【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理领域，尤其涉及一种基于多传感器的火灾烟雾模拟方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、现有的火灾模拟系统主要依赖于简单的传感器网络来监测和响应火灾情况。这些系统通常包括烟雾探测器、温度传感器和火焰探测器，它们可以实时监测火灾的一些基本参数。此外，现有技术还利用基本的软件工具来模拟火灾扩散和烟雾移动，以便于进行应急响应训练和演练。这些模拟通常是预设的脚本，按照固定的模式展开，较少考虑环境的动态变化或参与者的实际行为。
2、尽管现有的火灾模拟系统能够在一定程度上提供火灾发生时的基本训练，但它们存在几个主要的局限性。首先，这些系统的传感器网络配置通常是静态的，缺乏针对具体环境和火灾特性的优化能力，这限制了它们在复杂或不断变化的环境条件下的效果。其次，现有的火灾模拟缺乏对参与者生理和行为数据的综合分析，因此不能根据这些数据调整模拟参数，以提供更逼真和有效的训练体验。最后，设备之间的联动策略往往不够智能，无法实时调整以应对模拟中的动态变化，这降低了模拟的适应性和实用性。
技术实现思路
1、本申请提供了一种基于多传感器的火灾烟雾模拟方法、装置、设备及介质，用于提升基于多传感器的火灾烟雾模拟的准确率。
2、第一方面，本申请提供了一种基于多传感器的火灾烟雾模拟方法，所述基于多传感器的火灾烟雾模拟方法包括：通过自适应算法对历史火灾模拟数据进行结构分析，得到模拟结构数据；
3、基于所述模拟结构数据配置初始传感器网络，通过所述初始传感器网络实时采集环境
4、通过所述状态评估数据对所述初始传感器网络进行布局优化，得到目标传感器网络，并通过所述目标传感器网络实时采集传感器监测数据；
5、接收模拟参与人群的生理数据以及行为数据，并通过所述生理数据以及所述行为数据构建火灾模拟参数；
6、通过所述火灾模拟参数对预设目标区域进行模拟场景构建，生成模拟火灾烟雾场景；
7、通过图嵌入算法对所述模拟火灾烟雾场景进行设备联动策略分析，得到设备联动策略；
8、基于所述设备联动策略以及所述传感器监测数据生成逃生路线，得到目标逃生路线，基于所述目标逃生路线生成多目标逃生策略。
9、结合第一方面，在本申请第一方面的第一种实现方式中，所述通过自适应算法对历史火灾模拟数据进行结构分析，得到模拟结构数据，包括：
10、对所述历史火灾模拟数据进行数据遍历，得到遍历数据集，其中，所述遍历数据集包括：火灾起始点、发展速度、烟雾扩散模式、温度变化数据、火焰大小数据以及人员反应行为数据；
11、对所述遍历数据集进行特征提取，得到火灾特征集，其中，所述火灾特征集包括：火灾持续时间、最大火焰高度以及平均烟雾浓度；
12、通过所述自适应算法对所述火灾特征集进行特征关联关系分析，得到特征关联数据，并通过所述特征关联数据对所述对历史火灾模拟数据进行结构分析，得到模拟结构数据。
13、结合第一方面，在本申请第一方面的第二种实现方式中，所述通过所述状态评估数据对所述初始传感器网络进行布局优化，得到目标传感器网络，并通过所述目标传感器网络实时采集传感器监测数据，包括：
14、对所述状态评估数据进行传感器指标提取，得到传感器指标数据；
15、对所述传感器指标数据进行传感器监测性能分析，得到监测性能数据；
16、通过混合模型预测算法对所述监测性能数据进行监测覆盖率分析，得到监测覆盖率数据；
17、基于所述监测覆盖率数据对所述初始传感器网络进行布局分析，得到目标传感器布局；
18、基于所述目标传感器布局对所述初始传感器网络进行布局优化，得到所述目标传感器网络，并通过所述目标传感器网络实时采集传感器监测数据。
19、结合第一方面，在本申请第一方面的第三种实现方式中，所述接收模拟参与人群的生理数据以及行为数据，并通过所述生理数据以及所述行为数据构建火灾模拟参数，包括：
20、接收所述生理数据以及行为数据，其中，所述生理数据包括：心率、血压以及皮肤电反应数据，所述行为数据包括：移动速度、逃生路径、反应时间以及交互数据；
21、对所述生理数据进行预处理，得到去噪生理数据；
22、对所述行为数据进行预处理，得到去噪行为数据；
23、对所述去噪生理数据进行特征提取，得到生理特征数据；
24、对所述去噪行为数据进行特征提取，得到行为特征数据；
25、对所述生理特征数据以及所述行为特征数据进行特征交叉融合，得到融合特征；
26、通过预置的特征参数映射库，对所述融合特征进行火灾模拟参数匹配，得到所述火灾模拟参数，其中，所述火灾模拟参数包括：火灾强度、烟雾密度、烟雾扩散速度以及火源位置。
27、结合第一方面，在本申请第一方面的第四种实现方式中，所述通过所述火灾模拟参数对预设目标区域进行模拟场景构建，生成模拟火灾烟雾场景，包括：
28、基于所述火灾强度以及所述烟雾密度构建初始建筑物虚拟模型；
29、通过所述火源位置以及所述烟雾扩散速度，对所述初始建筑物虚拟模型进行火灾元素构建，得到火灾元素集，其中，所述火灾元素集包括：火灾房间元素以及疏散出口位置；
30、通过所述火灾元素集对所述初始建筑物虚拟模型进行模型渲染，得到目标建筑物虚拟模型；
31、对所述目标建筑物虚拟模型进行火灾效果匹配，得到火灾效果数据，其中，所述火灾效果数据包括：火焰效果数据以及烟雾效果数据；
32、基于所述火焰效果数据以及所述烟雾效果数据对预设目标区域进行模拟场景构建，得到所述模拟火灾烟雾场景。
33、结合第一方面，在本申请第一方面的第五种实现方式中，所述通过图嵌入算法对所述模拟火灾烟雾场景进行设备联动策略分析，得到设备联动策略，包括：
34、对所述模拟火灾烟雾场景进行消防设施匹配，得到多个消防设施；
35、通过所述图嵌入算法对所述模拟火灾烟雾场景中的所述多个消防设施进行图节点构建，得到多个图节点；
36、通过所述多个图节点构建目标图结构，对所述目标图结构进行节点响应数据分析，得到每个图节点的节点响应数据；
37、通过每个图节点的节点响应数据对所述多个消防设施进行设备联动策略分析，得到所述设备联动策略。
38、结合第一方面，在本申请第一方面的第六种实现方式中，所述基于所述设备联动策略以及所述传感器监测数据构建逃生路线，得到目标逃生路线，基于所述目标逃生路线生成多目标逃生策略，包括：
39、对所述传感器监测数据以及所述设备联动策略进行火情演变趋势分析，得到火情演变趋势数据；
40、对所述火情演变趋势数据进行安全区域分析，得到至少一个安全区域；
41、基于所述至少一个安全区域构建所述目标逃生路线，并通过本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多传感器的火灾烟雾模拟方法，其特征在于，所述基于多传感器的火灾烟雾模拟方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于多传感器的火灾烟雾模拟方法，其特征在于，所述通过自适应算法对历史火灾模拟数据进行结构分析，得到模拟结构数据，包括：
3.根据权利要求1所述的基于多传感器的火灾烟雾模拟方法，其特征在于，所述通过所述状态评估数据对所述初始传感器网络进行布局优化，得到目标传感器网络，并通过所述目标传感器网络实时采集传感器监测数据，包括：
4.根据权利要求1所述的基于多传感器的火灾烟雾模拟方法，其特征在于，所述接收模拟参与人群的生理数据以及行为数据，并通过所述生理数据以及所述行为数据构建火灾模拟参数，包括：
5.根据权利要求4所述的基于多传感器的火灾烟雾模拟方法，其特征在于，所述通过所述火灾模拟参数对预设目标区域进行模拟场景构建，生成模拟火灾烟雾场景，包括：
6.根据权利要求1所述的基于多传感器的火灾烟雾模拟方法，其特征在于，所述通过图嵌入算法对所述模拟火灾烟雾场景进行设备联动策略分析，得到设备联动策略，包括：
8.一种基于多传感器的火灾烟雾模拟装置，其特征在于，所述基于多传感器的火灾烟雾模拟装置包括：
9.一种基于多传感器的火灾烟雾模拟设备，其特征在于，所述基于多传感器的火灾烟雾模拟设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的基于多传感器的火灾烟雾模拟方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于多传感器的火灾烟雾模拟方法，其特征在于，所述基于多传感器的火灾烟雾模拟方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于多传感器的火灾烟雾模拟方法，其特征在于，所述通过自适应算法对历史火灾模拟数据进行结构分析，得到模拟结构数据，包括：
3.根据权利要求1所述的基于多传感器的火灾烟雾模拟方法，其特征在于，所述通过所述状态评估数据对所述初始传感器网络进行布局优化，得到目标传感器网络，并通过所述目标传感器网络实时采集传感器监测数据，包括：
4.根据权利要求1所述的基于多传感器的火灾烟雾模拟方法，其特征在于，所述接收模拟参与人群的生理数据以及行为数据，并通过所述生理数据以及所述行为数据构建火灾模拟参数，包括：
5.根据权利要求4所述的基于多传感器的火灾烟雾模拟方法，其特征在于，所述通过所述火灾模拟参数对预设目标区域进行模拟场景构建，生成模拟火灾烟雾场景，包括：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：张文彬，宋文琦，郭歌，陶鹏宇，姜芊叶，张雨杭，
申请(专利权)人：应急管理部天津消防研究所，
类型：发明
国别省市：
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