一种智能消防预警系统及预警方法技术方案

本发明专利技术涉及智能消防技术领域，公开了一种智能消防预警系统及预警方法。其中，方法包括：基于多种传感器采集环境数据生成火灾预警数据集，利用预处理算法过滤异常数据，并通过图像分析模块和声音分析模块对火灾特征进行多层次确认，最终生成火灾确认信号，触发报警系统并激活消防设备。相较于现有技术中仅依赖单一传感器或单一数据源的火灾预警方法，尤其是在复杂多变的环境条件下，无法实现高效、精准的火灾预警的问题。由于本申请通过多源数据融合、卷积神经网络图像识别和快速傅里叶变换声音分析，实现了多维度、智能化的火灾检测，从而有效避免了因单一数据源不稳定而产生误报或漏报的问题，提高了火灾预警的准确性和响应速度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于智能消防，尤其涉及一种智能消防预警系统及预警方法。

技术介绍

1、目前，传统的消防预警系统多基于单一传感器，如温度或烟雾传感器进行火灾检测，但这种单一检测方式在复杂环境中往往表现出不足。例如，在高温或多尘的环境下，温度和烟雾传感器容易受到干扰，从而导致误报和漏报现象频发。现有技术无法充分满足高精准度、低误报率和快速响应的火灾预警需求。因此，亟需一种能够在复杂多变的环境情况下依然能够实现高精度火灾预警的方法。该方法应结合多种数据源，并具备智能化的分析和判定功能，从而在不同的环境中提高火灾检测的可靠性和响应速度。

技术实现思路

1、针对上述存在的技术不足，本专利技术的目的是提出一种智能消防预警系统及预警方法，旨在解决现有技术中仅依赖单一传感器或单一数据源的火灾预警方法，尤其是在复杂多变的环境条件下，无法实现高效、精准的火灾预警的问题。

2、为解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方案：本专利技术提供一种智能消防预警方法，包括：

3、步骤s10：基于多种传感器采集环境数据生成本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种智能消防预警方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种智能消防预警方法，其特征在于，步骤S30中，卷积神经网络CNN的预训练过程采用的损失函数为：

3.如权利要求2所述的一种智能消防预警方法，其特征在于，的计算公式为：

4.如权利要求2所述的一种智能消防预警方法，其特征在于，的计算公式为：

5.如权利要求1所述的一种智能消防预警方法，其特征在于，步骤S10中，环境数据的采集频率为每秒采集一次。

6.如权利要求1所述的一种智能消防预警方法，其特征在于，步骤S10中，温度传感器、烟雾传感器和空气质量传感器均通过无线...

【技术特征摘要】

1.一种智能消防预警方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种智能消防预警方法，其特征在于，步骤s30中，卷积神经网络cnn的预训练过程采用的损失函数为：

3.如权利要求2所述的一种智能消防预警方法，其特征在于，的计算公式为：

4.如权利要求2所述的一种智能消防预警方法，其特征在于，的计算公式为：

5.如权利要求1所述的一种智能消防预警方法，其特征在于，步骤s10中，...

【专利技术属性】
技术研发人员：周劼波，朱幸烨，李焕，陈晓俊，
申请(专利权)人：宁波鼎翔消防技术有限公司，
类型：发明
国别省市：