【技术实现步骤摘要】
本申请涉及温度预测，具体而言，涉及一种隧道温度分布预测方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、在隧道中，由于隧道内部结构的特点，一旦发生火灾，其危害性非常大。同时，在火灾发生之后，如果不能及时掌握隧道内的温度分布情况，则可能导致造成进一步的严重后果。因此，如何在隧道发生火灾后准确获知隧道内的温度分布情况以相应采取有效的处理措施，是亟待解决的问题。
2、现有技术中，通过计算机获取隧道发生火灾时隧道内各温度传感器的历史时刻的温度数据，根据隧道中各温度传感器的历史温度数据的变化趋势预测隧道内未来温度分布情况。然而，根据现有技术预测隧道未来温度分布情况，易受隧道内温度传感器的分布情况以及分布数量的影响，使得预测结果准确率低且预测效率低下，对火灾发生后隧道人员疏散并无建设性意义。
技术实现思路
1、本申请的目的在于提供一种隧道温度分布预测方法、装置、计算机设备及存储介质，可以达到提高温度预测结果的准确率以及提高温度预测的效率，为灾后人员疏散提供指导性依据的效果。
2、本申请的实施例是这样实现的：
3、本申请实施例的第一方面，提供一种隧道温度分布预测方法，包括：
4、根据隧道中的火灾点位置，确定多个位置点，多个位置点包括：火灾中心点以及多个火灾关联点；
5、获取隧道的多个历史时刻的火灾图像以及隧道中各温度传感器在各历史时刻的温度信息；
6、根据多个历史时刻的火灾图像，生成各历史时刻对应的初始图像张量，并根据各温度
7、根据各历史时刻对应的初始图像张量以及预先训练得到的特征提取模型，得到隧道的目标图像张量；
8、根据目标图像张量、火灾中心点的温度传感器对应的温度张量以及火灾中心点的位置权重张量，生成火灾中心点的特征序列，并将火灾中心点的当前特征序列输入预先训练得到的温度预测模型进行预测处理，得到火灾中心点的预测温度，其中，火灾中心点的位置权重张量基于火灾中心点的预设参数计算得到；
9、根据各温度传感器的温度张量、各火灾关联点的预设参数以及温度预测模型，确定各火灾关联点的预测温度。
10、作为一种可能的实现方式，根据各历史时刻对应的初始图像张量以及预先训练得到的特征提取模型，得到隧道的目标图像张量，包括：
11、将各历史时刻对应的初始图像张量输入特征提取模型进行特征提取，得到各历史时刻对应的处理后张量；
12、对各历史时刻对应的处理后张量进行拼接处理，得到拼接后张量；
13、将拼接后张量输入特征提取模型进行特征提取，得到隧道的目标图像张量。
14、作为一种可能的实现方式，根据初始图像张量、各温度传感器的温度张量以及火灾中心点的位置权重信息，生成火灾中心点的特征序列，包括：
15、根据火灾中心点的位置信息以及各温度传感器的位置信息，确定是否存在与火灾中心点的距离满足预设条件的第一温度传感器；
16、若是，则根据目标图像张量、第一温度传感器的温度张量以及火灾中心点的位置权重张量，生成火灾中心点的特征序列；
17、若否，则根据目标图像张量以及火灾中心点的位置权重张量，生成火灾中心点的特征序列。
18、作为一种可能的实现方式，根据各温度传感器的温度张量、各火灾关联点的预设参数以及温度预测模型，确定各火灾关联点的预测温度，包括：
19、根据各火灾关联点的第一预设参数以及各火灾关联点与火灾中心点的距离，生成各火灾关联点的位置权重张量；
20、将火灾中心点的特征序列作为初始的当前特征序列；
21、遍历各火灾关联点，针对遍历到的当前火灾关联点，根据各温度传感器的温度张量、当前火灾关联点的位置权重张量、当前火灾关联点的前一位置点的温度权重张量以及当前特征序列，生成新的当前特征序列，将新的当前特征序列输入温度预测模型进行预测处理，得到当前火灾关联点的预测温度，并根据当前火灾关联点的预测温度以及当前火灾关联点的第二预设参数，生成当前火灾关联点的温度权重张量。
22、作为一种可能的实现方式，根据各火灾关联点的第一预设参数以及各火灾关联点与火灾中心点的距离，生成各火灾关联点的位置权重张量，包括：
23、将火灾关联点与火灾中心点的距离与第一预设参数中的权重参数相乘，得到权重与距离乘积；
24、将权重与距离乘积与第一预设参数中的偏置参数相乘，得到火灾关联点的位置权重张量。
25、作为一种可能的实现方式，根据各温度传感器的温度张量、当前火灾关联点的位置权重张量、当前火灾关联点的前一位置点的温度权重张量以及当前特征序列，生成新的当前特征序列，包括：
26、根据当前火灾关联点的位置信息以及各温度传感器的位置信息，确定是否存在与当前火灾关联点的距离满足预设条件的第二温度传感器；
27、若是，则将前一位置点的温度权重张量、第二温度传感器的温度张量以及当前火灾关联点的位置权重张量依次添加至当前特征序列的尾部，得到新的当前特征序列；
28、若否，则将前一位置点的温度权重张量以及当前火灾关联点的位置权重张量依次添加至当前特征序列的尾部，得到新的当前特征序列。
29、作为一种可能的实现方式，根据当前火灾关联点的预测温度以及当前火灾关联点的第二预设参数，生成当前火灾关联点的温度权重张量，包括：
30、将当前火灾关联点的预测与第二预设参数中的权重参数相乘，得到权重与温度乘积；
31、将权重与温度乘积与第二预设参数中的偏置参数相乘，得到火灾关联点的温度权重张量。
32、本申请实施例的第二方面，提供了一种隧道温度分布预测装置，该隧道温度分布预测装置包括：
33、确定模块，用于根据隧道中的火灾点位置，确定多个位置点，多个位置点包括：火灾中心点以及多个火灾关联点；
34、获取模块，用于获取隧道的多个历史时刻的火灾图像以及隧道中各温度传感器在各历史时刻的温度信息；
35、生成模块，用于根据多个历史时刻的火灾图像，生成各历史时刻对应的初始图像张量，并根据各温度传感器在各历史时刻的温度信息，生成各温度传感器对应的温度张量；
36、提取模块，根据各历史时刻对应的初始图像张量以及预先训练得到的特征提取模型，得到隧道的目标图像张量；
37、生成模块，还用于根据目标图像张量、火灾中心点的温度传感器对应的温度张量以及火灾中心点的位置权重张量，生成火灾中心点的特征序列，并将火灾中心点的当前特征序列输入预先训练得到的温度预测模型进行预测处理，得到火灾中心点的预测温度，其中，火灾中心点的位置权重张量基于火灾中心点的预设参数计算得到；
38、预测模块，用于根据各温度传感器的温度张量、各火灾关联点的预设参数以及温度预测模型，确定各火灾关联点的预测温度。
39、本申请实施例的第三方本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种隧道温度分布预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的隧道温度分布预测方法，其特征在于，所述根据各历史时刻对应的初始图像张量以及预先训练得到的特征提取模型，得到所述隧道的目标图像张量，包括：
3.根据权利要求1所述的隧道温度分布预测方法，其特征在于，所述根据所述目标图像张量、各温度传感器的温度张量以及所述火灾中心点的位置权重信息，生成所述火灾中心点的特征序列，包括：
4.根据权利要求1所述的隧道温度分布预测方法，其特征在于，所述根据各温度传感器的温度张量、各所述火灾关联点的预设参数以及所述温度预测模型，确定各所述火灾关联点的预测温度，包括：
5.根据权利要求4所述的隧道温度分布预测方法，其特征在于，所述根据各火灾关联点的第一预设参数以及各火灾关联点与所述火灾中心点的距离，生成各火灾关联点的位置权重张量，包括：
6.根据权利要求4所述的隧道温度分布预测方法，其特征在于，所述根据各温度传感器的温度张量、所述当前火灾关联点的位置权重张量、所述当前火灾关联点的前一位置点的温度权重张量以及所述当前特征序列，生成
7.根据权利要求4所述的隧道温度分布预测方法，其特征在于，所述根据所述当前火灾关联点的预测温度以及所述当前火灾关联点的第二预设参数，生成所述当前火灾关联点的温度权重张量，包括：
8.一种隧道温度分布预测装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：存储器、处理器，所述存储器中存储有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，实现上述权利要求1至7任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种隧道温度分布预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的隧道温度分布预测方法，其特征在于，所述根据各历史时刻对应的初始图像张量以及预先训练得到的特征提取模型，得到所述隧道的目标图像张量，包括：
3.根据权利要求1所述的隧道温度分布预测方法，其特征在于，所述根据所述目标图像张量、各温度传感器的温度张量以及所述火灾中心点的位置权重信息，生成所述火灾中心点的特征序列，包括：
4.根据权利要求1所述的隧道温度分布预测方法，其特征在于，所述根据各温度传感器的温度张量、各所述火灾关联点的预设参数以及所述温度预测模型，确定各所述火灾关联点的预测温度，包括：
5.根据权利要求4所述的隧道温度分布预测方法，其特征在于，所述根据各火灾关联点的第一预设参数以及各火灾关联点与所述火灾中心点的距离，生成各火灾关联点的位置权重张量，包括：
6.根据权利要求4所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：李保，沈航，张卓仁，项寒冰，
申请(专利权)人：浙江省机电设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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