[发明专利]一种危化品监控方法及装置

权利要求书

1.一种危化品监控方法，其特征在于，所述方法包括：

基于LoRa网络获取至少一类传感器针对危化品的实时监测数据；

基于所述实时监测数据和预设的神经网络模型，获得监测值；

基于所述监测值确定所述危化品的安全状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于LoRa网络获取至少一类传感器针对危化品的实时监测数据，包括：

接收LoRa网关发送的所述危化品的实时监测数据；

所述危化品的实时监测数据由至少一类传感器采集，并发送至所述LoRa网关。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述实时监测数据和预设的神经网络模型，获得监测值包括：

将所述实时监测数据输入所述神经网络模型，得到所述监测值；

其中，所述神经网络模型基于所述危化品的历史监测数据训练得到。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述监测值确定所述危化品的安全状态，包括：

在所述监测值在预警范围内的情况下，确定所述危化品的状态为不安全；

在所述监测值不在预警范围内的情况下，确定所述危化品的状态为安全。

5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

触发所述危化品的厂内报警系统和/或向所述危化品的厂外报警系统发送第一报警信息。

6.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在基于至少两类传感器的实时监测数据获得的至少两个监测值，均确定所述危化品的状态为不安全的情况下，触发所述危化品的厂内报警系统和/或向所述危化品的厂外报警系统发送第二报警信息，所述第二报警信息的紧急程度高于第一报警信息。

7.一种危化品监控装置，其特征在于，所述装置包括：

获取单元，用于基于LoRa网络获取至少一类传感器针对危化品的实时监测数据；基于所述实时监测数据和预设的神经网络模型，获得监测值；

确定单元，用于基于所述监测值确定所述危化品的安全状态。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获取单元，用于接收LoRa网关发送的所述危化品的实时监测数据；

所述危化品的实时监测数据由至少一类传感器采集，并发送至所述LoRa网关。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获取单元，用于将所述实时监测数据输入所述神经网络模型，得到所述监测值；

其中，所述神经网络模型基于所述危化品的历史监测数据训练得到。

10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述确定单元，用于在所述监测值在预警范围内的情况下，确定所述危化品的状态为不安全；

在所述监测值不在预警范围内的情况下，确定所述危化品的状态为安全。

11.根据权利要求7至10任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第一发送单元，用于在确定所述危化品的状态为不安全的情况下，触发所述危化品的厂内报警系统和/或向所述危化品的厂外报警系统发送第一报警信息。

12.根据权利要求7至10任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第二发送单元，用于在基于至少两类传感器的实时监测数据获得的至少两个监测值，均确定所述危化品的状态为不安全的情况下，触发所述危化品的厂内报警系统和/或向所述危化品的厂外报警系统发送第二报警信息，所述第二报警信息的紧急程度高于第一报警信息。