[發明專利]預測溫度上升事件

有效

• 申請號: 201780033983.0
• 申請日: 2017-06-02
• 公開（公告）號: CN109196563B
• 公開（公告）日: 2021-07-20
• 發明（設計）人: 賽義德·優素福;大衛·加里蒂
• 申請（專利權）人: STS國防有限公司
• 主分類號: G08B31/00
• 分類號: G08B31/00;G08B21/18;G08B17/06
• 代理公司: 北京東方億思知識產權代理有限責任公司 11258
• 代理人: 林強

1.一種用于預測由環境內火災引起的溫度上升事件發生的方法，包括：

接收由被配置為感測所述環境內的環境溫度的至少一個溫度傳感器捕獲的環境空氣溫度數據；

使用經訓練機器學習模型處理在先前時間窗口中由所述至少一個溫度傳感器捕獲的環境空氣溫度數據，以確定指示在所述環境中發生的溫度上升事件在未來時間窗口中的風險的風險指示，其中所述溫度上升事件包括所述環境內的所述環境溫度的上升，并且經訓練機器學習模型基于對所述至少一個溫度傳感器在所述先前時間窗口中捕獲的所述環境空氣溫度數據的處理，為所述未來時間窗口預測一個或多個預測環境空氣溫度值；以及

根據使用所述經訓練機器學習模型確定的所述風險指示輸出警告指示，所述警告指示提供對未來以由經訓練機器學習模型所預測的預測環境空氣溫度值上升的預先警告。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述溫度上升事件包括閃絡事件。

3.根據權利要求1和2中任一項所述的方法，包括使用所述經訓練機器學習模型來處理在連續滑動時間窗口中捕獲的環境空氣溫度數據，以確定針對相應的未來滑動時間窗口的風險指示。

4.根據權利要求1和2中任一項所述的方法，其中，所述風險指示包括對多個各形態風險等級中的一個風險等級的指示。

5.根據權利要求4所述的方法，其中，所述警告指示在所述風險指示指示所述多個各形態風險等級的預定子集中的一個風險等級時被輸出。

6.根據權利要求1和2中任一項所述的方法，其中，所述風險指示包括針對所述未來時間窗口的一個或多個預測溫度值。

7.根據權利要求6所述的方法，其中，所述警告指示在針對所述未來時間窗口的所述一個或多個預測溫度值中的至少一個預測溫度值滿足預定條件的情況下被輸出。

8. 根據權利要求7所述的方法，其中，所述預定條件包括以下各項中的至少一項：

所述一個或多個預測溫度值中的至少一個預測溫度值超過溫度閾值；以及

預測溫度值關于時間的變化率超過變化率閾值。

9.根據權利要求1和2中任一項所述的方法，其中，所述經訓練機器學習模型包括人工神經網絡。

10.根據權利要求1和2中任一項所述的方法，其中，所述經訓練機器學習模型是從與不同類型的環境相關聯的多個經訓練機器學習模型中選擇的。

11.根據權利要求1和2中任一項所述的方法，包括接收由多個溫度傳感器捕獲的環境空氣溫度數據，這些溫度傳感器被配置為感測所述環境內不同高度處的環境溫度，并使用所述經訓練機器學習模型處理來自所述多個傳感器的環境空氣溫度數據以確定所述風險指示。

12.根據權利要求11所述的方法，其中，所述溫度傳感器包括設置在所述環境內的不同高度處的多個溫度傳感器。

13.根據權利要求1和2中任一項所述的方法，其中，所述至少一個溫度傳感器包括至少一個遠程溫度傳感器，該遠程溫度傳感器被配置為感測在遠離所述遠程溫度傳感器的位置的位置處的環境溫度。

14.根據權利要求13所述的方法，其中，所述遠程溫度傳感器包括紅外溫度傳感器，該紅外溫度傳感器被配置為基于來自所述遠程位置對所述紅外溫度傳感器的入射紅外輻射來感測所述遠程位置處的溫度。

15.根據權利要求1和2中任一項所述的方法，其中，所述至少一個溫度傳感器包括設置在所述環境內的靜態位置處的至少一個靜態溫度傳感器。