一种火灾前期预警方法与流程

本发明涉及防灾减灾相关领域，具体为一种火灾前期预警方法。

背景技术：

1、随着城市化进程的加快，火灾事故的发生频率逐年提高。火灾对生命财产的安全构成了严重威胁。因此，火灾的早期发现与预警对于减少火灾损失至关重要。传统的火灾探测器主要通过检测烟雾、温度或火焰来发出警报。然而，这些方法往往只能在火灾发生后才产生警报，为了提高预警能力，迫切需要一种能够在火灾发生前期及时发出预警的方法。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种火灾前期预警方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种火灾前期预警方法，包括以下步骤：

3、步骤s1、在潜在火灾区域布置包含温度传感器、烟雾传感器、红外热像仪和有毒气体传感器的传感器网格；

4、步骤s2、将所述传感器网格连接至中央处理单元，中央处理单元包含数据采集模块、数据分析模块和预警模块；

5、步骤s3、由数据采集模块定时收集传感器网格所得数据，并将数据发送至数据分析模块；

6、步骤s4、由数据分析模块运用机器学习算法分析收集来的数据，并识别出存在火灾前期征兆的数据模式；

7、步骤s5、根据数据分析模块的结果通过预警模块发出预警。

8、优选的，所述步骤s1中温度传感器被策略性地布置在出现过热现象的区域，并且与中央处理单元连接，持续将温度数据发送至中央处理单元；所述烟雾传感器安装在靠近天花板的区域；所述红外线热像仪布置在墙体、电气设备、电气线路外部，红外线热像仪用于探测并生成安装区域的热图；所述有毒气体传感器用于监测一氧化碳和硫化氢气体，且有毒气体传感器安装在化学仓库或地下停车场。

9、优选的，所述预警模块包括但不限于发出声音、显示灯光或发送移动设备通知信息的方式来发出预警信号。

10、优选的，所述预警模块与本地消防机构通过有线或无线网络进行联网预警。

11、优选的，所述步骤s4中由数据分析模块运用机器学习算法分析收集来的数据，其采用支持向量机算法进行分析，具体支持向量机算法模型如下：

12、假设一组训练样本，表示为((x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn))，其中每个(x1)是一个包含了温度、烟雾、有毒气体等级的特征向量，(y1)是类别标签；

13、svm的目标：找到一个超平面：[w·x+b＝0]；

14、其中w是正交于超平面的权重向量，b是超平面的偏置；

15、分类决策函数为：[f(x)＝\text{sign}(w·x+b)]；

16、其中，sign表示符号函数，如果(w·x+b)的值大于0，返回+1，表示火灾前期，如果小于0，返回-1，表示正常状态；

17、最大化边界：最大化类别之间的边缘，使由超平面分隔的两类尽可能分得更远，svm通过如下凸优化问题来计算w和b：

18、[\text{minimize{w,b}\frac{1}{2}‖w‖^2}]

19、[\text{subjectto}yi(w·xi+b)≥1,\text{forall}i＝1,2,…,n]；

20、由于火灾数据往往是非线性可分的，使用核函数来进行特征空间的非线性映射：

21、[k(xi,xj)＝\exp(-γ||xi-xj||^2)]

22、其中，γ是核函数的参数；

23、在用svm之前，需要对数据采集模块采集的数据进行归一化处理，然后通过交叉验证方法来调整svm的参数，在支持向量机算法模型训练完成后，支持向量机算法模型用来预测新收集的传感器数据是否符合火灾前期的征兆。

24、与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过本发明通过在潜在风险区域部署多种传感器设备，采用机器学习分析技术，能够实时分析环境数据并快速识别出异常模式，从而在火灾形成的早期阶段发出预警；传统火灾探测技术通常需要火灾已经到一定规模才能检测到，那时候往往已经晚了。本发明能够在火情发展的初期阶段发出预警，给予人员逃生和扑救火灾的宝贵时间，从而可以减少人员伤亡及经济损失；本发明利用先进的机器学习算法，预警系统可以通过持续学习提高预测的准确度，减少误报和漏报的可能性，提供更智能化、精确化的服务；本发明可以快速准确地提供火灾风险的预警，消防等救援资源可以更加高效合理地被调度，确保在需要时能够及时响应，优化资源配置；本发明的方法基于标准化的传感器和网络通信协议，易于与现有的消防安全系统集成以及根据需要进行扩展，增加更多传感器节点和分析单元以覆盖更广的区域。

25、本发明通过综合利用多种传感器和高级数据处理技术，为火灾安全管理提供了一个快速响应、智能预测和高灵敏度的解决方案，能明显提高火灾监测的效率和效果。

技术特征：

1.一种火灾前期预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种火灾前期预警方法，其特征在于：所述步骤s1中温度传感器被策略性地布置在出现过热现象的区域，并且与中央处理单元连接，持续将温度数据发送至中央处理单元；所述烟雾传感器安装在靠近天花板的区域；所述红外线热像仪布置在墙体、电气设备、电气线路外部，红外线热像仪用于探测并生成安装区域的热图；所述有毒气体传感器用于监测一氧化碳和硫化氢气体，且有毒气体传感器安装在化学仓库或地下停车场。

3.根据权利要求1所述的一种火灾前期预警方法，其特征在于：所述预警模块包括但不限于发出声音、显示灯光或发送移动设备通知信息的方式来发出预警信号。

4.根据权利要求1所述的一种火灾前期预警方法，其特征在于：所述预警模块与本地消防机构通过有线或无线网络进行联网预警。

5.根据权利要求1所述的一种火灾前期预警方法，其特征在于：所述步骤s4中由数据分析模块运用机器学习算法分析收集来的数据，其采用支持向量机算法进行分析，具体支持向量机算法模型如下：

技术总结本发明通过本发明通过在潜在风险区域部署多种传感器设备，采用机器学习分析技术，能够实时分析环境数据并快速识别出异常模式，从而在火灾形成的早期阶段发出预警；传统火灾探测技术通常需要火灾已经到一定规模才能检测到，那时候往往已经晚了。本发明能够在火情发展的初期阶段发出预警，给予人员逃生和扑救火灾的宝贵时间，从而可以减少人员伤亡及经济损失；本发明利用先进的机器学习算法，预警系统可以通过持续学习提高预测的准确度，减少误报和漏报的可能性，提供更智能化、精确化的服务；本发明的方法基于标准化的传感器和网络通信协议，易于与现有的消防安全系统集成以及根据需要进行扩展，增加更多传感器节点和分析单元以覆盖更广的区域。技术研发人员：蒋瓅,倪建公,石金松,蔡健,朱伟华,蒋斌,蔡茂,吕崇升,杨柳枝受保护的技术使用者：中船第九设计研究院工程有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/11