一种基于机器视觉的高架仓库火灾定位方法技术

本发明专利技术公开了一种基于机器视觉的高架仓库火灾定位方法，其特征在于，包括以下步骤：将高架仓库地形进行网格划分，并实时获取每个网格内货架节点的温度数据和图像数据；对所述温度数据进行处理，获得温度变化数据；构建火灾识别模型，对火灾图像和非火灾图像构建的图像数据集添加火灾标签，并对所述火灾识别模型进行训练；基于训练后的火灾识别模型对实时采集的图像数据进行识别，判断火灾图像；基于所述火灾图像及当前货架的温度变化数据，确定火灾程度，并进行分级预警，基于预警信号确定火灾位置。本发明专利技术提出的火灾定位方法能够及时确定灾情的位置信息，便于及时采取救援措施，降低损失。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于火灾定位，特别是涉及一种基于机器视觉的高架仓库火灾定位方法。

技术介绍

1、高架仓库的规模呈现集中化、规模化、大型化的特征。随着高架仓库的发展，为扩大储存空间，高架仓库逐渐向高、大、货架化、自动化方向发展，而正因为大型高架仓库具有这些新特点，导致出现火情时，不能及时发现，容易扩大为火灾，扑救的难度和风险极大。因此火灾发生时如何尽早发现以及预警,一直是人们所研究的重点问题。

2、现有技术中是在仓库中设置若干烟雾感应器，一旦仓库中的烟雾浓度达到阈值，就会触发并启动自动喷水灭火系统。但是，一方面，烟雾感应器感应迟钝，感应范围小，被触发的时候是往往火势已经蔓延起来；另一方面，烟雾感应器并不是所有地方都适用的，灰尘等颗粒物浓度比较大的环境中，例如化纤等布料仓库中，布料的毛絮往往误触发烟雾感应器。因此，设置烟雾感应器存在明显的弊端，当触发时已经造成了一定的损失。

3、因此需要提出一种能对高架仓库内火灾进行实时定位的方法，当发生火灾时能够对火灾的发生位置进行定位，及时抑制火情。

技术实现思路...

【技术保护点】

1.一种基于机器视觉的高架仓库火灾定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的高架仓库火灾定位方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的高架仓库火灾定位方法，其特征在于，

4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的高架仓库火灾定位方法，其特征在于，

5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的高架仓库火灾定位方法，其特征在于，

6.根据权利要求5所述的基于机器视觉的高架仓库火灾定位方法，其特征在于，

7.根据权利要求6所述的基于机器视觉的高架仓库火灾定位方法，其特征在于，

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【技术特征摘要】

1.一种基于机器视觉的高架仓库火灾定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的高架仓库火灾定位方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的高架仓库火灾定位方法，其特征在于，

4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的高架仓库火灾定位方法，其特征在于，

5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱国庆，王欣宇，彭敏，明渝洋，朱冠宇，胡翔宇，崔少琦，贾赟翰，李绪明，欧建春，
申请(专利权)人：中国矿业大学，
类型：发明
国别省市：