[發明專利]一種識別區域火災發生地方法及系統

有效

• 申請號: 202010576298.6
• 申請日: 2020-06-22
• 公開（公告）號: CN111882807B
• 公開（公告）日: 2022-03-15
• 發明（設計）人: 嚴軍榮;盧玉龍
• 申請（專利權）人: 杭州后博科技有限公司
• 主分類號: G08B17/10
• 分類號: G08B17/10;G08B17/06;G06Q50/26;G06F17/10
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• 代理人: 暫無信息

本發明公開了一種識別區域火災發生地方法及系統。其方法包括以下步驟：根據各區域的熱量分布均勻度和/或煙霧濃度均勻度識別重點關注區域，根據重點關注區域內的熱量信息和煙霧濃度信息識別火災發生地。本發明的方法及系統解決了如何根據熱量和/或煙霧的分布情況對各區域進行火災監控的技術問題。

技術領域

本發明屬于智慧消防技術領域，特別是涉及一種識別區域火災發生地方法及系統。

背景技術

目前的社區火災主要根據傳感器數據或圖像采用火災檢測算法進行監測?，F有的火災檢測技術，例如公開號為CN110992642A的中國專利《一種基于深度學習的火災檢測方法》提出將淺層特征與高層特征相融合，并利用具有幾何形變能力的卷積神經網絡，從而有效地解決了對于背景與火災相類似場景以及火勢蔓延變大前期的小火苗檢測的誤檢率高以及準確率低的問題。公開號為CN109191761A的中國專利《一種基于火焰多特征融合的火災識別方法》中提出首先進行運動檢測篩選運動火災像素與RGB顏色模型篩選火焰顏色像素結合作為圖像預處理模塊；然后根據火焰煙霧、面積變化以及形狀變化性質利用火焰像素點數量、凸包以及尖角對火焰進行特征判斷；最終結合成熟的支持向量機進行驗證；滿足以上條件進行報警。公開號為CN110852174A的中國專利《一種基于視頻監控的早期煙霧檢測方法》中提出從監控平臺讀取視頻信息流并將信息流轉為視頻幀圖像的格式；采用ViBe背景建模方法方法對幀圖像進行背景建模提取出前景像素點區域；從對應的視頻幀截取前景區域原圖；然后送到訓練好的深度神經網絡，從而實現對煙霧的判斷。

上述火災檢測技術主要通過火焰的形狀特征、圖像特征等進行火災識別和檢測，這些算法需要精細的火焰圖像，但是當社區內某處發生火災但無法準確識別火焰時，上述算法難以準確及時地發現社區火災，不利于阻止社區火災的蔓延。

目前還沒有根據熱量和/或煙霧的分布情況對各區域進行火災監控的技術方案。為此提出一種識別區域火災發生地方法及系統。

發明內容

本發明為了解決上述問題，提出一種識別區域火災發生地方法及系統。

本發明依托區域內部署的環境監測傳感器，包括溫度傳感器、煙霧濃度傳感器等。

本發明的識別區域火災發生地方法，其特征在于：

根據各區域的熱量分布均勻度和/或煙霧濃度均勻度識別重點關注區域，根據重點關注區域內的熱量信息和煙霧濃度信息識別火災發生地。

具體描述如下：

所述根據各區域的熱量分布均勻度和/或煙霧濃度均勻度識別重點關注區域包括：根據各區域的熱量分布均勻度識別重點關注區域、根據各區域的煙霧濃度均勻度識別重點關注區域或根據各區域的熱量分布均勻度和煙霧濃度均勻度識別重點關注區域。

優選地，所述各區域包括按區域消防結構劃分的區域、按區域消防設施數量劃分的區域、按區域住戶分布劃分的區域的任一項或多項。

優選地，所述熱量分布均勻度是根據各區域內的熱量信息計算表示熱量分布的參數；所述熱量信息包括空氣溫度數據、建筑物表面溫度、地面溫度的任一項或多項。

進一步優選地，所述根據各區域內的熱量信息計算的表示熱量分布的參數，包括步驟：

在各區域內設置多個熱量采集點并獲取各采集點的熱量數據；

計算各區域內采集點的熱量數據平均值和方差；

根據各區域內采集點的熱量數據平均值計算區域熱量參考值；

根據各區域內采集點的熱量數據方差和區域熱量參考值計算各區域內的熱量分布均勻度。熱量數據方差越小、區域熱量參考值越小，則區域內的熱量分布均勻度越大。

優選地，所述煙霧濃度均勻度是根據各區域內的煙霧濃度信息計算表示煙霧濃度分布的參數。