基于人工智能的粉尘爆炸下最优疏散路径选取方法技术

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，具体涉及基于人工智能的粉尘爆炸下最优疏散路径选取方法。该方法首先采集监控图像，确定爆炸源位置，并将工厂划分为多个区域；采集各区域的区域粉尘沉积量和最大悬浮粉尘浓度，确定危险区域，并计算危险区域爆炸冲击力；由危险区域各像素点的色相差和区域粉尘沉积量得到各像素点对应的像素点粉尘沉积量；由爆炸冲击力和区域粉尘沉积量计算得到实际悬浮粉尘浓度；将实际悬浮粉尘浓度大于预设浓度阈值的危险区域作为多次爆炸区域；根据爆炸冲击力和多次爆炸区域规划最优疏散路径。本发明专利技术利用了初次爆炸后各区域的实际悬浮粉尘浓度来确定后续会发生爆炸的区域，达到了避免人员在疏散过程中被后续爆炸伤害的目的。爆炸伤害的目的。爆炸伤害的目的。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的粉尘爆炸下最优疏散路径选取方法


[0001]本专利技术涉及机器视觉
，具体涉及基于人工智能的粉尘爆炸下最优疏散路径选取方法。

技术介绍

[0002]粉尘爆炸是悬浮粉尘空气混合物快速燃烧，并引起温度压力急骤升高的化学反应，带来的危害巨大，极易造成人员的伤亡，且粉尘爆炸容易产生二次爆炸。因此，在粉尘爆炸下进行人员的快速合理疏散意义重大。
[0003]目前，对于粉尘爆炸下的疏散路径规划通常仅根据单次爆炸时的情形来制定人员疏散路径。但是粉尘爆炸极易发生多次爆炸，且二次爆炸的强度会更大。若仅考虑单次爆炸来选择疏散路径，会导致人员在疏散过程中会受到二次爆炸或多次爆炸的伤害。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供基于人工智能的粉尘爆炸下最优疏散路径选取方法，所采用的技术方案具体如下：
[0005]采集工厂内多个监控图像，在发生爆炸时，根据所述监控图像的特征确定爆炸源位置；基于所述爆炸源位置，将所述工厂划分为多个区域；
[0006]采集各所述区域的初始悬浮粉尘浓度、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于人工智能的粉尘爆炸下最优疏散路径选取方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集工厂内多个监控图像，在发生爆炸时，根据所述监控图像的特征确定爆炸源位置；基于所述爆炸源位置，将所述工厂划分为多个区域；采集各所述区域的初始悬浮粉尘浓度、区域粉尘沉积量和最大悬浮粉尘浓度；所述最大悬浮粉尘浓度大于预设浓度阈值的区域为危险区域；根据所述初始悬浮粉尘浓度得到最大爆炸力；计算所述危险区域与所述爆炸源位置的实际距离，由所述实际距离计算发生爆炸后各危险区域的受冲击时间；根据所述实际距离、所述受冲击时间和所述最大爆炸力得到各所述危险区域的爆炸冲击力；基于所述监控图像，获取所述危险区域内粉尘沉积前后各像素点的色相差；将所述色相差进行归一化得到粉尘沉积程度；根据所述危险区域内所述区域粉尘沉积量和所述粉尘沉积程度得到像素点粉尘沉积量；由各所述危险区域的所述爆炸冲击力和所述区域粉尘沉积量得到粉尘扬起比例；由所述粉尘扬起比例和所述像素点粉尘沉积量得到所述危险区域的实际粉尘扬起量；根据所述实际粉尘扬起量和区域体积得到实际粉尘扬起浓度；将所述实际粉尘扬起浓度和所述初始悬浮粉尘浓度相加得到爆炸后所述危险区域的实际悬浮粉尘浓度；所述实际悬浮粉尘浓度大于所述预设浓度阈值的危险区域为再次爆炸区域；根据所述爆炸冲击力、所述危险区域和所述再次爆炸区域规划最优疏散路径。2.根据权利要求1所述的基于人工智能的粉尘爆炸下最优疏散路径选取方法，其特征在于，所述根据所述监控图像的特征确定爆炸源位置，包括：根据所述监控图像中各像素点的像素值的差值确定所述爆炸源位置。3.根据权利要求1所述的基于人工智能的粉尘爆炸下最优疏散路径选取方法，其特征在于，所述基于所述爆炸源位置，将所述工厂划分...

【专利技术属性】
技术研发人员：邵长顺，
申请(专利权)人：江苏立晶工业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：