一种基于阵列光栅的隧道火灾报警方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于阵列光栅的隧道火灾报警方法、装置及电子设备，所述方法包括：获取火灾数据和非火灾数据，对所述火灾数据和非火灾数据进行训练，得到训练结果；获取实时数据，根据所述训练结果判断所述实时数据是否为着火数据，若为着火数据，则根据所述着火数据得到初始着火点。本发明专利技术提供的基于阵列光栅的隧道火灾报警方法，能够及时地进行隧道火灾报警，提高隧道着火点的定位精度。提高隧道着火点的定位精度。提高隧道着火点的定位精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于阵列光栅的隧道火灾报警方法、装置及电子设备


[0001]本专利技术涉及火灾报警
，尤其涉及一种基于阵列光栅的隧道火灾报警方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]火灾发生于隧道内会产生严重后果，因此对隧道内发生的火灾进行及时有效定位的相关技术亟待发展，现有技术中大多采用的火灾探测器都是传统的光纤光栅感温火灾探测器，出于成本考虑，布设间距较大，使得对火灾着火点位置的感知过于粗糙。
[0003]目前还通过采用线型感温火灾报警系统在隧道内对火灾进行报警，但存在如下两个问题：第一，隧道内会由于空气流动、车辆快速通过等多种情况形成较高风速的风，因此会导致线型感温火灾探测器感知到的温度变化较小，使火灾报警系统响应时间发生延迟；第二，即使着火点静止，但由于风的原因使着火点的温度场发生变化，造成火灾报警系统无法准确定位着火点的位置，而偏差过大的报警区域使得消防喷淋位置错误，延误灭火时间，造成严重后果。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，有必要提供一种基于阵列光栅的隧道火灾报警方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，用以解决现有技术中隧道火灾报警不及时、着火点定位不准确的问题。
[0005]为了解决上述问题，本专利技术提供一种基于阵列光栅的隧道火灾报警方法，包括：
[0006]获取火灾数据和非火灾数据，对所述火灾数据和非火灾数据进行训练，得到训练结果；
[0007]获取实时数据，根据所述训练结果判断所述实时数据是否为着火数据，若为着火数据，则根据所述着火数据得到初始着火点。
[0008]进一步地，对所述火灾数据和非火灾数据进行训练，得到训练结果，包括：
[0009]对所述火灾数据和非火灾数据分别进行标记，得到标记结果，利用SVM算法对所述火灾数据、所述非火灾数据及所述标记结果进行训练，得到超平面、权重向量及偏置参数。
[0010]进一步地，根据所述训练结果判断所述实时数据是否为着火数据，包括：
[0011]利用SVM算法计算公式及所述训练结果对所述实时数据进行判断是否为着火数据。
[0012]进一步地，利用SVM算法计算公式及所述训练结果对所述实时数据进行判断是否为着火数据，包括：
[0013]利用SVM算法计算公式和所述训练结果对所述实时数据进行计算，得到计算结果，所述计算结果为1则表示着火，所述计算结果为
‑
1则表示未着火；
[0014]所述SVM算法计算公式为
[0015][0016]其中，x为实时数据，x
i
为超平面上的数据，w
i
为权重向量，b为偏置参数，K(x,x
i
)为核函数，N为超平面上数据的总个数，y(x)为计算结果。
[0017]进一步地，还包括：
[0018]利用SVM算法对所述火灾数据对应的风速值进行训练，得到高风速火灾分类面和低风速火灾分类面；
[0019]根据所述高风速火灾分类面和低风速火灾分类面得到风速修正值，利用所述风速修正值对所述初始着火点进行修正，得到最终着火点。
[0020]进一步地，根据所述高风速火灾分类面和低风速火灾分类面得到风速修正值，包括：
[0021]取位于所述高风速火灾分类面上的火灾数据对应的着火点与所述初始着火点的距离差值的平均值作为高风速修正值；
[0022]取位于所述低风速火灾分类面上的火灾数据对应的着火点与所述初始着火点的距离差值的平均值作为低风速修正值。
[0023]进一步地，利用所述风速修正值对所述初始着火点进行修正，包括：
[0024]将所述初始着火点与所述风速修正值相加。
[0025]本专利技术还提供了一种基于阵列光栅的隧道火灾报警装置，包括数据训练模块及初始着火点确定模块；
[0026]所述数据训练模块，用于获取火灾数据和非火灾数据，对所述火灾数据和非火灾数据进行训练，得到训练结果；
[0027]所述初始着火点确定模块，用于获取实时数据，根据所述训练结果判断所述实时数据是否为着火数据，若为着火数据，则根据所述着火数据得到初始着火点。
[0028]本专利技术还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如上述任一技术方案所述的基于阵列光栅的隧道火灾报警方法。
[0029]本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机该程序被处理器执行时，实现如上述任一技术方案所述的基于阵列光栅的隧道火灾报警方法。
[0030]采用上述实施例的有益效果是：本专利技术提供的基于阵列光栅的隧道火灾报警方法，通过获取火灾数据和非火灾数据，对所述火灾数据和非火灾数据进行训练，得到训练结果，获取实时数据，根据所述训练结果判断所述实时数据是否为着火数据，若为着火数据，则根据所述着火数据得到初始着火点，能够及时进行隧道火灾报警，保证着火点的定位精度。
附图说明
[0031]图1为本专利技术提供的基于阵列光栅的隧道火灾报警方法一实施例的流程示意图；
[0032]图2为本专利技术实施例中提供的SVM算法分类逻辑的示意图；
[0033]图3为本专利技术提供的基于阵列光栅的隧道火灾报警装置一实施例的结构框图；
[0034]图4为本专利技术提供的电子设备一实施例的结构框图。
具体实施方式
[0035]下面结合附图来具体描述本专利技术的优选实施例，其中，附图构成本申请一部分，并与本专利技术的实施例一起用于阐释本专利技术的原理，并非用于限定本专利技术的范围。
[0036]本专利技术提供了一种基于阵列光栅的隧道火灾报警方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，以下分别进行详细说明。
[0037]本专利技术实施例提供的基于阵列光栅的隧道火灾报警装置的应用场景，可以包括服务器，服务器中集成基于阵列光栅的隧道火灾报警装置。
[0038]本专利技术实施例中服务器主要用于：
[0039]获取火灾数据和非火灾数据，对所述火灾数据和非火灾数据进行训练，得到训练结果；
[0040]获取实时数据，根据所述训练结果判断所述实时数据是否为着火数据，若为着火数据，则根据所述着火数据得到初始着火点。
[0041]本专利技术实施例中，该服务器可以是独立的服务器，也可以是服务器组成的服务器网络或服务器集群，例如，本专利技术实施例中所描述的服务器，其包括但不限于计算机、网络主机、单个网络服务器、多个网络服务器集或多个服务器构成的云服务器。其中，云服务器由基于云计算(Cloud Computing)的大量计算机或网络服务器构成。
[0042]可以理解的是，本专利技术实施例中所使用的终端可以是既包括接收和发射硬件的设备，即具有能够在双向通信链路上，执行双向通信的接收和发射硬件的设备。这种设备可以包括：蜂窝或其他通信设备，其具有单线路显示器或多线路显示器或没有多线路显示器的蜂窝或其他通信设备。具体的终端可以是台式机、便携式电脑、网络本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于阵列光栅的隧道火灾报警方法，其特征在于，包括：获取火灾数据和非火灾数据，对所述火灾数据和非火灾数据进行训练，得到训练结果；获取实时数据，根据所述训练结果判断所述实时数据是否为着火数据，若为着火数据，则根据所述着火数据得到初始着火点。2.根据权利要求1所述的基于阵列光栅的隧道火灾报警方法，其特征在于，对所述火灾数据和非火灾数据进行训练，得到训练结果，包括：对所述火灾数据和非火灾数据分别进行标记，得到标记结果，利用SVM算法对所述火灾数据、所述非火灾数据及所述标记结果进行训练，得到超平面、权重向量及偏置参数。3.根据权利要求2所述的基于阵列光栅的隧道火灾报警方法，其特征在于，根据所述训练结果判断所述实时数据是否为着火数据，包括：利用SVM算法计算公式及所述训练结果对所述实时数据进行判断是否为着火数据。4.根据权利要求3所述的基于阵列光栅的隧道火灾报警方法，其特征在于，利用SVM算法计算公式及所述训练结果对所述实时数据进行判断是否为着火数据，包括：利用SVM算法计算公式和所述训练结果对所述实时数据进行计算，得到计算结果，所述计算结果为1则表示着火，所述计算结果为
‑
1则表示未着火；所述SVM算法计算公式为其中，x为实时数据，x
i
为超平面上的数据，w
i
为权重向量，b为偏置参数，K(x,x
i
)为核函数，N为超平面上数据的总个数，y(x)为计算结果。5.根据权利要求1所述的基于阵列光栅的隧道火灾报警方法，其特征在于，还包括：利用SVM算法对所述火灾数据对应的风速值进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：王剑，徐一旻，马俊杰，王月明，李凯，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：