【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及消防安全，尤其涉及一种基于多模态人工智能模型的火灾预防报警系统。
技术介绍
1、火灾是常见的安全事故，对人们的生命财产安全构成严重威胁。传统的火灾报警系统主要依赖于烟雾探测器、温度传感器等单一模态的设备来检测火灾，存在一定的局限性。例如，烟雾探测器在火灾初期烟雾浓度较低时可能无法及时检测到，温度传感器在一些特殊环境下(如通风良好的场所)可能无法准确反映火灾的发生情况。而且这些传统设备难以对火灾发生前的潜在风险因素进行综合分析和预警。
2、随着人工智能技术的发展，出现了基于视频监控等技术的火灾检测方法，但大多是对单一视频图像信息的分析，容易受到环境光线、物体遮挡等因素的影响，导致误报和漏报。因此，需要一种能够融合多种模态信息、更智能高效的火灾预防报警系统，以提高火灾检测的准确性和及时性，实现对火灾的有效预防和快速报警。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于多模态人工智能模型的火灾预防报警系统，通过融合多种模态的数据，利用人工智能技术实现对火灾的早期预警
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1.一种基于多模态人工智能模型的火灾预防报警系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于采集视频图像数据、烟雾浓度数据、温度数据、湿度数据以及可燃气体浓度数据；多模态融合模块，用于对采集到的不同模态的数据进行融合处理，形成多模态特征向量；人工智能分析模块，构建基于多模态人工智能模型的火灾识别算法，以融合后的多模态特征向量为输入，输出火灾发生概率和风险等级；报警模块，当火灾发生概率达到预设报警阈值且风险等级为高风险时，启动报警，向相关人员发送报警信息；后台管理模块，用于对系统进行配置、管理、监控和维护。
2.根据权利要求1所述的一种基于多模态人工智能模型的火灾...
【技术特征摘要】
1.一种基于多模态人工智能模型的火灾预防报警系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于采集视频图像数据、烟雾浓度数据、温度数据、湿度数据以及可燃气体浓度数据；多模态融合模块，用于对采集到的不同模态的数据进行融合处理，形成多模态特征向量；人工智能分析模块，构建基于多模态人工智能模型的火灾识别算法，以融合后的多模态特征向量为输入，输出火灾发生概率和风险等级；报警模块，当火灾发生概率达到预设报警阈值且风险等级为高风险时，启动报警，向相关人员发送报警信息；后台管理模块，用于对系统进行配置、管理、监控和维护。
2.根据权利要求1所述的一种基于多模态人工智能模型的火灾预防报警系统，其特征在于，所述数据采集模块包括：摄像头，安装在建筑物内用于捕捉视频图像数据；烟雾传感器、温度传感器、湿度传感器和可燃气体传感器，分别用于监测烟雾浓度、环境温度、湿度以及可燃气体浓度，并将监测数据传输至数据采集模块的中央处理单元。
3.根据权利要求1所述的一种基于多模态人工智能模型的火灾预防报警系统，其特征在于，所述多模态融合模块对数据进行融合处理的方法包括：对各类数据进行预处理，如...
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