[发明专利]一种多源数据融合的室内火灾早期预警方法及系统

说明书

本发明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。

技术领域

本发明涉及火灾监测领域，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。

背景技术

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。

发明内容

有鉴于此，本发明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，本发明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；