【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及建筑监测的，特别是涉及一种基于bim的智慧建筑监测方法及系统。
技术介绍
1、bim是建筑信息模型，它是以建筑工程项目的各项相关信息数据作为基础，通过数字技术将建筑物的所有真实信息进行建模并集中呈现，能够实现数据共享与协同工作的一种新型技术应用；在建筑后续的运维阶段，bim模型可以实现全过程管理和监测，通过将bim模型与传感器、物联网等技术结合，可以实时监测建筑物的状态、设备运行情况以及环境因素等，实现建筑物运行维护的智能化和精细化。
2、对于火灾的监测方法，大多建筑采用火灾或烟雾传感器进行实时监测，并在发生火灾时进行警报提示。然而，当聚集的人群中发生火灾时，例如会展中心、室内体育场等地。采用单一的烟雾传感器监测方式此时难以为着火点周围的群众进行有效的逃生路线指导，从而错失最佳逃生时间。因此亟需一种基于bim的智慧建筑监测方法。
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能够在火灾发生时为人们提供准确、快速、智能的逃生指导，最大程度地保障了人员的生命安全的基于bim的智慧建筑监测方法。
2、第一方面，本专利技术提供了基于bim的智慧建筑监测方法，所述方法包括：
3、基于bim技术，分别为建筑内的每个烟雾传感器和每个安全出口赋予索引地址；
4、获取触发警报的第一烟雾传感器的索引地址；
5、遍历所有烟雾传感器的索引地址，筛选出与第一烟雾传感器距离最近的第二烟雾传感器和第三烟雾传感器，所述第二烟雾传感
6、收集第二烟雾传感器和第三烟雾传感器在设定时间内所监测到的烟雾浓度，并进行趋势分析，获得烟雾蔓延趋势；
7、获取所有安全出口处的图像信息；并将所有安全出口处的图像信息依次输入至预先训练的安全出口堵塞识别模型中，获得每个安全出口的堵塞程度；
8、遍历所有安全出口的索引地址，计算所有安全出口与第一烟雾传感器之间的逃生距离；
9、根据烟雾蔓延趋势和安全出口的堵塞程度，计算每个安全出口的第一决策参数和第二决策参数；所述第一决策参数由安全出口与第一烟雾传感器之间的位置关系，并结合烟雾蔓延趋势进行确定；所述第二决策参数由安全出口的堵塞程度确定；
10、将安全出口所对应的逃生距离、第一决策参数和第二决策参数输入至逃生安全指数计算模型中，获得该安全出口的逃生安全指数；
11、遍历所有安全出口的逃生安全指数，将逃生安全指数超过预设安全阈值的安全出口作为首选安全出口，并将首选安全出口通知到着火点周围的群众。
12、进一步地，所述逃生安全指数计算模型的核心计算公式为：
13、k＝ω1×f(di)-1+ω2×g(pi1)+ω3×h(pi2)-1
14、其中，k表示逃生安全指数；di表示第i个安全出口与第一烟雾传感器之间的逃生距离；pi1表示第i个安全出口的第一决策参数；pi2表示第i个安全出口的第二决策参数；ω1表示逃生距离对k值的影响权重；ω2表示第一决策参数对k值的影响权重；ω3表示第二决策参数对k值的影响权重；f(di)表示对逃生距离进行归一化的函数；g(pi1)表示对第一决策参数进行归一化的函数；h(pi2)表示对第二决策参数进行归一化的函数。
15、进一步地，所述第一决策参数的取值为：以第一烟雾传感器为顶点，以烟雾蔓延趋势的方向为一条边，以安全出口与第一烟雾传感器之间的连线为另一条边，所形成的夹角即为第一决策参数，所述第一决策参数的取值范围为0-180°，第一决策参数越大，计算得到的逃生安全指数也越大。
16、进一步地，第二烟雾传感器和第三烟雾传感器筛选方法包括：
17、获取所有烟雾传感器的索引地址，之后遍历所有烟雾传感器的索引地址；
18、对于每个烟雾传感器，系统测量其与第一个触发烟雾传感器之间的距离；
19、系统筛选出距离最近的两个传感器，分别作为第二和第三烟雾传感器。
20、进一步地，烟雾蔓延趋势分析方法包括：
21、系统收集第二烟雾传感器和第三烟雾传感器在设定的时间段内监测到的烟雾浓度数据；
22、对采集到的烟雾浓度数据进行预处理，包括去噪、数据平滑和校准；
23、将第二烟雾传感器和第三烟雾传感器的监测数据进行对比，计算两个传感器之间的烟雾浓度差异；
24、分析数据的时间序列，确定烟雾浓度的增长和减少趋势；
25、使用数学模型估算烟雾的传播路径和速度；
26、确定烟雾蔓延的短期趋势和长期趋势；
27、将趋势分析的结果以图表的形式可视化；
28、基于趋势分析的结果，系统预测烟雾的蔓延趋势，包括蔓延的方向和速度。
29、进一步地，堵塞程度评估方法包括：
30、在建筑物内的每个安全出口周围部署摄像设备；
31、摄像设备实时捕捉图像，并将图像数据传输到中央服务器进行处理；
32、对图像数据进行数据预处理，包括图像去噪、调整亮度和对比度、图像增强；
33、将每个安全出口的图像依次输入到安全出口堵塞识别模型中，模型分析图像，识别出口区域，并评估出口的堵塞程度；
34、基于模型的输出，每个出口将被评估并赋予一个堵塞分数。
35、进一步地，安全出口与第一烟雾传感器之间的逃生距离计算方法包括：
36、获取每个安全出口的索引地址，确定各个安全出口的位置信息；
37、获取触发警报的第一烟雾传感器的索引地址，通过该索引地址确定第一烟雾传感器的位置；
38、对于每个安全出口，通过测量其位置与第一烟雾传感器的位置之间的距离，计算逃生距离；
39、将所有安全出口与第一烟雾传感器之间的距离进行整合，形成一个逃生距离数据集。
40、另一方面，本申请还提供了基于bim的智慧建筑监测系统，所述系统包括：
41、数据整合模块：基于bim技术，用于为建筑内的每个烟雾传感器和每个安全出口赋予索引地址，整合bim中的数据，并发送；
42、火灾触发检测模块：用于接收整合的索引地址数据，检测火灾或烟雾传感器触发情况，获取触发警报的第一烟雾传感器的索引地址，并发送；
43、传感器协同模块：用于接收第一烟雾传感器的索引地址，之后遍历所有烟雾传感器的索引地址，筛选出与第一烟雾传感器距离最近的第二烟雾传感器和第三烟雾传感器，所述第二烟雾传感器和第三烟雾传感器分别位于第一烟雾传感器的两侧，并发送；
44、蔓延趋势分析模块：用于接收第二烟雾传感器和第三烟雾传感器信息，收集第二烟雾传感器和第三烟雾传感器在设定时间内所监测到的烟雾浓度，并进行趋势分析，获得烟雾蔓延趋势，并发送；
45、安全出口状态识别模块：用于获取所有安全出口处的图像信息；并将所有安全出口处的图像信息依次输入至预先训练的安全出本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于BIM的智慧建筑监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于BIM的智慧建筑监测方法，其特征在于，所述逃生安全指数计算模型的核心计算公式为：
3.如权利要求2所述的基于BIM的智慧建筑监测方法，其特征在于，所述第一决策参数的取值为：以第一烟雾传感器为顶点，以烟雾蔓延趋势的方向为一条边，以安全出口与第一烟雾传感器之间的连线为另一条边，所形成的夹角即为第一决策参数，所述第一决策参数的取值范围为0-180°，第一决策参数越大，计算得到的逃生安全指数也越大；
4.如权利要求1所述的基于BIM的智慧建筑监测方法，其特征在于，第二烟雾传感器和第三烟雾传感器筛选方法包括：
5.如权利要求1所述的基于BIM的智慧建筑监测方法，其特征在于，烟雾蔓延趋势分析方法包括：
6.如权利要求1所述的基于BIM的智慧建筑监测方法，其特征在于，堵塞程度评估方法包括：
7.如权利要求1所述的基于BIM的智慧建筑监测方法，其特征在于，安全出口与第一烟雾传感器之间的逃生距离计算方法包括：
8.一种基于B
9.一种基于BIM的智慧建筑监测电子设备，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】
1.一种基于bim的智慧建筑监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于bim的智慧建筑监测方法，其特征在于，所述逃生安全指数计算模型的核心计算公式为：
3.如权利要求2所述的基于bim的智慧建筑监测方法，其特征在于，所述第一决策参数的取值为：以第一烟雾传感器为顶点，以烟雾蔓延趋势的方向为一条边，以安全出口与第一烟雾传感器之间的连线为另一条边，所形成的夹角即为第一决策参数，所述第一决策参数的取值范围为0-180°，第一决策参数越大，计算得到的逃生安全指数也越大；
4.如权利要求1所述的基于bim的智慧建筑监测方法，其特征在于，第二烟雾传感器和第三烟雾传感器筛选方法包括：
5.如权利要求1所述的基于bim的智慧建筑监测方法，其特征在于，烟雾蔓延趋势分析方法包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：王志宇，葛传猛，尚超峰，
申请(专利权)人：苏州零壹极信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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