一种多源数据融合的室内火灾早期预警方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种多源数据融合的室内火灾早期预警方法，涉及火灾监测领域，包括：扫描或者获取室内温度；扫描或者获取室内的烟雾图像和/或烟雾浓度；若某一时刻的所述室内温度大于或者等于所述时刻设定的室内温度综合特征值时，根据所述设定的室内温度综合特征值、所述室内温度以及所述烟雾图像和/或烟雾浓度计算决策样本的报警状态概率值；利用所述决策样本的报警状态概率值以及根据Dempster合成规则计算所述报警状态的信任程度；根据所述信任程度与预先设定的门限的大小关系判断预警状态。及一种多源数据融合的室内火灾早期预警系统。可以解决目前的火灾初期着火点监测困难和火灾预警不准确的问题。

An early warning method and system for indoor fire based on multi-source data fusion

The invention discloses a multi-source data fusion method for early warning of indoor fire, which relates to the field of fire monitoring, including: scanning or acquiring indoor temperature; scanning or acquiring indoor smoke image and/or smoke concentration; if the indoor temperature at a certain time is greater than or equal to the indoor temperature synthesis set at the same time. When the eigenvalues are combined, the alarm state probability value of the decision sample is calculated according to the set indoor temperature synthesis eigenvalue, the indoor temperature and the smoke image and/or the smoke concentration; the alarm state probability value of the decision sample is used and the confidence degree of the alarm state is calculated according to the Dempster synthesis rule. The warning state is judged according to the relationship between the degree of trust and the size of the pre-set threshold. And an indoor fire early warning system based on multi-source data fusion. It can solve the problems of difficult monitoring and early warning of fire at the early stage of fire.

【技术实现步骤摘要】
一种多源数据融合的室内火灾早期预警方法及系统
本专利技术涉及火灾监测领域，具体说是一种多源数据融合的室内火灾早期预警方法及系统。
技术介绍
随着我国经济的快速发展，人民的生活水平、生活方式和生活节奏都在发生变化，生活中，用火、用电、用气量也随之明显增加。调查发现，很多仓储和楼宇虽然安装了火灾报警装置，但是还是造成了重大损失。究其原因，主要是其火灾报警系统采用的监测方式不能满足早期火灾预警的需求，错过了灭火和预警的最佳时期。目前火灾报警系统大多采用温感和烟感探头感应环境的温度和烟雾浓度变化，当温度和烟度超过设定阈值后进行火灾报警。但温度探头感应的是环境平均温度的变化，从可燃物起火到房间环境温度超过设定的报警阈值需要至少几分钟的时间，这段时间是扑灭火灾的关键期，而火灾报警在这个时间段还在监测中，并未产生报警。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供一种多源数据融合的室内火灾早期预警方法及系统，以解决目前的火灾初期着火点监测困难和火灾预警不准确的问题。第一方面，本专利技术提供一种多源数据融合的室内火灾早期预警方法，包括：扫描或者获取室内温度；获取室内的烟雾图像和/或烟雾浓度；若某一时刻的所述室内温度大于或者等于所述时刻设定的室内温度综合特征值时，根据所述设定的室内温度综合特征值、所述室内温度以及所述烟雾图像和/或烟雾浓度计算决策样本的报警状态概率值；利用所述决策样本的报警状态概率值以及根据Dempster合成规则计算所述报警状态的信任程度；根据所述信任程度与预先设定的门限的大小关系判断预警状态。优选地，对所述室内温度进行温度特征提取，得到温度的综合特征；所述室内温度进行温度特征提取的步骤为：对相邻时刻的K时刻以及K-1时刻的温度测量值做差，得到K时刻的温度变化速度特征值；提取K时刻的温度测量值作为当前K时刻的温度值特征；计算到K时刻为止的所有所述温度测量值的和，所述和为温度累计加特征；将所述K时刻的温度变化速度特征值、所述当前K时刻的温度值特征以及所述温度累计加特征相加，得到所述温度的综合特征；若某一时刻的所述烟感的综合特征大于或者等于所述时刻设定的室内温度综合特征值时，根据所述设定的室内温度综合特征值、所述室内温度以及所述烟雾图像和/或烟雾浓度计算决策样本的报警状态概率值；其中，所述温度测量值为所述室内温度。优选地，对所述烟雾浓度进行烟雾特征提取，得到烟感的综合特征；所述室内烟雾浓度进行烟感特征提取的步骤为：若获取的是室内的烟雾图像；对所述烟雾图像进行数值化处理，得到烟雾图像数值，所述烟雾图像数值为所述烟雾浓度；对相邻时刻的K时刻以及K-1时刻的烟雾浓度测量值做差，得到K时刻的烟感变化速度特征值；提取K时刻的烟雾浓度测量值作为当前K时刻的烟感值特征；计算到K时刻为止的所有所述烟雾浓度测量值的和，所述和为烟感累计加特征；将所述K时刻的烟感变化速度特征值、所述当前K时刻的烟感值特征以及所述烟感累计加特征相加，得到所述烟感的综合特征；若某一时刻的所述室内温度大于或者等于所述时刻设定的室内温度综合特征值时，根据所述设定的室内温度综合特征值、所述室内温度以及所述烟雾图像和/或烟雾浓度计算决策样本的报警状态概率值；其中，所述烟雾浓度测量值为室内的烟雾图像和/或烟雾浓度。优选地，所述计算决策样本的报警状态概率值的方法为：报警状态概率值，包括：室内温度概率值以及烟雾图像和/或烟雾浓度概率值；所述报警状态概率值为所述室内温度概率值以及所述烟雾图像和/或烟雾浓度概率值的和；所述室内温度概率值，为K时刻所述设定的室内温度综合特征值与K时刻所述室内温度的比值；所述烟雾图像和/或烟雾浓度概率值，为K时刻所述烟雾图像和/或烟雾浓度与K时刻所述室内温度的比值。优选地，对报警状态划分为：温度报警状态和烟感报警状态；利用所述决策样本的所述温度报警状态和所述烟感报警状态的概率值以及根据Dempster合成规则分别计算所述温度报警状态的信任程度和所述烟感报警状态的信任程度；分别根据所述温度报警状态的信任程度和所述烟感报警状态的信任程度与预先设定的门限的大小关系判断预警状态。优选地，所述室内温度进行温度特征提取的步骤，还包括：对所述K时刻的温度变化速度特征值进行修正，其方法为所述K时刻的温度变化速度特征值乘以给定温度变化速度偏差系数；对所述当前K时刻的温度值特征进行修正，其方法为所述当前K时刻的温度值特征乘以当前给定温度值偏差系数；对所述温度累计加特征进行修正，其方法为所述温度累计加特征乘以给定温度累积偏差系数。优选地，所述烟雾浓度进行烟雾特征提取的步骤，还包括：对所述K时刻的烟感变化速度特征值进行修正，其方法为所述K时刻的温度变化速度特征值乘以给定烟感变化速度偏差系数；对所述K时刻的烟感值特征进行修正，其方法为所述当前K时刻的烟感值特征乘以当前给定烟感值偏差系数；对所述烟感累计加特征进行修正，其方法为所述烟感累计加特征乘以给定温度累积偏差系数。优选地，所述计算决策样本的报警状态概率值的方法为，还包括：主导设定时间；若所述室内温度大于环境温度时，主导时间开始计时，若所述主导时间小于或者等于所述主导设定时间，则所述报警状态概率值为所述室内温度概率值；若所述主导时间大于所述主导设定时间，则所述报警状态概率值为所述烟雾图像和/或烟雾浓度概率值。优选地，所述温度报警状态，包括：温度报警、温度不报警以及温度状态不确定状态；所述烟感报警状态，包括：烟感报警、烟感不报警以及烟感状态不确定；所述预先设定的门限，包括：第一设定门限和第二设定门限；所述温度报警状态判断规则为：若所述温度报警的信任程度与所述温度不报警的信任程度的差值大于所述第一设定门限；且，所述温度状态不确定状态的信任程度小于所述第二设定门限；且，若所述温度报警的信任程度大于所述温度状态不确定状态的信任程度，则满足温度预警条件；所述烟感报警状态判断规则为：若所述烟感报警的信任程度与所述烟感不报警的信任程度的差值大于所述第一设定门限；且，所述烟感状态不确定状态的信任程度小于所述第二设定门限；且，若所述烟感报警的信任程度大于所述烟感状态不确定状态的信任程度，则满足烟感预警条件；满足所述温度预警条件或/和所述烟感预警条件，则对室内火灾进行预警。第二方面，本专利技术提供一种多源数据融合的室内火灾早期预警系统，包括：存储器和处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序为如上述一种多源数据融合的室内火灾早期预警方法，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：扫描或者获取室内温度；获取室内的烟雾图像和/或烟雾浓度；若某一时刻的所述室内温度大于或者等于所述时刻设定的室内温度综合特征值时，根据所述设定的室内温度综合特征值、所述室内温度以及所述烟雾图像和/或烟雾浓度计算决策样本的报警状态概率值；利用所述决策样本的报警状态概率值以及根据Dempster合成规则计算所述报警状态的信任程度；根据所述信任程度与预先设定的门限的大小关系判断预警状态。本专利技术至少具有如下有益效果：本专利技术提供一种多源数据融合的室内火灾早期预警方法及系统，将室内温度以及室内的烟雾图像和/或烟雾浓度的多源数据融合，以解决目前的火灾初期着火点监测困难和火灾预警不准确的问题。实验证明，本专利技术可靠性高和抗干扰能力强，具有较好的应用前景。附图说明通本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多源数据融合的室内火灾早期预警方法，其特征在于，包括：扫描或者获取室内温度；扫描或者获取室内的烟雾图像和/或烟雾浓度；若某一时刻的所述室内温度大于或者等于所述时刻设定的室内温度综合特征值时，根据所述设定的室内温度综合特征值、所述室内温度以及所述烟雾图像和/或烟雾浓度计算决策样本的报警状态概率值；利用所述决策样本的报警状态概率值以及根据Dempster合成规则计算所述报警状态的信任程度；根据所述信任程度与预先设定的门限的大小关系判断预警状态。

【技术特征摘要】
1.一种多源数据融合的室内火灾早期预警方法，其特征在于，包括：扫描或者获取室内温度；扫描或者获取室内的烟雾图像和/或烟雾浓度；若某一时刻的所述室内温度大于或者等于所述时刻设定的室内温度综合特征值时，根据所述设定的室内温度综合特征值、所述室内温度以及所述烟雾图像和/或烟雾浓度计算决策样本的报警状态概率值；利用所述决策样本的报警状态概率值以及根据Dempster合成规则计算所述报警状态的信任程度；根据所述信任程度与预先设定的门限的大小关系判断预警状态。2.根据权利要求1所述一种多源数据融合的室内火灾早期预警方法，其特征在于，包括：对所述室内温度进行温度特征提取，得到温度的综合特征；所述室内温度进行温度特征提取的步骤为：对相邻时刻的K时刻以及K-1时刻的温度测量值做差，得到K时刻的温度变化速度特征值；提取K时刻的温度测量值作为当前K时刻的温度值特征；计算到K时刻为止的所有所述温度测量值的和，所述和为温度累计加特征；将所述K时刻的温度变化速度特征值、所述当前K时刻的温度值特征以及所述温度累计加特征相加，得到所述温度的综合特征；若某一时刻的所述烟感的综合特征大于或者等于所述时刻设定的室内温度综合特征值时，根据所述设定的室内温度综合特征值、所述室内温度以及所述烟雾图像和/或烟雾浓度计算决策样本的报警状态概率值；其中，所述温度测量值为所述室内温度。3.根据权利要求1所述一种多源数据融合的室内火灾早期预警方法，其特征在于，包括：对所述烟雾浓度进行烟雾特征提取，得到烟感的综合特征；所述室内烟雾浓度进行烟感特征提取的步骤为：若获取的是室内的烟雾图像；对所述烟雾图像进行数值化处理，得到烟雾图像数值，所述烟雾图像数值为所述烟雾浓度；对相邻时刻的K时刻以及K-1时刻的烟雾浓度测量值做差，得到K时刻的烟感变化速度特征值；提取K时刻的烟雾浓度测量值作为当前K时刻的烟感值特征；计算到K时刻为止的所有所述烟雾浓度测量值的和，所述和为烟感累计加特征；将所述K时刻的烟感变化速度特征值、所述当前K时刻的烟感值特征以及所述烟感累计加特征相加，得到所述烟感的综合特征；若某一时刻的所述室内温度大于或者等于所述时刻设定的室内温度综合特征值时，根据所述设定的室内温度综合特征值、所述室内温度以及所述烟雾图像和/或烟雾浓度计算决策样本的报警状态概率值；其中，所述烟雾浓度测量值为室内的烟雾图像和/或烟雾浓度。4.根据权利要求1所述一种多源数据融合的室内火灾早期预警方法，其特征在于，包括：所述计算决策样本的报警状态概率值的方法为：报警状态概率值，包括：室内温度概率值以及烟雾图像和/或烟雾浓度概率值；所述报警状态概率值为所述室内温度概率值以及所述烟雾图像和/或烟雾浓度概率值的和；所述室内温度概率值，为K时刻所述设定的室内温度综合特征值与K时刻所述室内温度的比值；所述烟雾图像和/或烟雾浓度概率值，为K时刻所述烟雾图像和/或烟雾浓度与K时刻所述室内温度的比值。5.根据权利要求1～4任一项所述一种多源数据融合的室内火灾早期预警方法，其特征在于，包括：对报警状态划分为：温度报警状态和烟感报警状态；利用所述决策样本的所述温度报警状态和所述烟感报警状态的概率值以及根据Dempster合成规则分别计算所述温度报警状态的信任程度和所述烟感报警状态的信任程度；分别...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨春明，包天悦，
申请(专利权)人：杨春明，
类型：发明
国别省市：北京,11