【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及消防监测的，特别是涉及一种餐厅智能化消防状态监测方法及系统。
技术介绍
1、餐厅是人员密集型的场所，一旦发生火灾，没有及时有效的做出警示和适当的应对措施，往往会造成大量的人员伤亡和巨大的经济损失；确保餐厅内的消防安全是维护人员生命安全、保护财产、维护声誉的至关重要的措施；需要细致计划、培训员工、定期检查和维护设备、遵守法规，并制定有效的紧急应对计划，以确保在火灾发生时可以尽快地进行警示和安全疏散。
2、现有的对餐厅消防状态进行监测的方法，大多采用烟雾传感器或火灾报警器进行实时监测，并通过人工巡检的方式对消防通道进行定期检查；由于人工巡检的管理方式存在一定的时间间隔，如果在该时间间隔内发生火灾等事故，同时消防通道又被堵塞，则会造成不可想象的安全事故；因此，亟需一种能够在发生火灾等安全事故之前对消防通道进行疏通提醒的餐厅智能化消防状态监测方法。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术提供一种提高了餐厅消防安全的水平，降低了火灾等安全事故的发生概率，保障了人员生命安全和财产安全的餐厅智能化消防状态监测方法。
2、第一方面，本专利技术提供了一种餐厅智能化消防状态监测方法，所述方法包括：
3、预先设定图像采集设备的图像数据采集周期和传感器监测设备的环境数据采集周期；
4、按照预先设定的环境数据采集周期，控制传感器监测设备对餐厅内的消防环境因数进行实时采集，获得餐厅消防环境因素数据集；所述消防环境因素包括温度、烟雾浓度和燃
5、连续收集多个时间节点的餐厅消防环境因素数据集，并进行数据转换，获得餐厅消防状态特征矩阵；所述餐厅消防状态特征矩阵能够表征餐厅的实时消防状态；
6、将餐厅消防状态特征矩阵输入至预先训练的餐厅环境状态评估模型中，获得消防状态评价指数；
7、根据消防状态评价指数对传感器监测设备的初始数据采集周期进行调整，获得更新后的图像数据采集周期；
8、根据更新后的图像数据采集周期，对餐厅内的若干个消防通道进行图像采集，获得消防通道图像数据集；
9、将消防通道图像数据集输入至预先训练的消防通道堵塞识别模型中，获得能够表征消防通道堵塞状态的堵塞指数；所述消防通道与堵塞指数一一对应；
10、筛选堵塞指数超过预设阈值的消防通道，提取该消防通道对应的位置信息，并进行疏通提示。
11、进一步地，所述餐厅消防环境因素数据集为：[ti,si,gi]；其中ti表示第i个时间节点的温度，si表示第i个时间节点的烟雾浓度；gi表示第i个时间节点的燃气浓度；
12、所述餐厅消防状态特征矩阵如下所示：
13、
14、其中tn表示第n个时间节点的温度，sn表示第n个时间节点的烟雾浓度；gn表示第n个时间节点的燃气浓度。
15、进一步地，餐厅消防环境因素数据集获取方法，包括：
16、安装传感器设备，包括温度传感器、烟雾传感器和燃气传感器；
17、确定传感器安装位置，并进行安装；
18、设定每个传感器的环境数据采集周期；
19、传感器根据预设的采集周期实时监测消防环境因素，包括温度、烟雾浓度和燃气浓度，采集到的数据实时传输到中央数据处理系统；
20、通过与标准数据源比较对数据进行校准；
21、对数据实施异常值检测，系统识别异常数据并发出提示；
22、对采集到的数据进行实时存储，提取多组数据获得餐厅消防环境因素数据集。
23、进一步地，获取餐厅消防状态特征矩阵的方法，包括：
24、提取多组餐厅消防环境因素数据集；
25、整合提取的各组餐厅消防环境因素数据集，建立一个时间序列或多维数据集；
26、对数据进行转换，将原始数据转化为一种形式，包括从原始数据中提取有用的特征、对数据进行时间序列分析、对数据进行维度约简；
27、将多个时间点的特征汇总成一个特征向量；
28、将得到的特征向量组合成一个特征矩阵。
29、进一步地，餐厅环境状态评估模型建立方法，包括：
30、收集与餐厅消防状态相关的数据，包括温度、烟雾浓度、燃气浓度以及与这些数据同时采集的消防事件记录；
31、对数据预处理，包括数据清洗、特征工程和数据标准化；
32、针对消防状态评估，选择不同类型的模型，包括回归模型、时序分析模型和神经网络；
33、使用预处理后的数据，对模型进行训练，包括将数据分成训练集和验证集，使用训练集来训练模型。
34、在训练完成后，使用验证集来评估模型的性能，评估指标包括均方误差、准确性、召回率、精确度；
35、模型建立完成后，将其部署到实际的餐厅消防监测系统中。
36、进一步地，图像数据采集周期调整方法，包括：
37、收集消防状态评价指数；
38、制定图像数据采集周期调整策略；
39、设定实时监测系统，监视消防状态评价指数的变化；
40、根据策略和实时监测结果，系统应自动调整图像数据采集周期。
41、进一步地，消防通道图像数据集获取方法，包括：
42、确定需要进行监测消防通道，消防通道包括紧急出口、通向安全区域的通道和楼梯通道；
43、将更新后的图像数据采集周期输入至图像采集设备；
44、使图像采集设备安装更新后的图像数据采集周期进行实时图像采集工作；
45、将采集到的图像数据上传至服务器或云存储，并对数据进行时间戳和地点标记，获得消防通道图像数据集；
46、对图像采集设备进行定期的维护，同时实时监测系统；
47、对图像数据进行加密。
48、另一方面，本申请还提供了一种餐厅智能化消防状态监测系统，所述系统包括：
49、环境数据采集模块，包括图像采集设备和传感器监测设备，预设图像采集设备的图像数据采集周期和传感器监测设备的环境数据采集周期，控制传感器监测设备对餐厅内的消防环境因数进行实时采集，获得餐厅消防环境因素数据集，并发送；
50、数据处理模块，用于接收餐厅消防环境因素数据集，连续收集多个时间点的餐厅消防环境因素数据集，进行数据转换，生成餐厅消防状态特征矩阵，并发送；
51、环境状态评估模块，用于接收餐厅消防状态特征矩阵，将餐厅消防状态特征矩阵输入至预先训练的餐厅环境状态评估模型中，餐厅环境状态评估模型输出消防状态评价指数，并发送；
52、周期调整模块，用于接收消防状态评价指数，根据消防状态评价指数，调整传感器监测设备的初始数据采集周期，获得更新后的图像数据采集周期，并发送；
53、图像采集模块，用于接收图像数据采集周期，基于调整后的图像数据采集周期，对餐厅内的多个消防通道进行图像采集，获得消防通道图像数据集，并发送；...
【技术保护点】
1.一种餐厅智能化消防状态监测方法，其特征在于，所述方法应用于餐厅智能化消防状态监测系统，所述餐厅智能化消防状态监测系统包括图像采集设备和传感器监测设备，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的一种餐厅智能化消防状态监测方法，其特征在于，所述餐厅消防环境因素数据集为：[Ti,Si,Gi]；其中Ti表示第i个时间节点的温度，Si表示第i个时间节点的烟雾浓度；Gi表示第i个时间节点的燃气浓度；
3.如权利要求1所述的一种餐厅智能化消防状态监测方法，其特征在于，餐厅消防环境因素数据集获取方法，包括：
4.如权利要求1所述的一种餐厅智能化消防状态监测方法，其特征在于，获取餐厅消防状态特征矩阵的方法，包括：
5.如权利要求1所述的一种餐厅智能化消防状态监测方法，其特征在于，餐厅环境状态评估模型建立方法，包括：
6.如权利要求1所述的一种餐厅智能化消防状态监测方法，其特征在于，图像数据采集周期调整方法，包括：
7.如权利要求1所述的一种餐厅智能化消防状态监测方法，其特征在于，消防通道图像数据集获取方法，包括：
9.一种餐厅智能化消防状态监测电子设备，包括总线、收发器、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，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述方法中的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述方法中的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种餐厅智能化消防状态监测方法，其特征在于，所述方法应用于餐厅智能化消防状态监测系统，所述餐厅智能化消防状态监测系统包括图像采集设备和传感器监测设备，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的一种餐厅智能化消防状态监测方法，其特征在于，所述餐厅消防环境因素数据集为：[ti,si,gi]；其中ti表示第i个时间节点的温度，si表示第i个时间节点的烟雾浓度；gi表示第i个时间节点的燃气浓度；
3.如权利要求1所述的一种餐厅智能化消防状态监测方法，其特征在于，餐厅消防环境因素数据集获取方法，包括：
4.如权利要求1所述的一种餐厅智能化消防状态监测方法，其特征在于，获取餐厅消防状态特征矩阵的方法，包括：
5.如权利要求1所述的一种餐厅智能化消防状态监测方法，其特征在于，餐厅环境状态评估模型建立方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈耿文，罗楠，高英，
申请(专利权)人：禧糖餐饮科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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