[發(fā)明專利]一種面向復雜建筑火災的動態(tài)智能疏散方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202211524798.0
• 申請日: 2022-12-01
• 公開（公告）號: CN115545359B
• 公開（公告）日: 2023-05-09
• 發(fā)明（設計）人: 高學鴻;李寧;黃國忠;李浩軒;蔣慧靈;張磊;鄧青;王波
• 申請（專利權）人: 北京科技大學
• 主分類號: G06Q10/047
• 分類號: G06Q10/047;G06Q50/08;G06F30/27;G06F30/10
• 代理公司: 北京市廣友專利事務所有限責任公司 11237
• 代理人: 張仲波

本發(fā)明涉及計算機人工智能技術領域，特別是指一種面向復雜建筑火災的動態(tài)智能疏散方法及裝置。一種面向復雜建筑火災的動態(tài)智能疏散方法包括：通過人員和建筑物設備，獲得人員信息數據、建筑通道數據和火災信息數據；根據人員信息數據和所述建筑通道數據建立疏散空間模型，根據疏散空間模型進行簡化和計算操作，獲得疏散距離；基于人員信息數據和建筑通道數據進行計算操作，獲得疏散難易度；采用XGB、LGB和GBoost學習器，根據Stacking集成策略，建立基于Stacking集成的疏散時間預測模型；通過基于Stacking集成的疏散時間預測模型，獲得疏散最優(yōu)路徑。幫助人員避免耗時長或者因火災導致規(guī)劃的疏散路徑中斷，實現(xiàn)人員動態(tài)疏散，提高了疏散效率。

技術領域

本發(fā)明涉及計算機人工智能技術領域，特別是指一種面向復雜建筑火災的動態(tài)智能疏散方法及裝置。

背景技術

由于各種類型的建筑物是人們生產、生活以及財產高度集中的場所，建筑火災成為對人們的危害最直接、最嚴重的火災災種。隨著經濟不斷發(fā)展，城市建筑由小、散、低型向大、集、高型轉變。建筑物結構復雜，封閉性強，除此之外，使用功能變的多樣化，建筑可燃易燃裝飾材料、電力、熱力設施增加，火災危險度大大增加。特別是學校綜合教學樓、大型商場、超大規(guī)模的體育館等公眾聚集場所，一旦發(fā)生火災等緊急情況，如果沒有安全合理的疏散路徑以及有效的疏散時間，人們將無法及時安全疏散。

眾多的復雜建筑基本僅依據建筑消防規(guī)定建造，對其進行重大設計干預總是比較困難。其中最關鍵的問題之一是提供更安全的建筑疏散策略。例如，基于使用最佳地點的可用出口組件以找到高層建筑的最佳疏散策略；采用人工免疫系統(tǒng)算法作為路線優(yōu)化器；基于路徑承載能力分配路徑的校園緊急疏散系統(tǒng)。然而，上述研究中的案例僅適用于疏散演習或組織良好的緊急逃生，因為他們沒有太多關注疏散過程中的實時動態(tài)流、人員分布不均以及疏散現(xiàn)場條件的實時變化的影響。

將物聯(lián)網技術應用到疏散管理中，通過傳感器實時監(jiān)控室內環(huán)境的變化來監(jiān)測室內火災的發(fā)展態(tài)勢；基于射頻的室內定位框架，用于建筑應急疏散，并被證明有較強的魯棒性；類似地，融合了BIM技術和無線傳感器技術來解決工人在有限空間的安全問題。但是，這些研究都未能綜合考慮人員位置和火災發(fā)展態(tài)勢。

綜合以上分析發(fā)現(xiàn)，在現(xiàn)有的火災疏散技術手段中，未能實時地將疏散人員的不均衡流動分布和火災發(fā)展態(tài)勢完整結合，導致規(guī)劃的火災疏散路徑疏散效果不佳。

發(fā)明內容

本發(fā)明實施例提供了一種面向復雜建筑火災的動態(tài)智能疏散方法及裝置。所述技術方案如下：

一方面，提供了一種面向復雜建筑火災的動態(tài)智能疏散方法，該方法由電子設備實現(xiàn)，該方法包括：

發(fā)出人員疏散請求，通過人員定位設備，獲得人員信息數據；通過建筑監(jiān)控設備，獲得建筑通道數據和火災信息數據。

基于所述人員信息數據和所述建筑通道數據建立疏散空間模型，根據疏散空間模型進行簡化和計算操作，獲得疏散距離。

基于所述人員信息數據和所述建筑通道數據進行計算操作，獲得疏散難易度。

采用XGB、LGB和GBoost學習器，根據Stacking集成策略，建立基于Stacking集成的疏散時間預測模型。

基于所述人員信息數據、所述建筑通道數據、所述疏散距離、所述疏散難易度和所述火災信息數據，通過基于Stacking集成的疏散時間預測模型，獲得疏散最優(yōu)路徑。

可選地，所述發(fā)出人員疏散請求，通過人員定位設備，獲得人員信息數據，通過建筑監(jiān)控設備，獲得建筑通道數據和火災信息數據，包括：

當發(fā)出人員疏散請求時，通過人員定位設備獲得待疏散人員位置，并調用人員信息庫，獲得人員信息數據，其中，所述人員信息數據包括待疏散人員所在位置、年齡、性別、肩寬和速度；