情识别率,减少误报情况的发生。
3.根据权利要求1所述的一种基于多传感融合的智能火情预警决策系统,其特征在于:所述火情等级评估及预警系统,综合气流、烟雾、周边环境、消防设施完备度及交通情况,进行火灾严重等级智能评估,根据火灾的严重等级程度做出相应的预警信息。
4.根据权利要求1所述的一种基于多传感融合的智能火情预警决策系统,其特征在于:所述救援决策系统,根据火情预警等级,做出最优救援措施,实现救援资源的最优分配。
5.根据权利要求1所述的一种基于多传感融合的智能火情预警决策系统,其特征在于:所述云平台系统,与多模态融合火情识别系统、火情等级评估及预警系统、救援决策系统保持实时通讯交互,整个系统架构划分为终端传输层、云端的平台基础层以及运行在平台基础层上面的应用服务层三层架构。
6.根据权利要求5所述的一种基于多传感融合的智能火情预警决策系统,其特征在于:终端传输层负责消防设备和周围环境信息的获取以及处理,并且通过MQTT协议与多模态融合火情识别系统、火情等级评估及预警系统、救援决策系统建立稳定的消息传输通道,与多模态融合火情识别系统、火情等级评估及预警系统、救援决策系统进行数据通信,完成信息传输功能;
平台基础层是整个云端平台系统的基石,通过虚拟化技术负责云端服务器资源的调度管理,为应用服务层提供运行时环境,并且完成与终端传输层的交互以及数据的可靠存储;
应用服务层运行在平台基础层之上,并通过MQTT协议与平台基础层以及终端传输层进行通信,用于对平台基础层传递过来的消息进行处理,并完成与用户的交互功能。
7.一种根据权利要求1-6任意一项所述的基于多传感融合的智能火情预警决策系统的基于多传感融合的智能火情预警决策方法,其特征在于:所述智能火情预警决策方法包括以下步骤:
在火灾频发区域合理布置移动摄像机、温度传感器、烟雾传感器等智能设备,所有设备均与云平台保持通信;
通过移动摄像机进行视频数据采集,将采集到的视频信息上传至云平台,通过图像增强技术与图像形态学处理方法对采集视频帧进行预处理;
标注火情现场的视频流图片,将标注好的图片作为训练数据集。
8.根据权利要求7所述的一种基于多传感融合的智能火情预警决策方法,其特征在于:所述智能火情预警决策方法还包括以下步骤:
为了增加感受野,使得网络对小范围火情能保持良好的检测效果,基于Yolov5改进算法建立目标识别模型;
针对Yolov5模型,对SPP结构进行改进,增加3×3和7×7两个池化窗口,通过所部署的烟雾传感器、光度传感器、红外传感器、温度传感器采集烟雾数据、光度数据、温度数据、红外数据信息,根据天气条件、光照条件、火情区域周边交通环境以及周边消防设施完备度结合LSTM网络模型建立火情分析模型;
将SPP模块中的第二个卷积层的权重矩阵参数由原来的(512×1024×1×1)改为(512×1536×1×1);
每一轮训练后得出loss值,直到loss值满足要求停止训练;
训练结束后在图片上进行火情区域画框和火情识别概率标注;
设置火情识别概率阈值,当火情识别概率小于阈值时提示该区域疑似火情信息,针对提示的疑似火情信息进一步确认。
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