一种基于多传感器融合的人工智能信息管理系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于多传感器融合的人工智能信息管理系统，包括消防采集与定位终端、移动终端获取模块、数据融合处理模块、火势模拟分析模块、蔓延趋势预测模块和火势追踪校准模块。本发明专利技术提供的基于多传感器融合的人工智能信息管理系统，通过对采集火灾参数信息进行数据分析和融合处理，以分析出各消防检测单元所在检测区域内的火灾燃烧危险等级，并结合各检测区域内移动终端的数量判断该检测区域内人员逃生紧急危险系数，实现将多传感器采集的数据进行融合和展示，具有智能化信息管理的特点，为后期引导人员逃生提供可靠的逃生路线，提高了人员的安全性。提高了人员的安全性。提高了人员的安全性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多传感器融合的人工智能信息管理系统


[0001]本专利技术属于多传感器融合的领域，涉及到一种基于多传感器融合的人工智能信息管理系统。

技术介绍

[0002]随着火灾事故的发生造成大量的人员伤亡和财产损失，消防安全一直是人们比较关注的问题，特别针对学校、商场以及容易引发火灾的森林等地，一旦发生火灾将造成人员伤亡和财产损失，现有火灾检测一般仅采集火灾现场的烟雾、温度等参数，若检测到烟雾或温度异常时，发出火灾报警提醒，会造成场地所有人员同时进行逃生，增加了逃生口的拥挤，极易造成人员踩踏事件，增加人员伤亡数量。
[0003]且现有火灾检测的技术中存在的问题如下：无法定位获取火灾发生的准确位置，造成所有人员同时逃生，增加伤亡的可能性；无法对火灾现场的火灾数据进行分析，判断火灾燃烧的危险程度，并且无法根据人员分布情况以及各位置处的火灾燃烧危险程度分析出处于该位置处人员的逃生紧急危险程度；无法根据火灾蔓延程度预测火灾到达未发生火灾位置的预测时间，缺少火灾监测过程中的智能化管理，进而无法为各人员逃生提供最佳的引导路线和逃生顺序等。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供的一种基于多传感器融合的人工智能信息管理系统，解决了现有技术中存在的问题。
[0005]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
[0006]一种基于多传感器融合的人工智能信息管理系统，包括消防采集与定位终端、移动终端获取模块、数据融合处理模块、火势模拟分析模块、蔓延趋势预测模块和火势追踪校准模块。
>[0007]消防采集与定位终端包括若干消防检测单元，若干消防检测单元分别分布在各检测区域内，消防检测单元用于检测所在检测区域内的火灾参数信息，并对检测的火灾参数信息进行分析，获得火灾的位置信息；
[0008]移动终端获取模块用于获取各检测区域内的移动终端数量以及各移动终端对应的位置，并将获取的移动终端数量以及各移动终端对应的位置发送至数据融合处理模块；
[0009]数据融合处理模块用于提取消防采集与定位终端发送的火灾参数信息以及分析获得的火灾位置信息，提取火灾参数信息中的温度、烟雾浓度以及火灾图像信息并进行融合分析，获得该消防检测单元所对应的火灾燃烧危险等级，并接收移动终端获取模块发送的移动终端数量以及各移动终端对应的位置，对各移动终端所对应的位置与各消防检测单元所在位置进行分析，分析出以各消防检测单元所在检测区域内分布的移动终端数量，并将该消防检测单元内的移动终端数量与该消防检测单元所对应的火灾燃烧危险系数、火灾燃烧危险等级进行分析，以获取该消防检测单元所在检测区域内各移动终端对应的逃生紧
急危险系数；
[0010]火势模拟分析模块用于提取各消防检测单元所在检测区域内的火灾参数信息对应的火灾覆占比，并将相邻间隔时间段内火灾覆占比进行分析对比，模拟出同一消防检测单元所在区域内的火势递增速度，并依次获取各消防检测单元所在检测区域内出现火灾参数信息的初始时间点，且提取各消防检测单元对应的位置分布，综合分析出各消防检测单元发生火灾受其他相邻消防检测单元所在检测区域内火灾的火势蔓延促进影响系数；
[0011]蔓延趋势预测模块用于接收火势模拟分析模块发送的各消防检测单元所在检测区域内的火势递增速度以及各消防检测单元所在的区域内引发火灾受其他消防检测单元所在区域内火灾的火势蔓延促进影响系数，采用传递蔓延时长计算公式预测出该消防检测单元所在检测区域内发生火灾的预测时长，并将预测的该检测区域内发生火灾的预测时长发送至火势追踪校准模块；
[0012]火势追踪校准模块提取检测区域内发生火灾的预测时长，并判断该预测时长内消防采集与定位终端是否检测到该检测区域发生火灾参数信息，若未检测到火灾参数信息，提取发生火灾的实际时长，并通过实际时长与预测时长的误差动态调整其他相邻消防检测单元所在检测区域发生火灾对该检测区域发生火灾的二次预测时长。
[0013]进一步地，所述消防检测单元包括温度传感器、烟雾浓度传感器、火灾图像采集模块、图像特征处理模块和火灾校准定位模块；
[0014]温度传感器对所在检测区域内的温度进行检测；
[0015]烟雾浓度传感器对所在检测区域内的烟雾浓度进行检测；
[0016]火灾图像采集模块用于采集所在检测区域内的火灾图像信息，并将采集的火灾图像信息发送至图像特征处理模块，图像特征处理模块对采集的图像信息进行特征提取，并将提取的图像中的若干特征与现有采集图像中的火灾特征进行对比，以判断采集的图像中是否存在火源，若存在火源，则发送火灾校准指令至火灾校准定位模块；
[0017]火灾校准定位模块通过接收火灾校准指令提取存在火源的消防检测单元的编号，并通过该消防检测单元的编号筛选出该消防检测单元对应的位置。
[0018]进一步地，所述数据融合处理模块的融合分析，具体包括以下步骤：
[0019]步骤一、提取消防检测单元所在检测区域内的火灾图像信息，筛选出火灾图像信息中火灾覆占比，火灾覆占比S0为采集的图像总面积，S
′
为采集的图像中火源覆盖的面积，S0＞S
′
≥0；
[0020]步骤二、对消防检测单元所在检测区域内的温度、烟雾浓度以及火灾覆占比β代入火灾燃烧融合模型，以对火灾数据进行一级融合分析，得到火灾燃烧危险系数Q，λ1≤Q≤λ6；
[0021]步骤三、对步骤二融合分析后的火灾燃烧危险系数Q进行判断，确定火灾燃烧危险等级K，K∈W1,W2,W3,W4,W5；
[0022]步骤四、提取消防检测单元内的移动终端数量与该消防检测单元所对应的火灾燃烧危险系数、火灾燃烧危险等级代入逃生紧急危险融合模型，以对逃生应急危险程度进行二级融合分析，得到逃生紧急危险系数。
[0023]进一步地，所述逃生紧急危险融合模型为
Ei表示为第i个消防检测单元所在检测区域内人员对应的逃生紧急危险系数，逃生紧急危险系数越大，表明该检测区域内人员逃生的紧急程度越大，val
i
为第i个消防检测单元所在检测区域内的移动终端数量，val
max
和val
min
分别为各消防检测单元所在检测区域内的最大移动终端数量和最小移动终端数量，Q
i
为第i个消防检测单元所在检测区域内的火灾燃烧危险系数，为该火灾燃烧危险系数对应的火灾燃烧危险等级K中的平均火灾燃烧危险，Q
Kmax
和Q
Kmin
分别表示为该火灾燃烧危险系数对应的火灾燃烧危险等级K中的最大火灾燃烧危险系数和最小火灾燃烧危险系数。
[0024]进一步地，当至少一消防检测单元所在区域内发生火灾时，火势模拟分析模块分析出其他消防检测单元内发生的火灾对未发生火灾的消防检测单元所在检测区域即将发生火灾的影响关系，具体分析包括以下步骤：
[0025]步骤一、提取各消防检测单元所在的位置，筛选出与待检测消防检测单元相邻的其他消防检测单元；
[0026]步骤二本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多传感器融合的人工智能信息管理系统，其特征在于：包括消防采集与定位终端、移动终端获取模块、数据融合处理模块、火势模拟分析模块、蔓延趋势预测模块和火势追踪校准模块。消防采集与定位终端包括若干消防检测单元，若干消防检测单元分别分布在各检测区域内，消防检测单元用于检测所在检测区域内的火灾参数信息，并对检测的火灾参数信息进行分析，获得火灾的位置信息；移动终端获取模块用于获取各检测区域内的移动终端数量以及各移动终端对应的位置，并将获取的移动终端数量以及各移动终端对应的位置发送至数据融合处理模块；数据融合处理模块用于提取消防采集与定位终端发送的火灾参数信息以及分析获得的火灾位置信息，提取火灾参数信息中的温度、烟雾浓度以及火灾图像信息并进行融合分析，获得该消防检测单元所对应的火灾燃烧危险等级，并接收移动终端获取模块发送的移动终端数量以及各移动终端对应的位置，对各移动终端所对应的位置与各消防检测单元所在位置进行分析，分析出以各消防检测单元所在检测区域内分布的移动终端数量，并将该消防检测单元内的移动终端数量与该消防检测单元所对应的火灾燃烧危险系数、火灾燃烧危险等级进行分析，以获取该消防检测单元所在检测区域内各移动终端对应的逃生紧急危险系数；火势模拟分析模块用于提取各消防检测单元所在检测区域内的火灾参数信息对应的火灾覆占比，并将相邻间隔时间段内火灾覆占比进行分析对比，模拟出同一消防检测单元所在区域内的火势递增速度，并依次获取各消防检测单元所在检测区域内出现火灾参数信息的初始时间点，且提取各消防检测单元对应的位置分布，综合分析出各消防检测单元发生火灾受其他相邻消防检测单元所在检测区域内火灾的火势蔓延促进影响系数；蔓延趋势预测模块用于接收火势模拟分析模块发送的各消防检测单元所在检测区域内的火势递增速度以及各消防检测单元所在的区域内引发火灾受其他消防检测单元所在区域内火灾的火势蔓延促进影响系数，采用传递蔓延时长计算公式预测出该消防检测单元所在检测区域内发生火灾的预测时长，并将预测的该检测区域内发生火灾的预测时长发送至火势追踪校准模块；火势追踪校准模块提取检测区域内发生火灾的预测时长，并判断该预测时长内消防采集与定位终端是否检测到该检测区域发生火灾参数信息，若未检测到火灾参数信息，提取发生火灾的实际时长，并通过实际时长与预测时长的误差动态调整其他相邻消防检测单元所在检测区域发生火灾对该检测区域发生火灾的二次预测时长。2.根据权利要求1所述的一种基于多传感器融合的人工智能信息管理系统，其特征在于：所述消防检测单元包括温度传感器、烟雾浓度传感器、火灾图像采集模块、图像特征处理模块和火灾校准定位模块；温度传感器对所在检测区域内的温度进行检测；烟雾浓度传感器对所在检测区域内的烟雾浓度进行检测；火灾图像采集模块用于采集所在检测区域内的火灾图像信息，并将采集的火灾图像信息发送至图像特征处理模块，图像特征处理模块对采集的图像信息进行特征提取，并将提取的图像中的若干特征与现有采集图像中的火灾特征进行对比，以判断采集的图像中是否存在火源，若存在火源，则发送火灾校准指令至火灾校准定位模块；
火灾校准定位模块通过接收火灾校准指令提取存在火源的消防检测单元的编号，并通过该消防检测单元的编号筛选出该消防检测单元对应的位置。3.根据权利要求1所述的一种基于多传感器融合的人工智能信息管理系统，其特征在于：所述数据融合处理模块的融合分析，具体包括以下步骤：步骤一、提取消防检测单元所在检测区域内的火灾图像信息，筛选出火灾图像信息中火灾覆占比，火灾覆占比S0为采集的图像总面积，S
′
为采集的图像中火源覆盖的面积，S0＞S
′
≥0；步骤二、对消防检测单元所在检测区域内的温度、烟雾浓度以及火灾覆占比β代入火灾燃烧融合模型，以对火灾数据进行一级融合分析，得到火灾燃烧危险系数Q，λ1≤Q≤λ6；步骤三、对步骤二融合分析后的火灾燃烧危险系数Q进行判断，确定火灾燃烧危险等级K，K∈W1,W2,W3,W4,W5；步骤四、提取消防检测单元内的移动终端数量与该消防检测单元所对应的火灾燃烧危险系数、火灾燃烧危险等级代入逃生紧急危险融合模型，以对逃生应急危险程度进行二级融合分析，得到逃生紧急危险系数。4.根据权利要求3所述的一种基于多传感器融合的人工智能信息管理系统，其特征在于：所述逃生紧急危险融合模型为Ei表示为第i...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾军，邓文锋，林粤明，陈文飞，邓嘉明，廖勇军，
申请(专利权)人：嘉应学院，
类型：发明
国别省市：