【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及火灾预测领域，具体为一种基于多源数据融合分析的园区火灾预测系统及方法。
技术介绍
1、随着城市化进程的加快，园区安全问题日益受到重视，火灾作为园区主要安全隐患之一，其预防和控制技术成为研究热点，技术的发展使得火灾预测系统能够通过分析环境数据和监控视频来预警火灾，为园区安全管理提供技术支持。
2、目前，许多火灾预测系统主要依赖单一的数据源，如环境传感器或视频监控，这些系统往往缺乏综合分析能力，无法全面捕捉火灾发生前的复杂迹象，例如一些技术仅使用温度传感器来监测环境温度变化，而忽视了烟雾、湿度等其他关键因素，这限制了它们在火灾早期检测中的准确性和可靠性。
3、现有技术的不足在于其数据处理和分析能力的局限性，以及对多源数据融合的不足，导致出现信息孤岛现象，无法形成统一的火灾风险评估，此外单一数据源的分析结果往往缺乏深度和广度，无法提供足够的预警信息和应急决策支持。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于多源数据融合分析的园区火灾预测系统及方法，旨在通过集成视频监控、环境传感器数据和用户反馈，运用深度学习模型和分布式智能代理技术，以解决上述现有技术数据处理和分析能力的局限性，以及对多源数据融合的不足，导致出现信息孤岛现象，无法形成统一的火灾风险评估，单一数据源的分析结果往往缺乏深度和广度，无法提供足够的预警信息和应急决策支持的问题。
3、(二)技术方案
4、为实现以上
5、所述数据采集模块：用于采集园区内多源数据，包括视频数据、环境传感器数据、用户反馈数据和历史火灾事件数据；
6、所述数据预处理模块：对采集到的多源数据进行数据清洗、格式统一、异常值处理和数据增强的预处理操作，确保数据的一致性和完整性；
7、所述分析决策模块：对预处理后的数据进行火灾识别和风险分析，具体包括图像与视频识别单元、分布式智能代理协作单元和生物启发算法优化单元，并生成火灾预测结果和应急决策建议；
8、所述反馈优化模块：基于用户反馈和实际火灾事件数据，实时优化系统参数和预测模型，通过可信数据融合与自适应更新机制不断提升系统的准确性和稳定性。
9、优选的，所述数据采集模块是系统的基础，通过安装在园区内的多种传感器及视频监控设备，所述传感器包括温度、烟雾和湿度传感器，并持续监测园区的环境变化，所述视频监控设备通过高分辨率摄像头，实时捕捉园区各个区域的视频流，这些视频流被加密并传输至所述数据预处理模块，确保数据的安全性和实时性；所述环境传感器布置在园区的关键位置，定期采集温度、湿度和烟雾浓度的数据，并通过无线网络将数据实时发送至所述数据预处理模块；同时用户反馈数据通过移动应用程序或现场终端进行收集，工作人员可随时报告异常情况和火灾事件信息，确保系统能够及时响应潜在火灾风险。
10、优选的，所述数据预处理模块对采集到的多源数据进行必要的清洗和格式统一，以提高后续分析的准确性，在数据清洗步骤中，通过去除无效或错误的数据点来保证数据质量；设原始数据集合为d＝{d1,d2,···,dn}，对于每个数据点di，使用异常值检测算法对其进行初步筛查；其中所述异常值检测可基于统计学方法，例如假设数据服从正态分布，对于数据点di，若其值大于μ+kσ或者小于μ-kσ，则判定di为异常值并将其剔除，其中μ为均值，σ为标准差，k为根据经验或领域知识确定的常数，一般k＝3；接着将来自不同设备的数据转换为统一的格式，确保数据可以无缝兼容和整合；然后设设备a采集的数据格式为fa＝(a1,a2,···,am)，设备b采集的数据格式为fb＝(b1,b2,···,bp)，通过特定的转换函数t，使得fa＝t(fb)或者fb＝t(fa)，实现数据格式的统一。
11、优选的，在完成格式统一后，应用所述数据增强技术，对视频数据进行随机旋转、缩放和噪声添加，增强模型的适应能力，对于视频中的某一帧图像i，设其旋转操作的旋转矩阵为r(θ)，其中θ为旋转角度，θ在[-θmax,θmax]范围内随机选取，根据实际情况设定，缩放操作的缩放因子为s，s在[smin,smax]范围内随机选取，smin和smax为预设值，添加噪声n，噪声可服从高斯分布μn和σn可根据噪声强度要求设定，则经过数据增强后的图像i′可以表示为：i′＝r(θ)*(s*i+n)；通过这些步骤，实现对多源数据的有效预处理，为后续分析和模型训练提供高质量且格式统一的数据。
12、优选的，在分析决策模块中，火灾特征识别单元通过深度学习技术进行火灾特征的实时识别；首先采用所述卷积神经网络(cnn)对视频数据进行空间特征提取，以识别火焰和烟雾等图像特征，这些特征随后被送入所述递归神经网络(rnn)，后者通过其隐藏层捕捉视频数据之间的时间序列特征，识别火灾特征随时间的变化趋势，在这个过程中，所述cnn的输出作为所述rnn的输入，使得rnn能够利用所述cnn提取的空间特征来分析火灾随时间的动态变化；具体操作为，在所述cnn的卷积层中，对于一个输入的视频数据x和卷积核k，其中所述视频数据的维度为h*w*c，h是高度，w是宽度，c是通道数；所述卷积核的维度为h*w*c*n，其中h，w是卷积核的高度和宽度，n是卷积核数量，卷积操作可以表示为：
13、
14、其中，y输出特征图，σ是激活函数，i.j是输出特征图的坐标，l表示层数，b是偏置项；在池化层，假设采用最大池化，池化窗口大小为k*k，计算公式为：其中，z是池化后的输出；随后所述递归神经网络(rnn)用于捕捉视频数据之间的时间序列特征，以识别火灾特征在时间上的变化趋势，具体操作为，首先对于一个简单的rnn单元，给定输入，xt在视频数据序列中，t表示时间步，隐藏状态ht的更新公式为：
15、
16、其中，wih和whh是权重矩阵，bh是偏置项；在处理视频数据序列预测火灾特征变化趋势时，假设输出yt与隐藏状态ht有线性关系，则：yt＝whyht+by；其中，why输出权重矩阵，by是输出偏置项。
17、优选的，为了进一步增强特征提取的全面性，所述视觉transformer(vit)对视频数据进行全局特征编码，通过多头自注意力机制计算各图像区域之间的相关性，具体操作为，首先将输入的视频数据i划分为n个图像块xp(p＝1,2,…,n)，每个图像块经过线性映射得到向量表示，假设输入图像块维度为p*p*c，经过线性映射e后得到维度为d的向量，则z0＝[x1e,x2e,…,xne]+epos；其中，epos是位置嵌入向量，用于编码图像块的位置信息；在所述多头自注意力机制中，对于单个头的自注意力计算，假设查询向量键q、向量k和值向量v，维度均为n*d，注意力计算为v；其中dk是关键向量的维度，所述多头自本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多源数据融合分析的园区火灾预测系统，包括：数据采集模块、数据预处理模块、分析决策模块、反馈优化模块，其特征在于；
2.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合分析的园区火灾预测系统，其特征在于，所述数据预处理模块包括，
3.根据权利要求2所述的一种基于多源数据融合分析的园区火灾预测系统，其特征在于，所述分析决策模块包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于多源数据融合分析的园区火灾预测系统，其特征在于：所述图像与视频识别单元的具体步骤包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于多源数据融合分析的园区火灾预测系统，其特征在于：所述图像与视频识别单元结合多模型融合策略，利用不同深度学习模型的特性优势，通过加权平均机制融合CNN、RNN和ViT模型的火灾识别结果，以提高识别的准确性和鲁棒性，所述多模型融合策略包括基于火灾场景特征的动态权重分配机制，能够根据环境复杂度自动调整各模型的权重。
6.根据权利要求3所述的一种基于多源数据融合分析的园区火灾预测系统，其特征在于：所述分布式智能代理协作单元具体包括：
7.
8.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合分析的园区火灾预测方法，其特征在于，
...【技术特征摘要】
1.一种基于多源数据融合分析的园区火灾预测系统，包括：数据采集模块、数据预处理模块、分析决策模块、反馈优化模块，其特征在于；
2.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合分析的园区火灾预测系统，其特征在于，所述数据预处理模块包括，
3.根据权利要求2所述的一种基于多源数据融合分析的园区火灾预测系统，其特征在于，所述分析决策模块包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于多源数据融合分析的园区火灾预测系统，其特征在于：所述图像与视频识别单元的具体步骤包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于多源数据融合分析的园区火灾预测系统，其特征在于：所述图像与视频识别单元结合...
【专利技术属性】
技术研发人员：苏加兴，李友鹏，王鲁川，冯德军，许德明，刘双石，李和龙，
申请(专利权)人：山东双利电子工程有限公司，
类型：发明
国别省市：
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