基于多传感器联合的明火检测方法、装置及相关介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了基于多传感器联合的明火检测方法、装置及相关介质，该方法包括：获取传感器检测信息，并设置模糊阈值规则；利用隶属函数对所述传感器检测信息进行数据转化处理，得到初始检测数据；根据所述模糊阈值规则计算所述初始检测数据的权重，得到检测数据权重；对所述检测数据权重进行归一化处理，得到归一化数据结果；根据所述模糊阈值规则对所述初始检测数据进行一阶形式化处理，得到形式化数据结果；将所述归一化数据结果和所述形式化数据结果对应相乘再相加，得到最终数据结果；利用激活函数对所述最终数据结果进行计算处理后，得到明火发生概率。本发明专利技术通过将多个传感器的检测信息互相联合，如此，提高对明火检测的识别率并降低误报率。率并降低误报率。率并降低误报率。

【技术实现步骤摘要】
基于多传感器联合的明火检测方法、装置及相关介质


[0001]本专利技术涉及消防安全领域，特别涉及基于多传感器联合的明火检测方法、装置及相关介质。

技术介绍

[0002]消防安全一直是社区管理的一个重点，许多室内场所都安装了烟雾报警器与自动灭火装置以防控火灾；而随着监控摄像的普及，以及人工智能技术的发展，通过监控摄像头抽帧，并利用AI图像领域的目标检测算法对图片进行明火识别，也已经成为一种可行的解决方案；此外，红外测温技术也同样在防控火灾上具有可行性。
[0003]但是，实际应用中存在一些场景仅依靠烟雾报警器无法准确检测到火灾的发生，例如停车场、充电桩、具有脚手架与大量可燃防尘布的施工大楼、吸烟室和不禁烟的室内场所等；而AI视觉算法的运算成本较高，且存在遮挡的可能性，混淆性误报与夜视不精准等问题；红外测温也同样存在遮挡与误报的问题；因此，单靠一种检测设备无法对明火发生进行一个较为精准的识别，并且对明火发生的误报率较高。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供了基于多传感器联合的明火检测方法、装置及相关介质，旨在解决单一检测设备对明火发生的识别率较低以及对明火发生的误报率高的问题。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于多传感器联合的明火检测方法，包括：
[0006]获取传感器检测信息，并设置模糊阈值规则；其中，所述传感器检测信息包括：烟雾传感器检测信息、温度传感器检测信息和图片传感器检测信息；
[0007]利用隶属函数对所述传感器检测信息进行数据转化处理，得到初始检测数据；
[0008]根据所述模糊阈值规则计算所述初始检测数据的权重，得到检测数据权重；
[0009]对所述检测数据权重进行归一化处理，得到归一化数据结果；
[0010]根据所述模糊阈值规则对所述初始检测数据进行一阶形式化处理，得到形式化数据结果；
[0011]将所述归一化数据结果和所述形式化数据结果对应相乘再相加，得到最终数据结果；
[0012]利用激活函数对所述最终数据结果进行计算处理后，得到明火发生概率。
[0013]第二方面，本专利技术实施例提供了基于多传感器联合的明火检测装置，包括：
[0014]信息获取单元，用于获取传感器检测信息，设置模糊阈值规则；其中，所述传感器检测信息包括：烟雾传感器检测信息、温度传感器检测信息和图片传感器检测信息；
[0015]信息处理单元，用于利用隶属函数对所述传感器检测信息进行处理，得到初始检测数据；
[0016]第一计算单元，用于根据所述模糊阈值规则计算所述初始检测数据的权重，得到检测数据权重；
[0017]第二计算单元，用于对所述检测数据权重进行归一化处理，得到归一化数据结果；
[0018]第三计算单元，用于根据所述模糊阈值规则对所述初始检测数据进行一阶形式化处理，得到形式化数据结果；
[0019]第四计算单元，用于将所述归一化数据结果和所述形式化数据结果相乘相加，得到最终数据结果；
[0020]第五计算单元，用于利用激活函数对所述最终数据结果进行计算处理后，得到明火发生概率。
[0021]第三方面，本专利技术实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述第一方面的基于多传感器联合的明火检测方法。
[0022]第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述第一方面的基于多传感器联合的明火检测方法。
[0023]本专利技术实施例提供一种基于多传感器联合的明火检测方法，获取传感器检测信息，并设置模糊阈值规则；利用隶属函数对所述传感器检测信息进行数据转化处理，得到初始检测数据；根据所述模糊阈值规则计算所述初始检测数据的权重，得到检测数据权重；对所述检测数据权重进行归一化处理，得到归一化数据结果；根据所述模糊阈值规则对所述初始检测数据进行一阶形式化处理，得到形式化数据结果；将所述归一化数据结果和所述形式化数据结果对应相乘再相加，得到最终数据结果；利用激活函数对所述最终数据结果进行计算处理后，得到明火发生概率。本专利技术通过将多个传感器的检测信息互相联合，如此，提高对明火检测的识别率并降低误报率。
[0024]本专利技术实施例还提供一种基于多传感器联合的明火检测装置、计算机设备和存储介质，同样具有上述有益效果。
附图说明
[0025]为了更清楚地说明本专利技术实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0026]图1为本专利技术实施例提供的基于多传感器联合的明火检测方法的流程示意图；
[0027]图2为本专利技术实施例提供的自适应网络设计流程图；
[0028]图3为本专利技术实施例提供的烟雾传感器隶属函数示意图；
[0029]图4为本专利技术实施例提供的温度传感器隶属函数示意图；
[0030]图5为本专利技术实施例提供的图片传感器隶属函数示意图；
[0031]图6为本专利技术实施例提供的激活函数示意图；
[0032]图7为本专利技术实施例提供的基于多传感器联合的明火检测方法的另一流程示意图；
[0033]图8为本专利技术实施例提供的基于多传感器联合的明火检测装置的示意性框图。
具体实施方式
[0034]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0035]应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
[0036]还应当理解，在此本专利技术说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本专利技术。如在本专利技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
[0037]还应当进一步理解，在本专利技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
[0038]下面请参见图1，图1为本专利技术实施例提供的基于多传感器联合的明火检测方法的流程示意图，具体包括：步骤S101～S107。
[0039]S101、获取传感器检测信息，并设置模糊阈值规则；其中，所述传感器检测信息包括：烟雾传感器检测信息、温度传感器检测信息和图片传感器检测本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多传感器联合的明火检测方法，其特征在于，包括：获取传感器检测信息，并设置模糊阈值规则；其中，所述传感器检测信息包括：烟雾传感器检测信息、温度传感器检测信息和图片传感器检测信息；利用隶属函数对所述传感器检测信息进行数据转化处理，得到初始检测数据；根据所述模糊阈值规则计算所述初始检测数据的权重，得到检测数据权重；对所述检测数据权重进行归一化处理，得到归一化数据结果；根据所述模糊阈值规则对所述初始检测数据进行一阶形式化处理，得到形式化数据结果；将所述归一化数据结果和所述形式化数据结果对应相乘再相加，得到最终数据结果；利用激活函数对所述最终数据结果进行计算处理后，得到明火发生概率。2.根据权利要求1所述的基于多传感器联合的明火检测方法，其特征在于，在所述获取传感器检测信息之前，包括：获取第一明火图片数据集，对所述第一明火图片数据集进行标注，得到正样本数据；获取第二明火图片数据集，对所述第二明火图片数据集进行标注，得到负样本数据；将所述正样本数据和所述负样本数据进行混合，得到混合样本数据；对所述混合样本数据分别进行模型训练和模型验证，得到明火检测模型；其中，所述明火检测模型用于获取所述图片传感器检测信息。3.根据权利要求1所述的基于多传感器联合的明火检测方法，其特征在于，所述设置模糊阈值规则，包括：若满足第一检测规则，则判定场景安全，其中，所述第一检测规则为所述烟雾传感器检测信息、所述温度传感器检测信息和所述图片传感器检测信息均对应小于烟雾阈值、温度阈值和图片阈值；若满足第二检测规则，则判定场景存在烟雾以及存在火灾隐患，其中，所述第二检测规则为所述烟雾传感器检测信息大于烟雾阈值，所述温度传感器检测信息和所述图片传感器检测信息均对应小于温度阈值和图片阈值；若满足第三检测规则，则判定场景存在高温物体与烟雾，其中，所述第三检测规则为所述烟雾传感器检测信息和所述温度传感器检测信息均对应大于烟雾阈值和温度阈值，所述图片传感器检测信息小于图片阈值；若满足第四检测规则，则判定场景已经发生火灾，其中，所述第四检测规则为所述烟雾传感器检测信息、所述温度传感器检测信息和所述图片传感器检测信息均对应大于烟雾阈值、温度阈值和图片阈值。4.根据权利要求3所述的基于多传感器联合的明火检测方法，其特征在于，所述利用隶属函数对所述传感器检测信息进行处理，得到初始检测数据，包括：按如下公式计算得到烟雾初始检测数据：其中，S1表示第一烟雾初始检测数据，S2表示第二烟雾初始检测数据；按如下公式计算得到温度初始检测数据：
其中，IR1表示第一温度初始检测数据，IR2表示第二温度初始检测数据；按如下公式计算得到图片初始检测数据：其中，CV1表示第一图片初始检测数据，CV2表示第二图片初始检测数据。5.根据权利要求4所述的基于多传感器联合的明火检测方法，其特征在于，所述根据所述模糊阈值规则计算所...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭聿珉，周长源，赵冬，
申请(专利权)人：珠海市万物云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：