[发明专利]施工现场火灾风险等级的预测方法、装置和设备

说明书

本公开提拱了一种施工现场火灾风险等级的预测方法、装置和设备，该方法包括：获取施工现场的火灾风险指标的指标值；根据指标值，采用预先构建的火灾风险程度预测模型，得到施工现场的火灾风险等级。在本公开中，综合考虑施工作业人员指标、施工状态指标和施工环境指标等多种火灾风险指标，对施工现场的火灾风险等级进行预测，进而提高了火灾风险等级预测的准确性。

技术领域

本公开涉及火灾风险评估技术领域，尤其涉及一种施工现场火灾风险等级的预测方法、装置和设备。

背景技术

施工现场的易燃易爆物品较多，且施工现场存在明火作业等施工情况，一旦明火接触摆放的易燃物品，便会引起火灾，造成不可逆转的损失，因此，如何对施工现场的火灾风险等级进行准确的预测是本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本公开提出了一种施工现场火灾风险等级的预测方法、装置、设备和存储介质，可以准确地预测施工现场的火灾风险等级。

根据本公开的第一方面，提供了一种施工现场火灾风险等级的预测方法，包括：

获取施工现场的火灾风险指标的指标值；

根据所述指标值，采用预先构建的火灾风险程度预测模型，得到所述施工现场的火灾风险等级；所述火灾风险程度预测模型反映所述指标值与所述火灾风险等级之间的映射关系；

其中，所述火灾风险指标包括施工作业人员指标、施工状态指标和施工环境指标中的至少一种。

在一种可能的实现方式中，所述施工作业人员指标包括：专业程度、工作年限、违规操作次数、是否经过专业培训和作业人员数量中的至少一种；

所述施工状态指标包括：施工作业人员是否处于操作范围和设定物品是否符合摆放标准中的至少一种；

所述施工环境指标包括：作业时间、湿度、温度、风速和降水量中的至少一种。

在一种可能的实现方式中，在获取所述施工作业人员指标的指标值时，基于施工作业人员信息和预设的赋值信息实现；

在获取所述施工状态指标的指标值时，基于图像识别实现；

在获取所述施工环境指标的指标值时，基于环境监测设备实现。

在一种可能的实现方式中，所述火灾风险程度预测模型是基于多层前馈神经网络模型构建。

在一种可能的实现方式中，在构建所述火灾风险程度预测模型时，包括：

基于所述火灾风险指标的历史指标值和对应的火灾风险等级，构建训练数据；

配置基础多层前馈神经网络模型；

基于所述训练数据，对所述基础多层前馈神经网络模型进行训练，得到所述火灾风险程度预测模型。

在一种可能的实现方式中，所配置的所述基础多层前馈神经网络模型包括：输入层、隐含层和输出层；其中，所述隐含层神经元的个数为5。

在一种可能的实现方式中，在获取施工现场的火灾风险指标的指标值之后，还包括对所述指标值进行归一化处理的操作。

根据本公开的第二方面，提供了一种施工现场火灾风险等级的预测装置，包括：

指标值获取模块，用于获取施工现场的火灾风险指标的指标值；

风险等级确定模块，用于根据所述指标值，采用预先构建的火灾风险程度预测模型，得到所述施工现场的火灾风险等级；所述火灾风险程度预测模型反映所述指标值与所述火灾风险等级之间的映射关系；

其中，所述火灾风险指标包括施工作业人员指标、施工状态指标和施工环境指标中的至少一种。