【技术实现步骤摘要】
一种应用于高层建筑的消防方法及系统
本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种应用于高层建筑的消防方法及系统。
技术介绍
随着我国经济社会的快速发展，城镇化战略的加速推进，人口必将逐步向城市集中，高层建筑是城市化发展的必然产物。然而高层建筑的消防问题，一直是一道世界性难题。现有技术中，发生火灾险情后，会及时通知消防人员，但是消防人员赶到现场一般需要一段时间，尤其是在交通繁忙时段、需要经过交通繁忙路段时，消防人员需要花费更多的时间达到现场，即使消防人员及时赶到现场，也会存在因楼层过高、电梯无法使用等原因导致无法及时赶到着火点的问题，这会导致险情大面积蔓延。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供一种应用于高层建筑的消防方法及系统，用于解决人工灭火时存在的因无法及时进行灭火操作导致火势蔓延的问题。为解决上述技术问题，本专利技术提供一种应用于高层建筑的消防方法，包括：获取高层建筑的预设消防单元区域内的消防状态识别信息，所述消防状态识别信息包括：图像传感器采集到的信息、一氧化碳传感器采集...
【技术保护点】
1.一种应用于高层建筑的消防方法，其特征在于，包括：/n获取高层建筑的预设消防单元区域内的消防状态识别信息，所述消防状态识别信息包括：图像传感器采集到的信息、一氧化碳传感器采集到的信息、二氧化碳传感器采集到的信息、烟雾传感器采集到的信息、可燃气体传感器采集到的、光线传感器采集到的信息和温度传感器采集到的信息中的至少之一；/n将所述预设消防单元区域内的消防状态识别信息输入基于深度学习的消防险情判别模型，根据所述消防险情判别模型的输出结果，确定所述预设消防单元区域内是否发生险情；/n在确定所述预设消防单元区域内发生险情的情况下，控制无人机从所述预设消防单元区域内的窗户或门进入室内进行灭火操作。/n
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种应用于高层建筑的消防方法，其特征在于，包括：
获取高层建筑的预设消防单元区域内的消防状态识别信息，所述消防状态识别信息包括：图像传感器采集到的信息、一氧化碳传感器采集到的信息、二氧化碳传感器采集到的信息、烟雾传感器采集到的信息、可燃气体传感器采集到的、光线传感器采集到的信息和温度传感器采集到的信息中的至少之一；
将所述预设消防单元区域内的消防状态识别信息输入基于深度学习的消防险情判别模型，根据所述消防险情判别模型的输出结果，确定所述预设消防单元区域内是否发生险情；
在确定所述预设消防单元区域内发生险情的情况下，控制无人机从所述预设消防单元区域内的窗户或门进入室内进行灭火操作。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述预设消防单元区域内的消防状态识别信息输入基于深度学习的消防险情判别模型，根据所述消防险情判别模型的输出结果，确定所述预设消防单元区域内是否发生险情，包括：
根据所述消防险情判别模型的输出结果以及所述预设消防单元区域对应的权重值，确定所述预设消防单元区域内是否发生险情，所述权重值是预先根据所述预设消防单元区域内的三维环境信息和/或物品材料信息确定。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述消防险情判别模型包括稀疏自编码器和Softsign回归层，其中，所述稀疏自编码器用于从所述消防状态识别信息中提取有效的稀疏特征，所述Softsign回归层用于基于所述稀疏自编码器提取的稀疏特征输出所述预设消防单元区域内发生险情的概率。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
接收所述无人机在进入室内之后采集的声音信息和/或图像信息，根据所述声音信息和/或图像信息，确定是否存在被困人员；
若确定存在被困人员，则将所述声音信息和/或所述图像信息发送至所述高层建筑的消防指挥中心。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
获取所述高层建筑的消防逃生通道内各个区域的所述消防状态识别信息；
根据各个所述区域的消防状态识别信息确定各个所述区域内是否存在险情，并预估各个所述区域内发生险情的概率；
根据确定的结果以及预估的结果，规划逃生路径；
技术研发人员：黄华英，
申请(专利权)人：特斯联科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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