【技术实现步骤摘要】
基于自学习模型识别消防探测器误报的方法及系统
本专利技术涉及一种防探测误报的方法,更具体的说,本专利技术主要涉及一种基于自学习模型识别消防探测器误报的方法。
技术介绍
消防中的火灾自动报警系统,是一种设置在建、构筑物中,用以实现火灾早期探测和报警、向各类消防设备发出控制信号,实现预定消防功能的一种自动消防设施。构成:1)火灾探测报警系统;2)消防联动控制系统;3)可燃气体探测报警系统;4)电气火灾控制系统。其原理为当建、构筑物内的某一被监视现场发生火灾时,火灾探测器探测到火灾产生的烟雾、高温、火焰及火灾特有的气体等信号并转换成电信号,传送到火灾报警控制器,控制器接收到火警信号,经过与正常状态阀值或参数分析比较,若确认着火,则输出两回路信号:一路指令报警装置发出音响报警,另一路指令启动消防控制设备。消防系统中的探测报警系统,最常见的包括感温探测器以及感温探测器。通常情况下,烟感、温感或者手工报警等探测器报警以后,报警信号传送到消防控制室,消防控制室的值班人员需要进行报警处理。通常情况下在几分钟内需要派值班人员或者通知就近巡逻安 ...
【技术保护点】
1.一种基于自学习模型识别消防探测器误报的方法,其特征在于所述的方法包括如下步骤:/n步骤A、多个消防探测器将采集的当前参数值传输至监控控制中心;/n步骤B、由监控控制中心通过消防探测器所在区域,经自学习,对预设的正常值进行调整,且通过正常值得到加速采样值与报警阈值,并传输至消防探测器;所述加速采样值与报警阈值均大于正常值;/n所述自学习方式为单位时间内收集步骤A中多个消防探测器所采集的数据;然后对收集的数据集合进行预处理,去除异常数据;最后计算去异常数据后的数据集合的平均值,将所述平均值作为当前正常值;/n步骤C、消防探测器将当前采样的参数值与加速采样值进行比较,判断当前 ...
【技术特征摘要】
1.一种基于自学习模型识别消防探测器误报的方法,其特征在于所述的方法包括如下步骤:
步骤A、多个消防探测器将采集的当前参数值传输至监控控制中心;
步骤B、由监控控制中心通过消防探测器所在区域,经自学习,对预设的正常值进行调整,且通过正常值得到加速采样值与报警阈值,并传输至消防探测器;所述加速采样值与报警阈值均大于正常值;
所述自学习方式为单位时间内收集步骤A中多个消防探测器所采集的数据;然后对收集的数据集合进行预处理,去除异常数据;最后计算去异常数据后的数据集合的平均值,将所述平均值作为当前正常值;
步骤C、消防探测器将当前采样的参数值与加速采样值进行比较,判断当前采样参数值是否大于加速采样值,如判断结果为是,则参数采样周期变为正常采样周期的二分之一,继续采样;反之则保持当前的参数值采样周期;
步骤D、当步骤C中消防探测器采样的参数值连续若干次大于报警阈值,则监控控制中心输出报警信号。
2.根据权利要求1所述的基于自学习模型识别消防探测器误报的方法,其特征在于:所述方法还包括步骤E、当步骤C中消防探测器多次采样的参数值均大于加速采样值且连续升高,但未超过报警阈值,则监控控制中心输出预警信号。
3.根据权利要求1所述的基于自学习模型识别消防探测器误报的方法,其特征在于:所述步骤B中去除数据集合中异常数据的方式为计算数据集合的标准差,然后比较数据集合中的每个值,是否大于标准差的三倍,最后大于三倍标准差的删除该样本。
4.根据权利要求1或3所述的基于自学习模型识别消防探测器误报的方法,其特征在于:所述数据集合为至少20个消防探测器、每个消防探测器50次以上的数据集合。
5.根据权利要求1所述的基于自学习模型识别消防探测器误报的方法,其特征在于:所述报警阈值高于正常值4%。
6.根据权利要求1所述的基于自学习...
【专利技术属性】
技术研发人员:侯贵斌,杨帆,周友康,
申请(专利权)人:深圳知路科技有限公司,
类型:发明
国别省市:广东;44
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