【技术实现步骤摘要】
基于温度感知的实验室预警方法及实验室预警装置
[0001]本专利技术涉及实验室监控
，具体地涉及一种基于温度感知的实验室预警方法及一种基于温度感知的实验室预警装置。
技术介绍
[0002]近年来，随着国内科研投入的不断加大，科研频率不断增多，国内学校实验室的爆炸、火灾事故时有发生，造成人员伤亡、财产损失，因此针对实验室内的燃烧、爆炸情况的报警被越来越多的人所关注。
[0003]传统的报警方法通过利用烟雾报警器在实验室内发生火灾时对烟雾进行感应，并进行对应的报警，然而该方法一方面具有较大的滞后性，需要烟雾较大时才能被感应到，另一方面无法对爆炸等情况进行预先的感应，因此无法满足实际需求。
[0004]而随着深度学习技术的不断发展，人们考虑基于深度学习的方式，对实验室内的存在烟雾、火焰等元素图像数据集进行分割和识别，从而在当实验室发生烟雾、火焰后立即进行报警，然而一方面，传统的深度学习依赖于大量的标记图像，因此工作量较大，为技术人员造成了极大的负担；另一方面上述方法依然存在滞后性，即依然只能在危情发生后才能进...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于温度感知的实验室预警方法，其特征在于，所述方法包括：获取基于昼夜图像的实验室图像分割模型；实时获取实验室监控图像，所述实验室监控图像包括热成像图像；基于所述热成像图像判断当前实验室是否存在高温危险；若是，基于所述实验室图像分割模型对所述实验室监控图像进行分割，生成实验室分割图像；基于所述热成像图像和所述实验室分割图像生成对应的预警信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述获取基于昼夜图像的实验室图像分割模型之前，获取教师模型和学生模型；获取预设昼夜图像对数据集，对所述预设昼夜图像对数据集进行校准，获得校准后数据集；基于所述教师模型对所述校准后数据集中的白天图像集进行分析，生成对应的标签信息；创建昼夜鉴别网络，基于所述昼夜鉴别网络对所述学生模型进行优化，获得优化后学生模型；基于所述标签信息对所述优化后学生模型进行训练，生成训练后学生模型；基于所述训练后学生模型对所述教师模型进行更新，生成实验室图像分割模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述热成像图像和所述实验室分割图像生成对应的预警信息，包括：基于所述热成像图像确定热源信息，所述热源信息包括热源加热类型以及热源温度；基于所述实验室分割图像确定热源物品类型以及在所述热源的预设范围内的相邻物品；基于所述热源信息、所述热源物品类型以及所述相邻物品的物品信息判断所述热源和所述相邻物品是否存在安全风险，生成判断结果；基于所述判断结果生成对应的预警信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述热源信息、所述热源物品类型以及所述相邻物品的物品信息判断所述热源和所述相邻物品是否存在安全风险，生成判断结果，包括：基于所述热源物品类型确定与热源物品对应的第一燃烧/爆炸临界值；基于所述热源温度和所述第一燃烧/爆炸临界值判断所述热源物品是否存在安全风险，生成第一判断结果；基于所述物品信息确定所述相邻物品的第二燃烧/爆炸临界值；基于所述热源温度、所述热源加热类型以及所述第二燃烧/爆炸临界值判断所述相邻物品是否存在安全风险，生成第二判断结果；基于所述第一判断结果和所述第二判断结果生成实验室是否存在安全风险的判断结果。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述物品信息包括相邻物品的受热温升信息，所述基于所述判断结果生成对应的预警信息，包括：若所述判断结果表征所述热源物品存在安全风险和/或所述相邻物品存在安全风险，
生成对应的第一预警信息；若所述判断结果表征所述热源物品和所述相邻物品均不存在安全风险：基于实时获取的所述热源温度确定所述热源物品的第一温度变化曲线；基于所述第一温度变化曲线、所述热源加热类型以及所述受热温升信息生成所述相邻物品的第二温度变化曲线；基于所述第一温度变化曲线和所述第一燃烧/爆炸临界值生成第一预测信息；基于所述第二温度变化曲线和所述第二燃烧/爆炸临界值生成第二预测信息；基于所述第一预测信息生成对应的第二预警信息，以及基于所述第二预测信息生成对应的第三预警信息。6.一种基于温度...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑德欣，杨吉利，李静，
申请(专利权)人：上海锡鼎智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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