【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及火灾智能检测，具体涉及一种基于数据增强的火灾智能检测方法。
技术介绍
1、火灾检测在现代社会中具有至关重要的意义，尤其在保障人类生命财产安全和环境保护方面发挥着关键作用。首先，火灾检测能够显著降低人员伤亡和财产损失的风险，通过早期探测火灾的发生，能够及时采取措施进行灭火和疏散，从而防止火势蔓延并减少对建筑物和设施的破坏，因此火灾检测对环境保护具有重要意义。火灾不仅会造成直接的经济损失，还会对生态环境产生严重影响，火灾过程中释放的有毒气体和烟雾会对空气质量造成污染，危害人类健康和生态系统的平衡，及时、有效的火灾检测和控制可以减少有害物质的释放，保护自然环境免受火灾带来的破坏。此外，在一些特殊的环境中，如森林、石化工厂和高风险工业区，火灾检测的意义更加显著。这些地区一旦发生火灾，往往会造成灾难性的后果，因此需要高度敏感和精准的火灾检测系统来及时进行有效的火灾检测，确保作业环境安全。
2、目前关于火灾检测的方法大致可以分为两种：基于传感器的火灾检测技术和基于深度学习的火灾检测技术。基于传感器的火灾检测技术是一种利用传...
【技术保护点】
1.一种基于数据增强的火灾智能检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于数据增强的火灾智能检测方法，其特征在于，所述分别对每个模态时间序列信号进行基于巴氏距离的变分模态分解重构，得到每个模态时间序列信号对应的第一重构信号，包括：
3.如权利要求2所述的基于数据增强的火灾智能检测方法，其特征在于，第k个内禀模态函数的更新公式为：
4.如权利要求2所述的基于数据增强的火灾智能检测方法，其特征在于，通过以下公式判断更新后的内禀模态函数及更新后的中心频率是否满足整体收敛条件：
5.如权利要求2所述的基于数据...
【技术特征摘要】
1.一种基于数据增强的火灾智能检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于数据增强的火灾智能检测方法，其特征在于，所述分别对每个模态时间序列信号进行基于巴氏距离的变分模态分解重构，得到每个模态时间序列信号对应的第一重构信号，包括：
3.如权利要求2所述的基于数据增强的火灾智能检测方法，其特征在于，第k个内禀模态函数的更新公式为：
4.如权利要求2所述的基于数据增强的火灾智能检测方法，其特征在于，通过以下公式判断更新后的内禀模态函数及更新后的中心频率是否满足整体收敛条件：
5.如权利要求2所述的基于数据增强的火灾智能检测方法，其特征在于，所述计算更新后的内禀模态函数与相应模态时间序列信号之间的巴氏距离，公式表示为：
6.如权利要求1所述的基于数据增强的火灾智能检测方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔺菲，丁建顺，疏奇奇，袁加梅，常乐，王品，刘景姝，李正兵，陈良坤，刘单华，吴前，朱毓，
申请(专利权)人：国网安徽省电力有限公司营销服务中心，
类型：发明
国别省市：
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