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[發明專利]消防終端、消防服務器及消防監控裝置在審

專利信息
申請號: 201910087851.7 申請日: 2019-01-29
公開(公告)號: CN111488955A 公開(公告)日: 2020-08-04
發明(設計)人: 王士承 申請(專利權)人: 深圳富桂精密工業有限公司
主分類號: G06K17/00 分類號: G06K17/00;G06N3/04;H04L29/08;A62C37/50
代理公司: 深圳市賽恩倍吉知識產權代理有限公司 44334 代理人: 劉永輝;饒智彬
地址: 518109 廣東省深圳市龍華區龍華街道民清路東側*** 國省代碼: 廣東;44
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摘要:
搜索關鍵詞: 消防 終端 服務器 監控 裝置
【說明書】:

發明提出一種消防終端,用于與至少一消防服務器建立通信連接,消防終端包括消防器、采集單元、檢測單元和通信單元。采集單元用于采集消防器的圖像信息;檢測單元用于檢測消防器的物理信息;及通信單元用于通信連接消防終端與消防服務器。本發明還提供了消防服務器和消防監控裝置。本發明提供消防終端,可以取代人工對消防器的外觀檢查,使用采集單元和檢測單元對消防器進行檢查,檢查結果更加準確和客觀。進一步地,將檢查結果發送至消防服務器,對檢測結果進行分析,再將分析結果發送至消防監測終端進行顯示,可以實現大量、快速的消防器巡檢作業、及時發現并處置問題、隱患風險評估預防。

技術領域

本發明涉及消防巡檢技術領域,特別是一種消防終端、消防服務器及消防監控裝置。

背景技術

消防終端的巡檢與維護,對室內消防安全至關重要,尤其是滅火器,是發生火災時現場人員可在第一時間用來滅火的設施。因此,日常例行檢查巡檢非常重要,但面對大型工業廠房數千至數萬個滅火器等消防終端的檢查作業,采用人工的方式對消防終端的巡檢有以下缺點:及時性和全面性較差。

現有技術中,為了能迅速紀錄、統計巡檢結果,追蹤、稽核巡檢人員巡檢狀況,現場采用RFID(無線設頻識別,Radio Frequency Identification)、NFC(近場通信,near fieldcommunication)、QR Code碼(矩陣二維碼符號)等便捷的電子化作業,然后與后臺整合進行自動化統計進行巡檢,但巡檢過程還是需要大量人工至現場進行檢查作業。

發明內容

鑒于上述狀況,有必要提供一種消防終端、消防服務器及消防監控裝置,通過將消防終端集成管理,建立消防終端物聯巡檢系統,以解決上述問題。

本發明第一方面提供了一種消防終端,用于與至少一消防服務器建立通信連接,所述消防終端包括消防器,所述消防終端還包括:采集單元,用于采集所述消防器的圖像信息;檢測單元,用于檢測所述消防器的物理信息;及通信單元,用于通信連接所述消防終端與所述消防服務器。

優選地,所述圖像信息包括圖片、影像和聲音中的一種或多種;所述物理信息包括溫度、濕度、重量、壓力和位置的一種或多種。

優選地,所述消防終端還包括照明單元,用于向所述采集單元提供照明。

本發明第二方面還提供了一種消防服務器,用于與至少一個消防終端和至少一個消防監控裝置進行通信,所述消防服務器包括:處理器;以及存儲器,用于存儲所述消防終端的圖像信息和物理信息,所述圖像信息包括圖片、影像和聲音中的一種或多種,所述物理信息包括溫度、濕度、重量和壓力的一種或多種;所述存儲器中還存儲有多個程序模塊,多個所述程序模塊由所述處理器運行并執行如下步驟:獲取所述圖像信息和所述物理信息;判斷所述圖像信息和/或所述物理信息是否存在異常信息;若存在,則發送所述異常信息至所述消防監控裝置;若不存在,則整合所述圖像信息和所述物理信息。

優選地,多個所述程序模塊由所述處理器運行并還執行如下步驟:建立深度學習評估模型;利用所述圖像信息和所述物理信息訓練所述深度學習模型;得到消防深度學習評估模型。

優選地,多個所述程序模塊由所述處理器運行并還執行如下步驟:利用所述消防深度學習評估模型判斷所述圖像信息和/或所述物理信息是否存在異常信息;若存在,發送所述異常信息至所述消防監控裝置;若不存在,則整合獲取所述圖像信息和所述物理信息。

優選地,所述整合所述圖像信息和所述物理信息步驟,包括如下步驟:統計所述圖像信息和所述物理信息;記錄所述圖像信息和所述物理信息;及更新所述圖像信息和所述物理信息。

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