一种消防安全检测方法及相关组件技术

本申请公开了一种消防安全检测方法，包括：获取消防作业当前场景中的火场数据信息；根据火场数据信息，识别当前场景待作业的目标对象；将火场数据信息输入目标对象对应的预建立深度学习模型，得到目标对象的危险程度信息。该方法利用预建立深度学习模型得到目标对象的危险程度信息，避免了相关技术中需要人工判断目标对象的危险程度，导致加大时间成本而延误搜救时机的缺陷，极大地降低了现场判断的时间成本，有效保护消防员的生命安全，提高作业效率。本申请同时还提供了一种消防安全检测装置、一种智能消防呼吸面罩和存储介质，具有上述有益效果。上述有益效果。上述有益效果。

【技术实现步骤摘要】
一种消防安全检测方法及相关组件


[0001]本申请涉及消防安全
，特别涉及一种消防安全检测方法、装置、智能消防呼吸面罩和存储介质。

技术介绍

[0002]消防搜救现场突发状况多，且烟雾或无照明等因素导致能见度差，影响消防员的判断速度，威胁生命安全。相关技术中消防员穿戴设备，比如智能消防头盔，在消防员作业过程中，可以提供红外热成像视频、微光成像视频等信息以辅助消防员判断消防现场存在的被困人员或危险目标(即将倒塌的物体)，但是这种多维度视频信息直接传递并呈现给消防员时，需要消防员判断被困人员或危险目标的危险程度以采取相应的措施。例如，危险目标为即将倒塌的木梁时，危险程度较高，需采取相应的灭火措施，这会增加现场判断的时间成本。即在火场情境下，通过人工判断方式识别被困人员或危险目标，进而判断其危险程度，无法提升判断速度，延误搜救时机，对消防员自身也会造成生命威胁。

技术实现思路

[0003]本申请的目的是提供一种消防安全检测方法，能够极大地降低了现场判断的时间成本，有效保护消防员的生命安全，提高作业效率，改善用户体验。其具体方案如下：
[0004]第一方面，本申请公开了一种消防安全检测方法，包括：
[0005]获取消防作业当前场景中的火场数据信息；
[0006]根据所述火场数据信息，识别所述当前场景待作业的目标对象；
[0007]将所述火场数据信息输入所述目标对象对应的预建立深度学习模型，得到所述目标对象的危险程度信息。
[0008]可选的，根据所述火场数据信息，识别所述当前场景待作业的目标对象，包括：
[0009]获取所述火场数据信息中的红外热成像视频和微光成像视频；
[0010]利用双波段融合算法，对所述红外热成像视频和所述微光成像视频进行图像融合，得到融合图像；
[0011]根据所述融合图像，识别所述当前场景待作业的目标对象。
[0012]可选的，将所述火场数据信息输入所述目标对象对应的预建立深度学习模型，得到所述目标对象的危险程度信息之后，还包括：
[0013]将所述融合图像和所述目标对象的危险程度信息进行结合，得到最终图像；
[0014]将所述最终图像输出至显示模块，以使所述显示模块显示所述最终图像。
[0015]可选的，将所述火场数据信息输入所述目标对象对应的预建立深度学习模型，得到所述目标对象的危险程度信息之后，还包括：
[0016]将所述最终图像发送至其他终端。
[0017]可选的，根据所述火场数据信息，识别所述当前场景待作业的目标对象，包括：
[0018]将所述火场数据信息中的所述红外热成像视频和温度数据输入预建立深度学习
模型，得到目标对象模型结果；
[0019]根据所述融合图像和所述目标对象模型结果，识别所述当前场景待作业的被困人员。
[0020]可选的，将所述火场数据信息输入所述目标对象对应的预建立深度学习模型，得到所述目标对象的危险程度信息，包括：
[0021]将所述火场数据信息中的红外热成像视频、微光成像视频和温度数据输入所述目标对象中相应的所述预建立深度学习模型，得到所述目标对象的危险程度信息。
[0022]可选的，还包括：
[0023]若所述消防作业结束后，发送所述火场数据信息至数据分析服务器，使所述数据分析服务器根据所述火场数据信息更新当前的所述预建立深度学习模型；
[0024]接收所述数据分析服务器发送的更新后的预建立深度学习模型，并存储。
[0025]第二方面，本申请公开了一种消防安全检测装置，包括：
[0026]获取模块，用于获取消防作业当前场景中的火场数据信息；
[0027]识别模块，用于根据所述火场数据信息，识别所述当前场景待作业的目标对象；
[0028]危险程度获取模块，用于将所述火场数据信息输入所述目标对象对应的预建立深度学习模型，得到所述目标对象的危险程度信息。
[0029]第三方面，本申请公开了一种智能消防呼吸面罩，包括：
[0030]存储器，用于存储计算机程序；
[0031]处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上述消防安全检测方法的步骤。
[0032]第四方面，本申请提供一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述消防安全检测方法的步骤。
[0033]本申请提供一种消防安全检测方法，包括：获取消防作业当前场景中的火场数据信息；根据所述火场数据信息，识别所述当前场景待作业的目标对象；将所述火场数据信息输入所述目标对象对应的预建立深度学习模型，得到所述目标对象的危险程度信息。
[0034]可见，本申请通过根据火场数据信息，识别出待作业的目标对象，并将火场数据信息输入目标对象对应的预建立深度学习模型，得到目标对象的危险程度信息，即利用预建立深度学习模型得到目标对象的危险程度信息，避免了相关技术中需要人工判断目标对象的危险程度，导致加大时间成本而延误搜救时机的缺陷，极大地降低了现场判断的时间成本，有效保护消防员的生命安全，提高作业效率，改善用户体验。本申请同时还提供了一种消防安全检测装置、一种智能消防呼吸面罩和存储介质，具有上述有益效果，在此不再赘述。
附图说明
[0035]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0036]图1为本申请实施例所提供的一种消防安全检测方法的流程图；
[0037]图2为本申请实施例所提供的另一种消防安全检测方法的流程图；
[0038]图3为本申请实施例所提供的智能消防呼吸面罩、数据分析服务器和其他终端之间数据交互的示意图；
[0039]图4为本申请实施例所提供的智能消防呼吸面罩、数据分析服务器和其他终端内部模块之间数据交互的示意图；
[0040]图5为本申请实施例提供的一种消防安全检测装置的结构示意图。
具体实施方式
[0041]为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0042]在常见的消防安全检测方法中，消防穿戴设备例如智能消防头盔，直接将采集到的火场信息数据，红外热成像视频、微光成像视频等信息直接呈现给消防员，消防员需人工判断目标对象的危险程度，进而采取相应的措施，增加了现场判断的时间成本，延误搜救时机，并对消防员自身造成安全威胁。基于上述技术问题，本实施例提供一种消防安全检测方法，通过利用预建立深度学习模型本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种消防安全检测方法，其特征在于，包括：获取消防作业当前场景中的火场数据信息；根据所述火场数据信息，识别所述当前场景待作业的目标对象；将所述火场数据信息输入所述目标对象对应的预建立深度学习模型，得到所述目标对象的危险程度信息。2.根据权利要求1所述的消防安全检测方法，其特征在于，根据所述火场数据信息，识别所述当前场景待作业的目标对象，包括：获取所述火场数据信息中的红外热成像视频和微光成像视频；利用双波段融合算法，对所述红外热成像视频和所述微光成像视频进行图像融合，得到融合图像；根据所述融合图像，识别所述当前场景待作业的目标对象。3.根据权利要求2所述的消防安全检测方法，其特征在于，将所述火场数据信息输入所述目标对象对应的预建立深度学习模型，得到所述目标对象的危险程度信息之后，还包括：将所述融合图像和所述目标对象的危险程度信息进行结合，得到最终图像；将所述最终图像输出至显示模块，以使所述显示模块显示所述最终图像。4.根据权利要求3所述的消防安全检测方法，其特征在于，将所述火场数据信息输入所述目标对象对应的预建立深度学习模型，得到所述目标对象的危险程度信息之后，还包括：将所述最终图像发送至其他终端。5.根据权利要求2所述的消防安全检测方法，其特征在于，根据所述火场数据信息，识别所述当前场景待作业的目标对象，包括：将所述火场数据信息中的所述红外热成像视频和温度数据输入预建立深度学习模型，得到目标对象模型结果；根据所...

【专利技术属性】
技术研发人员：王培旭，马彦静，
申请(专利权)人：烟台艾睿光电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：