【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理的，尤其涉及一种基于多模态ai大模型的智慧消防管理方法及系统。
技术介绍
1、在现代消防管理领域，随着城市化进程的加快和建筑物密度的增加，如何有效地预防和管理火灾风险成为了一项重要的任务。传统的消防管理方法主要依赖于人工巡查和基本的消防设施，如烟雾探测器和喷水系统。这些方法虽然在一定程度上能够应对火灾事故，但在风险预测、快速响应和资源优化配置方面存在明显不足。随着技术的发展，人工智能、大数据和物联网技术的应用为消防管理提供了新的思路和手段。
2、目前，一些解决方案尝试通过集成视频监控和简单的数据分析功能来提升消防管理的智能化水平。这些系统能够在一定程度上实现实时监控和基本的风险预警，但它们通常缺乏对复杂环境下多种风险因素的深入分析能力。此外，这些系统往往依赖于单一类型的数据源，如视频或温度数据，忽略了消防管理中多模态数据的重要性，导致风险评估的不全面和响应策略的不精准。现有技术的主要技术缺陷在于缺乏高效的风险评估机制和灵活的响应策略。单一数据源和简单的数据分析方法无法充分理解和预测复杂环境下的消防风险，导致预警信息的不准确和响应措施的不及时。此外，现有技术缺少对消防资源配置的优化考虑，无法实现资源的高效利用，从而影响整体消防管理的效率和效果。
3、因此，亟需一种基于多模态ai大模型的智慧消防管理方法，消防风险的精准预测和快速响应，为现代消防管理提供一种高效、智能的新方案。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于多模态ai大模型的智慧
2、本专利技术第一方面提供了一种基于多模态ai大模型的智慧消防管理方法，所述基于多模态ai大模型的智慧消防管理方法包括：
3、采集与第一消防监控区域相关的第一数据以及与第二消防监控区域相关的第二数据；其中，所述第一数据至少包括物品布局数据、环境数据、区域人员密度数据，所述第二数据至少包括消防设备数据；
4、将所述第一数据输入至消防风险评估模型中，得到消防风险预测值；其中，所述消防风险评估模型为预先构建的多模态ai大模型；
5、基于所述消防风险预测值，对所述第二数据进行修正处理，得到修正后的第二数据；
6、计算第一消防监控区域和第二消防监控区域的风险相关度，得到目标风险相关系数；
7、将所述目标风险相关系数和所述修正后的第二数据输入至消防响应策略模型，得到对应的消防响应策略；其中，所述消防响应策略模型经过提前训练得到；
8、基于所述消防响应策略，从第一消防监控区域和第二消防监控区域中选取具有最高风险的监控区域作为重点监控对象。
9、可选的，在本专利技术第一方面的第一种实现方式中，所述采集与第一消防监控区域相关的第一数据以及与第二消防监控区域相关的第二数据的步骤之前，包括：
10、获取与第一消防监控区域相关的第一训练数据；其中，第一训练数据包括训练物品布局数据、训练环境数据、训练区域人员密度数据，以及对消防设备的影响标签结果；
11、将所述第一训练数据输入至初始消防风险评估模型中，预测得到对消防设备的影响预测结果；
12、计算影响标签结果与影响预测结果之间的损失值，并迭代调整初始消防风险评估模型的模型参数，以最小化所述损失值，得到消防风险评估模型。
13、可选的，在本专利技术第一方面的第二种实现方式中，所述采集与第一消防监控区域相关的第一数据以及与第二消防监控区域相关的第二数据的步骤之前，包括：
14、收集与消防安全相关的多源数据，将所述多源数据输入至初始构建的混合大模型中；其中，所述多源数据至少包括历史火灾数据、实时环境监测数据、建筑内人员密度和分布数据、安全设备状态数据，以及消防演练反馈数据；所述初始构建的混合大模型由环境监测子模型、历史火灾分析子模型、人员安全评估子模型、消防设施状态监测子模型、建筑特性分析子模型、消防响应模拟子模型组成，每个子模型侧重于不同的消防数据评估维度；
15、基于环境监测子模型，通过解析实时环境监测数据，预测导致火灾的高危环境条件，输出环境风险指标；
16、基于历史火灾分析子模型，通过分析历史火灾数据，识别火灾发生的模式和常见原因，输出历史风险模式指标；
17、基于人员安全评估子模型，根据建筑内人员密度和分布数据，评估在火灾情况下的人员疏散难度，输出人员安全指标；
18、通过消防设施状态监测子模型，解析安全设备状态数据，监测消防设备的工作状态，确保实时反应能力，输出设施运行效率指标；
19、通过建筑特性分析子模型，解析建筑物的结构和材料信息，评估火灾蔓延的潜在风险，输出建筑物风险等级；
20、通过消防响应模拟子模型，解析消防演练反馈数据，模拟火灾发生时的应急响应流程，预测响应效率，输出响应能力指标；
21、从多源数据中提取的预设的标准值；并根据构建的多模态ai大模型中各个子模型的输出与预设的标准值之间的差异，计算误差值；其中，所述误差值为预测指标与实际标准指标的偏差；
22、基于预设的优化策略，逐步调整多模态ai大模型中各个子模型的参数，以最小化各项误差值，完成混合大模型的训练；其中，训练完成的混合大模型用于对各个消防监控区域进行多维度的消防数据评估。
23、可选的，在本专利技术第一方面的第三种实现方式中，所述基于所述消防风险预测值，对所述第二数据进行修正处理，得到修正后的第二数据，包括：
24、基于预设的第一修正规则，构建所述第一数据与所述第二数据之间的第一数据修正模型；
25、基于预设的第二修正规则，构建消防风险预测值与所述第二数据之间的第二数据修正模型；
26、通过所述第一数据修正模型对所述第二数据进行第一修正，得到第一安全初步修正结果；
27、通过所述第二数据修正模型对所述第二数据进行第二修正，得到第二安全初步修正结果；
28、基于预设的数据融合策略，对所述第一安全初步修正结果和所述第二安全初步修正结果进行数据融合，得到目标修正结果；
29、根据所述目标修正结果，对所述第二数据进行修正，得到修正后的第二数据。
30、可选的，在本专利技术第一方面的第四种实现方式中，所述预设的标准值包括在最佳安全状态下的实际环境风险指标、实际历史风险模式指标、实际人员安全指标、实际设施运行效率指标、实际建筑物风险等级、实际响应能力指标。
31、本专利技术第二方面提供了一种基于多模态ai大模型的智慧消防管理系统，所述基于多模态ai大模型的智慧消防管理系统包括：
32、采集模块，用于采集与第一消防监控区域相关的第一数据以及与第二消防监控区域相关的第二数据；其中，所述第一数据至少包括物品布局数据、环境数据、区域人员密度数据，所述第二数据至少包括消防设备数据；
33、预测模块，用于将所述第一数据输入至消本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多模态AI大模型的智慧消防管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多模态AI大模型的智慧消防管理方法，其特征在于，所述采集与第一消防监控区域相关的第一数据以及与第二消防监控区域相关的第二数据的步骤之前，包括：
3.根据权利要求1所述的基于多模态AI大模型的智慧消防管理方法，所述采集与第一消防监控区域相关的第一数据以及与第二消防监控区域相关的第二数据的步骤之前，包括：
4.根据权利要求1所述的基于多模态AI大模型的智慧消防管理方法，所述基于所述消防风险预测值，对所述第二数据进行修正处理，得到修正后的第二数据，包括：
5.根据权利要求3所述的基于多模态AI大模型的智慧消防管理方法，所述预设的标准值包括在最佳安全状态下的实际环境风险指标、实际历史风险模式指标、实际人员安全指标、实际设施运行效率指标、实际建筑物风险等级、实际响应能力指标。
6.一种基于多模态AI大模型的智慧消防管理系统，其特征在于，所述基于多模态AI大模型的智慧消防管理系统包括：
7.一种基于多模态AI大模型的智
8.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的基于多模态AI大模型的智慧消防管理方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于多模态ai大模型的智慧消防管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多模态ai大模型的智慧消防管理方法，其特征在于，所述采集与第一消防监控区域相关的第一数据以及与第二消防监控区域相关的第二数据的步骤之前，包括：
3.根据权利要求1所述的基于多模态ai大模型的智慧消防管理方法，所述采集与第一消防监控区域相关的第一数据以及与第二消防监控区域相关的第二数据的步骤之前，包括：
4.根据权利要求1所述的基于多模态ai大模型的智慧消防管理方法，所述基于所述消防风险预测值，对所述第二数据进行修正处理，得到修正后的第二数据，包括：
5.根据权利要求3所述的基于多模态ai大模型的...
【专利技术属性】
技术研发人员：霍春望，
申请(专利权)人：深圳原世界科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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