一种联动型火灾报警控制系统及方法与流程

本发明涉及报警装置，尤其涉及一种联动型火灾报警控制系统及方法。

背景技术：

1、在现代社会，随着城市化进程的加速和高密度居住区的增多，火灾安全成为了公共安全管理中的一个重要问题。火灾一旦发生，往往造成重大的人员伤亡和财产损失。因此，如何有效地预防和控制火灾，尽快地发现火灾并及时响应，成为了研究和技术发展的重点。

2、尽管现有的火灾报警和控制系统在一定程度上能够应对火灾事故，但仍存在准确性不足、资源调度不灵活以及对环境变化适应性不强等缺陷。这些缺陷限制了系统在实际应用中的效果，无法满足日益增长的火灾安全管理需求。特别是在面对复杂环境条件和多变的火灾发展情况时，现有技术往往难以提供及时、准确的火灾预警，也难以实现对救援资源的有效调度和利用，更不用说根据环境变化动态调整策略以减少误报率。

3、我国专利申请号：cn202311177447.1，公开日：2023.11.10，公开了一种火灾报警的控制方法、报警器及存储介质。该方法包括：获取报警器所处的使用场景；根据使用场景，设置不同的报警阈值，不同的使用场景对应不同的报警阈值；获取在使用场景检测到的环境参数；当检测到的环境参数达到报警阈值时，发出报警提示。该申请实施例可以降低报警器误判发生火灾的概率。

4、但上述技术至少存在如下技术问题：现有技术在火灾早期检测的准确性不足，往往依赖于单一数据源，如仅温度或烟雾浓度，导致无法有效识别早期火灾迹象，增加了火灾扩散的风险；资源调度缺乏动态优化能力，导致救援资源可能无法及时有效地分配到最需要的地方，降低了救援效率和效果；对环境变化的适应性不强，未能充分考虑环境因素如温度波动、湿度变化等对火灾检测的影响，易于发生误报或漏报，影响系统的稳定性和可靠性。

技术实现思路

1、本发明提供一种联动型火灾报警控制系统及方法，解决了现有技术在火灾早期检测的准确性不足，往往依赖于单一数据源，如仅温度或烟雾浓度，导致无法有效识别早期火灾迹象，增加了火灾扩散的风险；资源调度缺乏动态优化能力，导致救援资源可能无法及时有效地分配到最需要的地方，降低了救援效率和效果；对环境变化的适应性不强，未能充分考虑环境因素如温度波动、湿度变化等对火灾检测的影响，易于发生误报或漏报，影响系统的稳定性和可靠性的技术问题。实现了对火灾早期检测的准确性提升、救援资源的动态优化分配以及对不同环境条件下的高度适应性，显著提高了火灾报警和控制系统的效率、智能化水平和可靠性。

2、本发明提供了一种联动型火灾报警控制系统及方法，具体包括以下技术方案：

3、一种联动型火灾报警控制系统，包括以下部分：

4、数据获取模块、编码模块、动态融合模块、初步预测模块、资源分配模块、环境增强预测模块、火灾报警控制模块；

5、所述数据获取模块，用于从火灾报警控制系统实际运行的记录中获取原始数据；数据获取模块通过数据传输的方式与编码模块相连；

6、所述编码模块，用于利用高斯正弦函数混合模型对原始数据进行异构数据编码；编码模块通过数据传输的方式与动态融合模块相连；

7、所述动态融合模块，用于采用混沌动态系统的概念对异构数据编码后的向量进行融合，得到融合后的特征向量；动态融合模块通过数据传输的方式与初步预测模块相连；

8、所述初步预测模块，用于将融合后的特征向量输入到神经网络中，并初步预测火灾发生概率；初步预测模块通过数据传输的方式与资源分配模块、环境增强预测模块相连；

9、所述资源分配模块，用于构建资源分配矩阵，通过计算每种资源对应的优化权重和优化后的资源分配方案，确定最优资源分配策略；资源分配模块通过数据传输的方式与环境增强预测模块相连；

10、所述环境增强预测模块，用于结合资源优化权重和优化后的资源分配方案，设计环境鲁棒性增强融合策略；环境增强预测模块通过数据传输的方式与火灾报警控制模块相连；

11、所述火灾报警控制模块，用于对火灾报警进行全方面的调动控制。

12、一种联动型火灾报警控制方法，包括以下步骤：

13、s1. 获取原始数据，并对原始数据进行异构数据编码；采用混沌动态系统的概念对异构数据编码后的向量进行融合，并基于融合后的特征向量初步预测火灾发生概率；

14、s2. 构建资源分配矩阵，并设计资源分配矩阵的优化目标函数，得到优化后的资源分配方案；进一步基于环境鲁棒性增强融合策略得到最终的火灾预测概率，并基于最终的火灾预测概率判断是否触发火灾报警。

15、优选的，所述s1，具体包括：

16、在对原始数据进行异构数据编码的过程中，引入高斯正弦函数混合模型，得到异构数据编码后的向量。

17、优选的，所述s1，还包括：

18、将融合后的特征向量送入神经网络进行火灾预警判定，神经网络通过双层反馈机制进行自我调整，得到初步预测的火灾发生概率。

19、优选的，所述s2，具体包括：

20、构建基于预测模型的资源需求预测，根据预测结果和当前资源状态，调整资源分配策略；资源分配策略的核心是构建资源分配矩阵。

21、优选的，所述s2，还包括：

22、资源分配矩阵通过数学模型来描述资源与任务之间的关系，并利用优化算法找到最佳资源分配方案，动态调整资源分配。

23、优选的，所述s2，还包括：

24、资源分配矩阵通过计算每种资源对应的优化权重和优化后的资源分配方案，来确定最佳资源分配策略；优化权重是根据当前火灾发生概率和可用救援资源的总量进行动态调整的。

25、优选的，所述s2，还包括：

26、结合资源优化权重和优化后的资源分配方案，设计环境鲁棒性增强融合策略。

27、优选的，所述s2，还包括：

28、当最终的火灾预测概率超过预设的火灾概率阈值时，联动型火灾报警控制系统将自动触发火灾报警，并通知消防部门；同时，根据最佳资源分配方案动员和调度救援资源；在救援行动期间，联动型火灾报警系统继续监控环境条件，利用环境鲁棒性增强融合策略实时调整救援，形成动态的反馈循环；火灾控制后，进行现场评估和数据分析，更新培训材料和应急预案。

29、本发明的技术方案的有益效果是：

30、1、通过引入多源融合感知网络，结合温度、烟雾浓度和视频监控数据，本系统能够有效提高火灾早期检测的准确性；特别是异构数据编码和混沌动态融合的应用，增强了对微弱火灾早期迹象的识别能力，有助于实现更为及时的火灾预警；

31、2、系统根据火灾预警概率和当前资源状况，动态地调整和优化救援资源的分配；不仅提高了救援资源的利用效率，还确保了在紧急情况下，关键资源能够迅速被调派到最需要的地方，从而提高救援行动的效果；

32、3、环境鲁棒性增强融合策略通过考虑环境因素对火灾预测的影响，有效地减少了因环境变化导致的误报率，增强了系统在不同环境条件下的稳定性和可靠性，确保火灾报警的准确性不受外部环境干扰；通过神经网络的双层反馈机制和资源分配过程中的优化算法，本系统能够根据实际运行中的数据和反馈进行自我调整和优化，使得系统持续改进，适应复杂多变的火灾情况和环境条件。