一种火灾探测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种火灾探测方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：将目标数据矩阵输入至多层前馈神经网络中，得到与所述目标数据矩阵相对应的多个第一待使用概率值；以及，对所述目标数据矩阵进行模糊化处理，得到与所述目标数据矩阵相对应的多个第二待使用概率值；基于所述多个第一待使用概率值和所述多个第二待使用概率值，确定融合概率值；将所述融合概率值作为多粒度级联森林模型的输入，以基于所述多粒度级联森林模型中的投票机制层，确定与所述目标数据矩阵所对应的预测结果。解决了现有技术中对火灾探测区域是否发生火灾判断不够准确的问题，实现了更加准确的判断火灾探测区域内是否有火灾发生的效果。断火灾探测区域内是否有火灾发生的效果。断火灾探测区域内是否有火灾发生的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种火灾探测方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术实施例涉及数据融合
，尤其涉及一种火灾探测方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]近年来，火灾对人们的生命财产安全造成的危害总体上呈上升趋势，对火灾的预测具有非常重要的意义。
[0003]目前市场应用的火灾探测器多是基于单一传感器及简单的算法对火灾进行判断，在应用中仍存在较高的误报率和漏报率，且单一参量的火灾探测器无论是及时性还是可靠性，都不能满足实际应用的需要。
[0004]为了能够对火灾状态进行及时且准确的探测，需要对现有技术中的火灾探测器中的算法进行改进，以更加准确的判断火灾情况。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种火灾探测方法、装置、电子设备及存储介质，以实现准确预测是否有火灾发生的效果。
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供了一种火灾探测方法，包括：
[0007]将目标数据矩阵输入至多层前馈神经网络中，得到与所述目标数据矩阵相对应的多个第一待使用概率值；其中，所述目标数据矩阵的每一列数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种火灾探测方法，其特征在于，包括：将目标数据矩阵输入至多层前馈神经网络中，得到与所述目标数据矩阵相对应的多个第一待使用概率值；其中，所述目标数据矩阵的每一列数据值表征相应传感器在每个时刻所采集的数据值，所述目标数据矩阵的列数与传感器数量相一致，所述第一待使用概率值的数量与目标数据矩阵的行数相一致，所述传感器包括温度传感器、烟雾传感器、一氧化碳含量采集传感器以及红外火焰强度采集传感器中的至少一种；以及，对所述目标数据矩阵进行模糊化处理，得到与所述目标数据矩阵相对应的多个第二待使用概率值；其中，所述第二待使用概率值与所述列数相一致；基于所述多个第一待使用概率值和所述多个第二待使用概率值，确定融合概率值；将所述融合概率值作为多粒度级联森林模型的输入，以基于所述多粒度级联森林模型中的投票机制层，确定与所述目标数据矩阵所对应的预测结果；其中，所述预测结果中包括已发生火灾、无火灾或火灾警戒状态。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将目标数据矩阵输入至多层前馈神经网络中，得到与所述目标数据矩阵相对应的多个第一待使用概率值之前，还包括：获取各传感器在预设时长内采集的多个原始数据，得到与每个传感器所对应的多组待处理数据；将各组待处理数据进行归一化处理，得到待组合数据；将所述待组合数据按照相应的数据采集时刻进行整合处理，得到所述目标数据矩阵。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将目标数据矩阵输入至多层前馈神经网络中，得到与所述目标数据矩阵相对应的多个第一待使用概率值，包括：基于所述多层前馈神经网络对所述目标数据矩阵中的每行数据值进行处理，得到与每行数据值相一致的第一待使用概率值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标数据矩阵进行模糊化处理，得到与所述目标数据矩阵相对应的多个第二待使用概率值，包括：基于预设模糊规则对所述目标数据矩阵中的每行数据进行模糊化处理，得到所述每行数据所对应的模糊变量，并基于各模糊变量生成相应的模糊变量集合；基于面积重心法对所述模糊变量集合构成的目标阴影形状的面积进行计算，根据计算结果确定与所述目标数据矩阵相对应的多个第二待使用概率值。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个第一待使用概率值和所述多个第二待使用概率值，确定融合概率值，包括：获取所述目标数据矩阵中同一行数所对应的第一待使用概率值和第二待使用概率值；根据第一待使用概率值所...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄威，王海燕，张龙浩，邹文峰，邓百川，江润洲，周俊宏，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司惠州供电局，
类型：发明
国别省市：