[發明專利]一種火災探測器的標定方法、裝置及設備

有效

• 申請號: 201710453320.6
• 申請日: 2017-06-15
• 公開（公告）號: CN107230329B
• 公開（公告）日: 2020-04-03
• 發明（設計）人: 宋佳城;陳宇弘;靳東風;張男
• 申請（專利權）人: 深圳市泰和安科技有限公司
• 主分類號: G08B29/20
• 分類號: G08B29/20;G08B17/10
• 代理公司: 深圳中一聯合知識產權代理有限公司 44414
• 代理人: 張全文

1.一種火災探測器的標定方法，其特征在于，所述火災探測器的標定方法包括：

獲取所述火災探測器的安裝位置所對應的環境參數；

根據預設的所述環境參數與火災探測器報警閾值的對應關系，確定所述火災探測器所對應的報警閾值，具體為：當所述環境參數為多個時，根據異常的環境參數確定所述報警閾值；

根據所述報警閾值對所述火災探測器進行標定；

統計得到所述火災探測器在所述安裝位置所對應的報警閾值的周期變化曲線；

根據所統計的報警閾值的周期變化曲線，對現場環境進行火災監測；

所述獲取所述火災探測器的安裝位置所對應的環境參數的步驟包括：

獲取所述火災探測器的安裝位置；

根據所述安裝位置，確定所述火災探測器的安裝位置所對應的氣溫值、氣壓值、干燥度值、震動強度值或磁場強度值中的一種或者多種。

2.根據權利要求1所述的火災探測器的標定方法，其特征在于，在所述根據預設的所述環境參數與火災探測器報警閾值的對應關系，確定所述火災探測器所對應的報警閾值的步驟之前，所述方法還包括：

獲取多種環境參數在不同取值時，在預定煙霧濃度下所對應的報警閾值的統計數據；

根據所述統計數據，以所述多種環境參數以及報警閾值為神經網絡節點，訓練得到包括所述環境參數與報警閾值的對應關系的神經網絡模型。

3.根據權利要求1所述的火災探測器的標定方法，其特征在于，所述報警閾值為顆粒的濃度閾值，所述火災探測器包括暗室，以及設置在暗室中的攝像頭和光源，所述攝像頭采集到由光源發出的光束的圖像，識別所述圖像中的散射的顆粒種類和濃度，根據顆粒的濃度與顆粒的濃度閾值的比較確定是否出現異常。

4.一種火災探測器的標定裝置，其特征在于，所述火災探測器的標定裝置包括：

環境參數獲取單元，用于獲取所述火災探測器的安裝位置所對應的環境參數；

報警閾值確定單元，用于根據預設的所述環境參數與火災探測器報警閾值的對應關系，確定所述火災探測器所對應的報警閾值，具體為：當所述環境參數為多個時，根據異常的環境參數確定所述報警閾值；

標定單元，用于根據所述報警閾值對所述火災探測器進行標定；

統計單元，用于統計得到所述火災探測器在所述安裝位置所對應的報警閾值的周期變化曲線；

火災監測單元，用于根據所統計的報警閾值的周期變化曲線，對現場環境進行火災監測；

所述環境參數獲取單元包括：

安裝位置獲取子單元，用于獲取所述火災探測器的安裝位置；

參數確定子單元，用于根據所述安裝位置，確定所述火災探測器的安裝位置所對應的氣溫值、氣壓值、干燥度值、震動強度值或磁場強度值中的一種或者多種。

5.根據權利要求4所述的火災探測器的標定裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

統計數據獲取單元，用于獲取多種環境參數在不同取值時，在預定煙霧濃度下所對應的報警閾值的統計數據；

訓練單元，用于根據所述統計數據，以所述多種環境參數以及報警閾值為神經網絡節點，訓練得到包括所述環境參數與報警閾值的對應關系的神經網絡模型。

6.一種火災探測器的標定設備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1至3任一項所述火災探測器的標定方法的步驟。

7.一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至3任一項所述火災探測器的標定方法的步驟。