基于自学习的高温预警阈值的设置方法和系统技术方案

技术编号:28417474 阅读:25 留言:0更新日期:2021-05-11 18:24
本公开提供了一种基于自学习的高温预警阈值的设置方法以及能够应用该方法的系统,该方法包括将待监控的区域划分为多个子区域,通过每个子区域的测量的实时温度信息,计算出待监控区域的环境温度以及各个子区域温度与待监控区域的环境温度的温度差,通过多次迭代计算,获得各子区域的温差最大值,根据该温差最大值计算高温预警阈值,本公开能自动学习待监控区域的各子区域的温度信息,并恰当设定各子区域的高温预警值,方便快捷,还避免了人工难以设定一个恰当的高温预警数值的缺点,且设定的各子区域的高温火灾预警值是随环境温度自动调整的,避免了人工设定的高温预警数值随着环境温度变化而变得不恰当的缺点。

【技术实现步骤摘要】
基于自学习的高温预警阈值的设置方法和系统
本公开涉及高温预警设置领域,更具体地,涉及基于自学习的高温预警阈值的自动设置方法、系统、计算机设备及计算机可读介质。
技术介绍
现代社会中,火灾是最危险的事故之一,特别是对于大型区域,典型的火灾早期发现系统主要由红外热成像传感器和运算器、存储器、输入输出设备和软件构成,其工作方法是:首先在软件界面中预先设定一个高温预警阈值并保存在存储器中,红外热成像传感器探测到场域内各部位的实时温度,将该实时温度数值和预设的高温预警阈值比较,当红外热成像传感器探测到的温度数值高于预设的温度预警阈值,火灾发现系统就会发出高温火灾预警。在使用典型的火灾早期发现系统时,至少存在如下问题:高温预警阈值很难准确设定,如果设定过高,产生火灾隐患的物体温度须升高到一个较高的数值才能预警,此时火灾往往已经发生,起不到早期预警的作用;如果将高温预警阈值设定较低,会经常产生误预警,给人们带来困扰;即使该高温预警阈值设置暂时是合适的,也还存在一个问题,那就是环境温度是在不断变化的,如果环境温度大幅变化了,原设置值就不再适宜了;例如,本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于自学习的高温预警阈值的设置方法,其特征在于,所述方法包括:/n划分子区域,将待监控区域划分为N个子区域,其中,N≥2;/n获取并存储所述N个子区域的实时温度值;/n根据所述N个子区域的实时温度值计算并存储待监控区域环境温度值、及各个子区域的实时温度值和待监控区域环境温度值的温度差值;/n自学习计算每个子区域的最终温度差最大值;/n根据所述每个子区域的最终温度差最大值计算每个子区域的高温预警阈值。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于自学习的高温预警阈值的设置方法,其特征在于,所述方法包括:
划分子区域,将待监控区域划分为N个子区域,其中,N≥2;
获取并存储所述N个子区域的实时温度值;
根据所述N个子区域的实时温度值计算并存储待监控区域环境温度值、及各个子区域的实时温度值和待监控区域环境温度值的温度差值;
自学习计算每个子区域的最终温度差最大值;
根据所述每个子区域的最终温度差最大值计算每个子区域的高温预警阈值。


2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述计算待监控区域环境温度值具体为:
计算出所述待监控区域温度的典型值,并将所述典型值作为环境温度值;
所述典型值为N个子区域的所述实时温度值的平均值、中位值、剔除干扰数据后的平均值或剔除干扰数据后的中位值。


3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,
所述计算每个子区域的实时温度值和待监控区域环境温度值的温度差值ΔTmnt具体为:
ΔTmnt=Tmnt-Tat
其中,Tmnt每个子区域的实时温度值,Tat为待监控区域实时环境温度值。


4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述自学习计算每个子区域的最终温度差最大值具体为:调用存储的数据,通过迭代比较法计算每个子区域的最终温度差最大值;
所述存储的数据包括:每个子区域的实时温度值Tmnt、每个子区域的实时温度和待监控区域环境温度值的温度差值ΔTmnt、待监控区域环境温度值Tat。


5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据每个子区域的最终温度差最大值计算各个子区域的高温预警阈值Tmny具体为:
Tmny=Tat...

【专利技术属性】
技术研发人员:朱清洪从胜
申请(专利权)人:江苏弘冉智能科技有限公司
类型:发明
国别省市:江苏;32

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1