一种基于物联网的安消一体化的管理方法及装置制造方法及图纸

本公开提供一种基于物联网的安消一体化的管理方法及装置，通过获取待检测的目标安全消防数据；挖掘目标安全消防数据中目标管理区域的环境状态描述载体；通过环境状态描述载体与预警状态检测参数，确定目标管理区域对应于各预警状态类型的支持系数，其中，预警状态检测参数是通过拟态安全消防数据和现实安全消防数据进行优化得到的算法参数，拟态安全消防数据中包括拟态管理区域对应的安消设备采集的安全消防数据；基于支持系数确定目标安全消防数据中目标管理区域匹配的预警状态类型。如此一来，采用拟态数据对环境状态检测算法进行优化，训练成本低，预警状态的检测过程简单，提升检测速度。升检测速度。升检测速度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于物联网的安消一体化的管理方法及装置


[0001]本公开涉及人工智能、物联网领域，并且更具体地，涉及一种基于物联网的安消一体化的管理方法及装置。

技术介绍

[0002]物联网（Internet of Things，IoT）在安全与消防（安消）领域具有广泛的应用和重要性。安消领域的主要目标是通过监测、预防和应对各种安全和紧急情况，保障人员和财产的安全。在物联网技术的支持下，安消领域可以实现更高效、智能和可持续的安全管理和响应系统。随着人工智能（Artificial Intelligence，AI）的发展，结合大算力芯片，其在安消领域得到了广泛的应用。例如图像识别与分析、智能火灾预警、智能安全巡检、预测潜在的安全风险和故障等，尤其是在自动预警中，人工智能的重要性不言而喻。人工智能往往借助神经网络算法，按照预设的样本数据对算法进行训练，得到泛化性和鲁棒性高的算法模型，其中，样本数据的数量和质量决定了算法的性能，而在安消领域，发生预警状态的实际数据量少，导致算法调优过程耗费大量成本于数据采集和算法优化上，成本与效率需要得到提升。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本公开实施例至少提供一种基于物联网的安消一体化的管理方法及装置。
[0004]根据本公开实施例的一个方面，提供了一种基于物联网的安消一体化的管理方法，所述方法包括：获取待检测的目标安全消防数据；挖掘所述目标安全消防数据中目标管理区域的环境状态描述载体；通过所述环境状态描述载体与预警状态检测参数，确定所述目标管理区域对应于各预警状态类型的支持系数；其中，所述预警状态检测参数是通过拟态安全消防数据和现实安全消防数据进行优化得到的环境状态检测算法的算法参数，所述环境状态检测算法包括用于将现实空间数据转换为拟态空间数据的第一转换算子，用于将拟态空间数据转换为现实空间数据的第二转换算子，以及多个决策算子，所述拟态安全消防数据中包括拟态管理区域对应的安消设备采集的安全消防数据；基于所述支持系数确定所述目标安全消防数据中目标管理区域匹配的预警状态类型。
[0005]根据本公开实施例的一个示例，其中，在获取待检测的目标安全消防数据之前，所述方法还包括：获取所述拟态安全消防数据和所述现实安全消防数据，其中，所述拟态安全消防数据来源于多个拟态安全消防数据库，每个所述拟态安全消防数据库分别匹配类型注释，所述类型注释包括用于表征所述拟态安全消防数据库为目标类型预警状态的第一模板类
型，及用于表征所述拟态安全消防数据库不是所述目标类型预警状态的第二模板类型；通过所述拟态安全消防数据和所述现实安全消防数据，对初始化环境状态检测算法进行优化，并在符合预设条件时停止，将所述第一转换算子的算子可学习变量确定为所述预警状态检测参数。
[0006]根据本公开实施例的一个示例，其中，所述通过所述拟态安全消防数据和所述现实安全消防数据，对初始化环境状态检测算法进行优化，并在符合预设条件时停止包括：将所述拟态安全消防数据输入所述第二转换算子，转换得到第一参照现实空间数据；在所述第一参照现实空间数据的决策结果指示符合第一参照优化评估条件时，将所述第一参照现实空间数据输入所述第一转换算子，转换得到第一参照拟态空间数据；获取所述拟态安全消防数据与所述第一参照拟态空间数据之间的第一代价；将所述现实安全消防数据输入所述第一转换算子，转换得到第二参照拟态空间数据；在所述第二参照拟态空间数据的决策结果指示符合第二参照优化评估条件时，将所述第二参照拟态空间数据输入所述第二转换算子，转换得到第二参照现实空间数据；获取所述现实安全消防数据与所述第二参照现实空间数据之间的第二代价；在所述第一代价及所述第二代价符合第一临界值时，确定所述环境状态检测算法符合所述预设条件。
[0007]根据本公开实施例的一个示例，其中，所述将所述拟态安全消防数据输入所述第二转换算子，转换得到第一参照现实空间数据包括：将所述拟态安全消防数据中的所述多个拟态安全消防数据库输入所述第二转换算子，得到参照背景现实空间数据；在所述第一参照现实空间数据的决策结果指示符合第一参照优化评估条件时，将所述第一参照现实空间数据输入所述第一转换算子，转换得到第一参照拟态空间数据包括：将所述参照背景现实空间数据输入第一决策算子，得到第一决策结果；在所述第一决策结果指示不符合第一转换评估条件时，修正所述第二转换算子的算子可学习变量；在所述第一决策结果指示符合所述第一转换评估条件时，将所述参照背景现实空间数据输入所述第一转换算子，得到参照状态拟态空间数据；所述获取所述拟态安全消防数据与所述第一参照拟态空间数据之间的第一代价包括：获取所述拟态安全消防数据库中的拟态状态安全消防数据与所述参照状态拟态空间数据之间的背景差异；在所述背景差异指示不符合第二转换评估条件时，根据所述背景差异修正所述第一转换算子中的算子可学习变量；在所述背景差异指示符合所述第二转换评估条件时，根据所述背景差异获取所述第一代价。
[0008]根据本公开实施例的一个示例，其中，将所述拟态安全消防数据输入所述第二转换算子，转换得到第一参照现实空间数据包括：将所述拟态安全消防数据中的所述多个拟态安全消防数据库对应的前后关联状态数据输入所述第二转换算子，得到参照关联状态现实空间数据；在所述第一参照现实空间数据的决策结果指示符合第一参照优化评估条件时，将所述第一参照现实空间数据输入所述第一转换算子，转换得到第一参照拟态空间数据包括：将所述参照关联状态现实空间数据输入第二决策算子，得到第二决策结果；在所述第二决策结果指示不符合第三转换评估条件时，修正所述第二转换算子的算子可学习变量；在所述第二决策结果指示符合所述第三转换评估条件时，将所述参照关联状态现实空间数据
输入所述第一转换算子，得到参照关联状态拟态空间数据；获取所述拟态安全消防数据与所述第一参照拟态空间数据之间的第一代价包括：获取所述拟态安全消防数据库中的拟态状态安全消防数据与所述参照关联状态拟态空间数据之间的状态差异；在所述状态差异指示不符合第四转换评估条件时，根据所述状态差异修正所述第一转换算子中的算子可学习变量；在所述状态差异指示符合所述第四转换评估条件时，根据所述状态差异获取所述第一代价；所述通过所述拟态安全消防数据和所述现实安全消防数据，对初始化环境状态检测算法进行优化，并在符合预设条件时停止还包括：将所述拟态安全消防数据划分为第一拟态数据和第二拟态数据，并将所述现实安全消防数据划分为第一现实数据和第二现实数据，其中，所述第一拟态数据的转换时间先于所述第二拟态数据的转换时间，所述第一现实数据的转换时间先于所述第二现实数据的转换时间；将所述第一拟态数据输入所述第二转换算子，得到参照顺序拟态空间数据；获取所述第二拟态数据与所述参照顺序拟态空间数据之间的第一顺序差异；将所述第一现实数据输入所述第一转换算子，得到参照顺序现实空间数据；获取所述第二现实数据与所述参照顺序现实空间数据之间的第二顺序差异；在所述第一顺序差异及所述第二顺序差异符合第二临界值时，确定所述环境状态检测算法符合所述预设条件。
[0009]根据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于物联网的安消一体化的管理方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测的目标安全消防数据；挖掘所述目标安全消防数据中目标管理区域的环境状态描述载体；通过所述环境状态描述载体与预警状态检测参数，确定所述目标管理区域对应于各预警状态类型的支持系数；其中，所述预警状态检测参数是通过拟态安全消防数据和现实安全消防数据进行优化得到的环境状态检测算法的算法参数，所述环境状态检测算法包括用于将现实空间数据转换为拟态空间数据的第一转换算子，用于将拟态空间数据转换为现实空间数据的第二转换算子，以及多个决策算子，所述拟态安全消防数据中包括拟态管理区域对应的安消设备采集的安全消防数据；基于所述支持系数确定所述目标安全消防数据中目标管理区域匹配的预警状态类型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取待检测的目标安全消防数据之前，所述方法还包括：获取所述拟态安全消防数据和所述现实安全消防数据，其中，所述拟态安全消防数据来源于多个拟态安全消防数据库，每个所述拟态安全消防数据库分别匹配类型注释，所述类型注释包括用于表征所述拟态安全消防数据库为目标类型预警状态的第一模板类型，及用于表征所述拟态安全消防数据库不是所述目标类型预警状态的第二模板类型；通过所述拟态安全消防数据和所述现实安全消防数据，对初始化环境状态检测算法进行优化，并在符合预设条件时停止，将所述第一转换算子的算子可学习变量确定为所述预警状态检测参数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述拟态安全消防数据和所述现实安全消防数据，对初始化环境状态检测算法进行优化，并在符合预设条件时停止包括：将所述拟态安全消防数据输入所述第二转换算子，转换得到第一参照现实空间数据；在所述第一参照现实空间数据的决策结果指示符合第一参照优化评估条件时，将所述第一参照现实空间数据输入所述第一转换算子，转换得到第一参照拟态空间数据；获取所述拟态安全消防数据与所述第一参照拟态空间数据之间的第一代价；将所述现实安全消防数据输入所述第一转换算子，转换得到第二参照拟态空间数据；在所述第二参照拟态空间数据的决策结果指示符合第二参照优化评估条件时，将所述第二参照拟态空间数据输入所述第二转换算子，转换得到第二参照现实空间数据；获取所述现实安全消防数据与所述第二参照现实空间数据之间的第二代价；在所述第一代价及所述第二代价符合第一临界值时，确定所述环境状态检测算法符合所述预设条件。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述拟态安全消防数据输入所述第二转换算子，转换得到第一参照现实空间数据包括：将所述拟态安全消防数据中的所述多个拟态安全消防数据库输入所述第二转换算子，得到参照背景现实空间数据；在所述第一参照现实空间数据的决策结果指示符合第一参照优化评估条件时，将所述第一参照现实空间数据输入所述第一转换算子，转换得到第一参照拟态空间数据包括：将所述参照背景现实空间数据输入第一决策算子，得到第一决策结果；在所述第一决策结果指示不符合第一转换评估条件时，修正所述第二转换算子的算子可学习变量；在所述第一决策结果指示符合所述第一转换评估条件时，将所述参照背景现实空间数据输入所述第一
转换算子，得到参照状态拟态空间数据；所述获取所述拟态安全消防数据与所述第一参照拟态空间数据之间的第一代价包括：获取所述拟态安全消防数据库中的拟态状态安全消防数据与所述参照状态拟态空间数据之间的背景差异；在所述背景差异指示不符合第二转换评估条件时，根据所述背景差异修正所述第一转换算子中的算子可学习变量；在所述背景差异指示符合所述第二转换评估条件时，根据所述背景差异获取所述第一代价。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述拟态安全消防数据输入所述第二转换算子，转换得到第一参照现实空间数据包括：将所述拟态安全消防数据中的所述多个拟态安全消防数据库对应的前后关联状态数据输入所述第二转换算子，得到参照关联状态现实空间数据；在所述第一参照现实空间数据的决策结果指示符合第一参照优化评估条件时，将所述第一参照现实空间数据输入所述第一转换算子，转换得到第一参照拟态空间数据包括：将所述参照关联状态现实空间数据输入第二决策算子，得到第二决策结果；在所述第二决策结果指示不符合第三转换评估条件时，修正所述第二转换算子的算子可学习变量；在所述第二决策结果指示符合所述第三转换评估条件时，将所述参照关联状态现实空间数据输入所述第一转换算子，得到参照关联状态拟态空间数据；获取所述拟态安全消防数据与所述第一参照拟态空间数据之间的第一代价包括：获取所述拟态安全消防数据库中的拟态状态安全消防数据与所述参照关联状态拟态空间数据之间的状态差异；在所述状态差异指示不符合第四转换评估条件时，根据所述状态差异修正所述第一转换算子中的算子可学习变量；在所述状态差异指示符合所述第四转换评估条件时，根据所述状态差异获取所述第一代价；所述通过所述拟态安全消防数据和所述现实安全消防数据，对初始化环境状态检测算法进行优化，并在符合预设条件时停止还包括：将所述拟态安全消防数据划分为第一拟态数据和第二拟态数据，并将所述现实安全消防数据划分为第一现实数据和第二现实数据，其中，所述第一拟态数据的转换时间先于所述第二拟态数据的...

【专利技术属性】
技术研发人员：余秋燕，魏松森，江志文，
申请(专利权)人：福建恒智信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：