一种智慧消防管理系统的制作方法

本发明涉及消防管理，尤其涉及一种智慧消防管理系统。

背景技术：

1、消防管理技术领域专注于通过预防、监控、警报和应对措施，减少火灾发生的风险，以及在火灾发生时最大限度地保护人员和财产安全。这一领域结合了传感技术、通信技术、数据处理和人工智能等多个技术领域的进展，以创新和改进消防安全管理方法。

2、其中，一种智慧消防管理系统，是指采用现代信息技术手段，包括大数据分析和人工智能，进行对消防资源的高效管理和火灾风险的动态监控的系统。系统的主要目的是通过实时监控、快速响应和智能预警，减少火灾发生的可能性，提高火灾应对的速度和效率，降低人员伤亡和财产损失。系统旨在通过综合利用先进技术，提供更为精准和及时的消防安全服务，确保公共安全。

3、传统消防管理系统缺乏高效的场景重建技术，难以把握火灾现场的全貌，导致火灾评估和预测不够准确。人群疏散行为分析和资源优化配置的技术不够成熟，使得疏散指令和资源调度方案无法适应现场变化，影响救援效率和人员安全，传统系统在报警信息处理方面，因技术手段有限，难以快速识别报警信息的紧急程度，延误响应时间，导致救援行动延迟，增加了火灾的潜在损害，且在人员疏散过程中存在较大的安全隐患。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种智慧消防管理系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种智慧消防管理系统包括场景解析模块、风险评估模块、行为识别模块、资源优化模块、策略制定模块、信息解读模块、策略更新模块、决策支持模块；

3、所述场景解析模块基于火灾场景信息，采用卷积神经网络和点云处理技术，分析并重建火灾场景的三维模型，通过调整重建模型的精度和尺度，匹配多种火灾场景，生成三维火灾场景模型；

4、所述风险评估模块基于三维火灾场景模型，采用动态贝叶斯网络，分析火势蔓延概率和烟雾分布趋势，预测火灾发展趋势和蔓延路径，通过持续更新场景数据，调整预测模型，匹配多种火灾场景，进行火灾影响范围评估，生成火灾发展趋势预测；

5、所述行为识别模块基于三维火灾场景模型和火灾发展趋势预测，采用循环神经网络与行为识别算法，分析人群在紧急情况下的移动模式，包括个体和群体的行为特征、环境因素对疏散效率的影响，预测疏散路径和行进速度，生成人群疏散行为分析结果；

6、所述资源优化模块基于火灾发展趋势预测和人群疏散行为分析结果，采用遗传算法，捕捉最优资源分配方案，优化响应时间和覆盖范围，结合消防队伍的位置、设备的可用性和救援任务的紧急程度，生成资源分配与部署计划；

7、所述策略制定模块基于火灾发展趋势预测、人群疏散行为分析结果、资源分配与部署计划，采用多准则决策分析，处理多目标决策问题，结合多个决策标准，包括火灾控制、人员安全、资源效率，匹配策略平衡点，分析多种策略方案潜在效果，优化疏散指令和资源调度，生成综合应对策略；

8、所述信息解读模块基于报警信息，采用自然语言处理技术，通过文本挖掘和情感分析，解读报警信息关键点，识别报警信息紧急程度，分类报警信息类型，生成报警信息分析结果；

9、所述策略更新模块根据报警信息分析结果，采用实时数据分析技术，结合火灾场景信息，包括烟雾和火情趋势、人群行为和场景信息，更新消防安全策略和指南，优化消防策略的实时适应性，生成消防安全策略；

10、所述决策支持模块基于三维火灾场景模型、火灾发展趋势预测、人群疏散行为分析结果、资源分配与部署计划、综合应对策略、报警信息分析结果、消防安全策略，采用系统动态模拟技术，通过模拟结果，评估策略效果，优化紧急响应指令、资源调度和疏散指导方案，生成决策支持信息集。

11、作为本发明的进一步方案，所述三维火灾场景模型包括火源定位图、建筑物内部结构损伤评估图、烟雾覆盖区域三维分布图，所述火灾发展趋势预测包括火势扩展速度评估、烟雾浓度增长曲线、风险区域判定图，所述人群疏散行为分析结果包括疏散路线图、潜在拥堵点预测信息、疏散效率影响因素分析结果，所述资源分配与部署计划包括最优消防队伍部署地图、关键救援设备分配方案、紧急情况下的补给线路图，所述综合应对策略包括最优疏散路线选择、火灾控制优先级、资源调度和分配优先策略，所述报警信息分析结果包括报警信息级别排序、报警信息类型判定、紧急响应方案清单，所述消防安全策略更新内容包括火灾应对流程图、更新后的安全疏散指南、应急联系网络图，所述决策支持信息集包括策略实施优先序列、交通控制方案、临时安全区域设立方案。

12、作为本发明的进一步方案，所述场景解析模块包括图像解析子模块、模型调整子模块、场景重建子模块；

13、所述图像解析子模块基于火灾场景信息，采用卷积神经网络算法，分析火灾图像和视频数据，识别火源位置、烟雾扩散和环境障碍物，通过图像分割和特征提取，生成场景特征数据集；

14、所述模型调整子模块基于场景特征数据集，采用点云处理技术，进行点云数据的生成和优化，通过点云的降噪、滤波、稀疏点云的增密，提高模型的准确性和细节表现力，生成优化点云数据集；

15、所述场景重建子模块基于优化点云数据集，采用三维重建算法，结合场景特征数据，包括对点云数据进行三维空间的映射、重建场景的几何形态和空间布局，生成三维火灾场景模型。

16、作为本发明的进一步方案，所述风险评估模块包括趋势分析子模块、概率计算子模块、路径预测子模块；

17、所述趋势分析子模块基于三维火灾场景模型，采用时间序列分析方法，对火势变化和烟雾扩散的时间序列数据进行分析，通过分析火灾起始点、扩散速度和方向，识别火灾发展的趋势和模式，生成火势趋势分析结果；

18、所述概率计算子模块基于火势趋势分析结果，采用动态贝叶斯网络算法，通过建立火灾场景的概率模型，根据当前火势和历史数据，预测未来火势蔓延的可能性，计算多种区域火势蔓延和烟雾扩散的概率，生成火势蔓延概率计算；

19、所述路径预测子模块基于火势蔓延概率计算，采用图论算法，结合建筑布局和材料燃烧特性，通过最短路径算法，预测火灾蔓延路径，为制定疏散计划和灭火策略提供科学依据，生成火灾发展趋势预测。

20、作为本发明的进一步方案，所述行为识别模块包括行为分析子模块、疏散效率子模块、速度预测子模块；

21、所述行为分析子模块基于三维火灾场景模型和火灾发展趋势预测，采用循环神经网络和行为识别算法，分析监控视频中的人群行为，识别人群密度、移动方向和行为模式，解析个体和群体在火灾情况下的多种反应，生成行为特征分析结果；

22、所述疏散效率子模块基于行为特征分析结果，采用环境影响评估算法，分析多种环境因素对人群疏散效率的影响，包括烟雾、火源位置和障碍物，评估差异化场景下的疏散难度，分析影响疏散效率的关键因素，生成疏散效率评估；

23、所述速度预测子模块基于疏散效率评估，采用动态路径规划算法，分析多种火灾场景和人群行为特征对疏散行动速度的影响，结合路径中的拥堵概率和安全性，匹配疏散路径，生成人群疏散行为分析结果。

24、作为本发明的进一步方案，所述资源优化模块包括资源分析子模块、配置优化子模块、部署计划子模块；

25、所述资源分析子模块基于火灾发展趋势预测和人群疏散行为分析，采用聚类分析和决策树算法，评估当前消防资源的状态，包括消防车、消防人员、救援设备的位置、数量、可用性，为资源优化提供基础数据，生成资源状态信息；

26、所述配置优化子模块基于资源状态信息，采用遗传算法，通过模拟自然选择和遗传过程，匹配资源分配方案，优化消防资源的响应时间和覆盖范围，生成资源配置方案；

27、所述部署计划子模块基于资源配置方案，采用路径规划算法，结合消防队伍的位置、设备的可用性和救援任务的紧急程度，制定消防资源的部署路线和部署顺序，生成资源分配和部署计划。

28、作为本发明的进一步方案，所述策略制定模块包括决策分析子模块、策略平衡子模块、方案优化子模块；

29、所述决策分析子模块基于火灾发展趋势预测、人群疏散行为分析、资源分配与部署计划，采用多准则决策分析方法，评估多个决策标准的关键性，包括火灾控制、人员安全、资源效率，为多种决策标准分配权重，生成决策标准评估；

30、所述策略平衡子模块基于决策标准评估，采用加权总和模型，结合多个决策标准的权重，分析多种策略方案的潜在效果，评估方案在火灾控制、人员安全和资源效率方面的表现，计算差异化策略方案的总分，生成策略分析结果；

31、所述方案优化子模块基于策略分析结果，采用帕累托前沿分析，结合火灾控制、人员安全和资源效率，匹配人员配置方案，优化疏散指令和资源调度，生成综合应对策略。

32、作为本发明的进一步方案，所述信息解读模块包括文本分析子模块、紧急程度分类子模块、响应建议子模块；

33、所述文本分析子模块基于报警信息，采用长短期记忆网络，识别关键词汇和语境，分析报警信息的核心内容，包括火灾位置、规模和紧急程度，生成报警内容概要；

34、所述紧急程度分类子模块基于报警内容概要，采用支持向量机算法，通过分析报警内容的关键信息和情感倾向，进行紧急程度分类，将报警信息分级为多个紧急程度类别，生成紧急程度分类结果；

35、所述响应建议子模块基于紧急程度分类结果，采用决策树算法，结合当前资源可用性和救援策略，通过报警信息的紧急程度和预估的火灾场景，制定响应措施，生成报警信息分析结果。

36、作为本发明的进一步方案，所述策略更新模块包括场景分析子模块、策略调整子模块、更新发布子模块；

37、所述场景分析子模块基于报警信息分析结果，采用实时数据分析技术，分析当前火灾场景信息，包括烟雾分布、火情变化趋势和人群疏散行为，通过图像处理和模式识别技术，从火场监控视频中提取火灾特征，生成场景综合分析；

38、所述策略调整子模块基于场景综合分析，采用多属性决策分析，评估消防安全策略，利用线性规划和动态规划，结合火灾场景信息和人群行为分析，调整消防策略，优化策略的实时适应性，生成消防策略调整信息；

39、所述更新发布子模块基于消防策略调整信息，采用协同过滤推荐算法，通过网络、社交媒体和移动应用，将消防安全策略和指南传达给消防部门和公众，生成消防安全策略。

40、作为本发明的进一步方案，所述决策支持模块包括综合评估子模块、指令生成子模块、指导方案子模块；

41、所述综合评估子模块基于三维火灾场景模型、火灾发展趋势预测、人群疏散行为分析、资源分配与部署计划、综合应对策略、报警信息分析结果、消防安全策略，采用系统动态模拟技术，模拟差异化火灾情景和响应策略，评估策略对火灾控制、人员安全和资源利用的影响，生成策略效果评估；

42、所述指令生成子模块基于策略效果评估，采用决策分析方法，优化紧急响应指令，包括消防队伍调度、救援资源分配和目标操作指令，减少火灾损失和保障人员安全，生成优化响应指令；

43、所述指导方案子模块基于优化响应指令，采用路径规划和资源管理算法，优化资源调度和疏散指导方案，结合火场信息和资源可用性，制定救援行动计划和疏散路线，生成决策支持信息集。

44、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

45、本发明中，通过采用卷积神经网络和点云处理技术，分析并重建火灾场景的三维模型，采用动态贝叶斯网络，分析火势蔓延概率和烟雾分布趋势，为火灾发展趋势提供准确预测，结合循环神经网络与行为识别算法，分析人群在紧急情况下的移动模式，优化疏散路径和速度，采用遗传算法，寻找最优资源分配方案，提高响应效率，利用多准则决策分析，针对多种决策标准，包括火灾控制、人员安全、资源效率，制定平衡和优化的策略，利用自然语言处理技术，对报警信息进行深度解读，实时数据分析技术结合现场信息，更新消防策略以匹配实际情况，减少火灾造成的损失和伤害。