[发明专利]多维数据整合下的火灾预测系统

权利要求书

1.多维数据整合下的火灾预测系统，其特征在于，所述系统包括：数据获取单元，配置用于获取目标监测区域的多方向数据，并将多方向数据进行方向分离，得到多个不同方向的变量；所述多方向数据包括：时间方向数据、空间方向数据和固有数据；数据整合单元，配置用于将时间方向数据作为变量，使用第一异常判断模型进行一维数据整合，得到一维数据整合结果，然后以一维数据整合结果作为前置条件，以空间方向数据为变量，使用第二异常判断模型进行二维数据整合，得到二维数据整合结果，最后以二维数据整合结果作为前置条件，以固有数据作为变量，使用第三异常判断模型进行三维数据整合，得到三维数据整合结果；所述第一异常判断模型、第二异常判断模型和第三异常判断模型均为异常判断模型，基于前置条件和/或变量，进行概率计算，得到一维数据整合结果、二维数据整合结果或三维数据整合结果；火灾判断单元，配置用于基于一维数据整合结果、二维数据整合结果和三维数据整合结果进行火灾预测，得到预测结果。

2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述时间方向数据包括：同一目标监测区域，不同时间发生火灾的频次、温度数据、湿度数据，以及不同光谱率下的光谱数据和热红外数据。

3.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述空间方向数据定义为：将同一目标监测区域划分为多个子区域，这些子区域在同一时间下，发生火灾的频次、温度数据、湿度数据，以及不同光谱率下的光谱数据和热红外数据。

4.如权利要求3所述的系统，其特征在于，所述固有数据包括：目标监测区域的面积和海拔。

5.如权利要求2或3所述的系统，其特征在于，所述在将同一目标检测区域划分为多个子区域时，将目标检测区域等分为多个子区域，划分的子区域的数量至少为10个；不同时间彼此之间的间隔相等。

6.如权利要求4所述的系统，其特征在于，所述数据整合单元，将时间方向数据作为变量，使用第一异常判断模型进行一维数据整合，得到一维数据整合结果的方法包括：使用如下公式计算得到一维数据整合结果：其中，P₁为计算得到的一维数据整合结果，为一个概率值；N为时间方向数据的个数；T_n为温度异常结果，且T_n＝T-T₀，当T大于T₀时，T为温度数据，T₀为设定的温度阈值，或T_n＝0，当T小于T₀时；Q_n为发生火灾的频次；H_n为湿度异常结果，且H_n＝H-H₀，当H大于H₀时，H为湿度数据，H₀为设定的湿度阈值，或H_n＝0，当H小于H₀时；G_n为光谱异常结果，且G_n＝G-G₀，当G大于G₀时，G为光谱数据，G₀为设定的光谱阈值，或G_n＝0，当G小于G₀时；J_n为热红外异常结果，且J_n＝J-J₀，当J大于J₀时，J为热红外数据，J₀为设定的热红外阈值，或J_n＝0，当J小于J₀时。

7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述数据整合单元，以一维数据整合结果作为前置条件，以空间方向数据为变量，使用第二异常判断模型进行二维数据整合，得到二维数据整合结果的方法包括：使用如下公式计算得到二维数据整合结果：其中，P₂为二维数据整合结果；S_m为子区域异常结果，M为子区域的数量。

8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述子区域异常结果使用如下公式计算得到：