本申请涉及一种防护场所警情预警方法、装置、设备及存储介质，应用在风险预警领域，其中方法包括：获取防护场所的空间信息；根据尺寸信息构建防护场所的立体空间模型，根据预设的划分规则对立体空间模型进行划分得到若干空间单元；获取与防护场所对应的人员履职信息以及防护场所内的物联感知单元的分布信息；分别根据位置信息，人员履职信息以及物联感知单元的分布信息确定若干空间单元的模型样本因子；以模型样本因子为输入样本，利用XGBoost方法构建多标签分类模型；根据多标签分类模型对应获取并输出与若干空间单元对应的多标签风险概率。本申请具有的技术效果是：提升了重点防护场所内部的警情排除效果。护场所内部的警情排除效果。护场所内部的警情排除效果。
【技术实现步骤摘要】
防护场所警情预警方法、装置、设备及存储介质
[0001]本申请涉及风险预警的
，尤其是涉及一种防护场所警情预警方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]对于一些对防火、防水或者防漏电等警情有防护需求的重要防护场所，例如数据机房、设备机房等，为了保障重要防护场所的安全，需要及时对场所内的警情进行排除。
[0003]现有技术中对场所内警情进行排除的过程主要依赖人工定时巡检，以及利用温度传感器、湿度传感器等物联感知单元对场所内部进行实时监测。
[0004]然而，人工定时巡检的方式难免存在巡检空白期，而利用物联感知单元进行监测的方式则存在误报警的情况，导致重点防护场所内部的警情排除效果较差。
技术实现思路
[0005]为了有助于提升重点防护场所内部的警情排除效果，本申请提供的一种防护场所警情预警方法、装置、设备及存储介质。
[0006]第一方面，本申请提供一种防护场所警情预警方法，采用如下的技术方案：所述方法包括：
[0007]获取防护场所的空间信息，所述空间信息包括与防护场所对应的尺寸信息及位置信息；
[0008]根据所述尺寸信息构建所述防护场所的立体空间模型，根据预设的划分规则对所述立体空间模型进行划分得到若干空间单元；
[0009]获取与防护场所对应的人员履职信息以及防护场所内的物联感知单元的分布信息；
[0010]分别根据所述位置信息、人员履职信息以及物联感知单元的分布信息确定若干所述空间单元的模型样本因子；
[0011]以所述模型样本因子为输入样本，利用XGBoost方法构建多标签分类模型；
[0012]根据所述多标签分类模型对应获取并输出与若干所述空间单元对应的多标签风险概率。
[0013]在一个具体的可实施方案中，所述模型样本因子包括地理信息因子、气象条件因子、履职行为因子、风险触发因子以及位置点习惯因子；
[0014]所述根据所述位置信息，人员履职信息以及物联感知单元的分布信息确定若干所述空间单元的模型样本因子包括：
[0015]基于所述位置信息确定所述地理信息因子；
[0016]基于所述位置信息对应查询与所述位置信息对应的天气信息，将所述天气信息设置为气象条件因子；
[0017]基于所述人员履职信息中的履职完成情况确定所述履职行为因子；
[0018]基于所述物联感知单元的分布信息对应确定所述空间单元内的风险触发因子及位置点习惯因子。
[0019]在一个具体的可实施方案中，所述天气信息包括当前日期对应的实际天气状况以及预设时间内的预计天气状况。
[0020]在一个具体的可实施方案中，所述以所述模型样本因子为输入样本，利用XGBoost方法构建多标签分类模型包括：
[0021]根据预设的标注规则对符合标注规则的输入样本进行标注获得已标注样本；
[0022]根据已标注样本利用XGBoost方法对未标注样本进行训练；
[0023]根据训练结果以及所述已标注样本构建多标签分类模型。
[0024]在一个具体的可实施方案中，所述方法还包括：
[0025]在获取到用户反馈的标注信息时，将所述用户反馈的标注信息与所述标注规则对应的标注信息进行比对；
[0026]若所述标注规则对应的标注信息不包含所述用户反馈的标注信息，则将用户反馈的标注信息添加到所述标注规则内。
[0027]在一个具体的可实施方案中，所述根据所述多标签分类模型对应获取并输出与若干所述空间单元对应的多标签风险概率包括：
[0028]根据所述多标签分类模型对应获取与若干所述空间单元对应的多标签风险概率；
[0029]查询用户预设定的输出喜好格式，所述输出喜好格式包括空间单元格式以及立体空间格式；
[0030]若所述输出喜好格式为空间单元格式，则输出与若干所述空间单元对应的多标签风险概率；
[0031]若所述输出喜好格式为立体空间格式，则计算若干所述空间单元对应的多标签风险概率的平均值；输出所述多标签风险概率的平均值。
[0032]在一个具体的可实施方案中，所述计算若干所述空间单元对应的多标签风险概率的平均值包括：
[0033]剔除位于预设合理范围之外的多标签风险概率，计算剔除后剩余的若干所述空间单元对应的多标签风险概率的平均值。
[0034]第二方面，本申请提供一种防护场所警情预警装置，采用如下技术方案：所述装置包括：
[0035]空间信息获取模块，用于获取防护场所的空间信息，所述空间信息包括与场所空间对应的尺寸信息及位置信息；
[0036]空间单元划分模块，用于根据所述尺寸信息构建所述防护场所的立体空间模型，根据预设的划分规则对所述立体空间模型进行划分得到若干空间单元；
[0037]分布信息获取模块，用于获取与防护场所对应的人员履职信息以及防护场所内的物联感知单元的分布信息；
[0038]样本因子确定模块，用于分别根据所述位置信息，人员履职信息以及物联感知单元的分布信息确定若干所述空间单元的模型样本因子；
[0039]标签模型构建模块，用于以所述模型样本因子为输入样本，利用XGBoost方法构建多标签分类模型；
[0040]风险概率输出模块，用于根据所述多标签分类模型对应获取并输出与若干所述空间单元对应的多标签风险概率。
[0041]第三方面，本申请提供一种计算机设备，采用如下技术方案：包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行如上述任一种防护场所警情预警方法的计算机程序。
[0042]第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，采用如下技术方案：存储有能够被处理器加载并执行上述任一种防护场所警情预警方法的计算机程序。
[0043]综上所述，本申请具有以下有益技术效果：
[0044]利用构建多标签分类模型的方式，实时检测并计算防护场所内不同空间单元的风险概率，也即防护场所内不同位置的风险概率；使得用户可以实时直观的根据需要了解到防护场所内部整体的风险概率或者防护场所内每个空间单元对应的风险概率；同时，在对防护空间内部的风险概率进行计算的过程中，综合考虑了防护空间内不同物联感知单元所处的位置，防护场所所处的地理位置，防护场所近期的天气状况以及当前防护场所内人员巡检履职的完成情况等多方面的因素，使得用户可以参照防护空间对应的多标签等闲概率准确的获知当前防护场所内存在的风险情况，减少了单纯依靠温度传感器、湿度传感器等物联感知单元对防护场所内部进行监测时，容易出现误报警情况的可能；从而提升了重点防护场所内部的警情排除效果。
附图说明
[0045]图1是本申请实施例总机房安全监测中心的系统架构示意图。
[0046]图2是本申请实施例中防护场所警情预警方法的流程图。
[0047]图3是本申请实施例中多标签分类模型的构建及输出示意图。
[0048]图4是本申请实施例中防护场所警情预警装置的结构框本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种防护场所警情预警方法，其特征在于，所述方法包括：获取防护场所的空间信息，所述空间信息包括与防护场所对应的尺寸信息及位置信息；根据所述尺寸信息构建所述防护场所的立体空间模型，根据预设的划分规则对所述立体空间模型进行划分得到若干空间单元；获取与防护场所对应的人员履职信息以及防护场所内的物联感知单元的分布信息；分别根据所述位置信息、人员履职信息以及物联感知单元的分布信息确定若干所述空间单元的模型样本因子；以所述模型样本因子为输入样本，利用XGBoost方法构建多标签分类模型；根据所述多标签分类模型对应获取并输出与若干所述空间单元对应的多标签风险概率。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模型样本因子包括地理信息因子、气象条件因子、履职行为因子、风险触发因子以及位置点习惯因子；所述根据所述位置信息，人员履职信息以及物联感知单元的分布信息确定若干所述空间单元的模型样本因子包括：基于所述位置信息确定所述地理信息因子；基于所述位置信息对应查询与所述位置信息对应的天气信息，将所述天气信息设置为气象条件因子；基于所述人员履职信息中的履职完成情况确定所述履职行为因子；基于所述物联感知单元的分布信息对应确定所述空间单元内的风险触发因子及位置点习惯因子。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述天气信息包括当前日期对应的实际天气状况以及预设时间内的预计天气状况。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以所述模型样本因子为输入样本，利用XGBoost方法构建多标签分类模型包括：根据预设的标注规则对符合标注规则的输入样本进行标注获得已标注样本；根据已标注样本利用XGBoost方法对未标注样本进行训练；根据训练结果以及所述已标注样本构建多标签分类模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在获取到用户反馈的标注信息时，将所述用户反馈的标注信息与所述标注规则对应的标注信息进行比对；若所述标注规则对应的标注信息不包含所述用户反馈的标注信息，则将用户反馈的标注信息添加到所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：温延虎，史哲桢，吴颖，杨丽，
申请(专利权)人：上海天跃科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。