基于AI多模态感知的消防安全态势的评估方法、系统技术方案

本发明专利技术公开了基于AI多模态感知的消防安全态势的评估方法、系统，涉及数据处理相关领域，该方法包括：对目标区域进行区域结构数据采集，建立标定区域结构数据集；进行区域孪生建模，构建基础模型；激活多模态感知层，进行传感器组通信，建立传感器通信数据集；对传感器通信数据集进行数据预处理后，更新至基础模型，进行多模态数据认证，根据多模态数据认证结果进行火灾发展拟合，建立拟合结果；根据拟合结果进行通道安全态势评价，基于通道安全态势评价结果和拟合结果报出评估预警。解决了现有消防安全态势评估存在的预警准确性不足，导致应急响应滞后的技术问题，达到了提高预警准确性，从而提升应急响应速度的技术效果。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及数据处理相关领域，尤其涉及基于ai多模态感知的消防安全态势的评估方法、系统。

技术介绍

1、随着城市化进程的加速和高层建筑的增多，消防安全问题日益凸显。传统的消防安全评估方法主要依赖于人工检查、单一传感器监测等手段，然而，人工检查的方法存在主观性强、效率低下等问题，通过安装烟雾探测器、温度传感器等单一传感器来监测火灾风险，往往只能反映某一方面的火灾特征，无法全面、准确地评估火灾态势，从而导致应急响应滞后，无法提前预警和主动预防火灾的发生。

2、现阶段相关技术中，消防安全态势评估存在预警准确性不足，导致应急响应滞后的技术问题。

技术实现思路

1、本申请通过提供基于ai多模态感知的消防安全态势的评估方法、系统，采用采集目标区域的结构数据，建立标定数据集，并据此进行区域孪生建模，构建基础模型，激活多模态感知层，通过传感器组通信收集内置与附加传感器的数据，形成传感器通信数据集，对传感器数据集进行预处理，将处理结果融入基础模型，利用更新后的模型进行多模态数据认证，基于认证结果进行火灾发展的拟合，建本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于AI多模态感知的消防安全态势的评估方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的基于AI多模态感知的消防安全态势的评估方法，其特征在于，所述利用所述数据认证子网络进行基于联合关联的传感器通信数据集认证分析，包括：

3.如权利要求1所述的基于AI多模态感知的消防安全态势的评估方法，其特征在于，所述方法还包括：

4.如权利要求1所述的基于AI多模态感知的消防安全态势的评估方法，其特征在于，所述方法还包括：

5.如权利要求4所述的基于AI多模态感知的消防安全态势的评估方法，其特征在于，所述根据所述实时位置和所述附加采集分布进行附...

【技术特征摘要】

1.基于ai多模态感知的消防安全态势的评估方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的基于ai多模态感知的消防安全态势的评估方法，其特征在于，所述利用所述数据认证子网络进行基于联合关联的传感器通信数据集认证分析，包括：

3.如权利要求1所述的基于ai多模态感知的消防安全态势的评估方法，其特征在于，所述方法还包括：

4.如权利要求1所述的基于ai多模...

【专利技术属性】
技术研发人员：高林玉，彭尉，
申请(专利权)人：辽宁云盾网力科技有限公司，
类型：发明
国别省市：