本發(fā)明屬于消防，具體而言，涉及一種起火預(yù)測變頻巡檢方法、介質(zhì)及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、火災(zāi)事故一直是社會關(guān)注的重點問題之一，如何有效預(yù)防和控制火災(zāi)事故是各界必須面對的重要課題?，F(xiàn)有的火災(zāi)預(yù)防技術(shù)主要包括消防和監(jiān)控兩大類。消防技術(shù)主要通過配備滅火設(shè)備、建立消防隊伍等手段來應(yīng)對已經(jīng)發(fā)生的火災(zāi)事故；而監(jiān)控技術(shù)則著重于對潛在火災(zāi)隱患進(jìn)行實時檢測和預(yù)警。目前應(yīng)用較為廣泛的監(jiān)控技術(shù)包括煙感監(jiān)測、溫度監(jiān)測、視頻監(jiān)控等。

2、煙感監(jiān)測技術(shù)通過對環(huán)境中煙霧濃度的實時檢測，可以快速發(fā)現(xiàn)初期火災(zāi)。但該技術(shù)存在一定局限性，很難精確定位火災(zāi)發(fā)生的具體位置。溫度監(jiān)測技術(shù)則通過對環(huán)境溫度變化的實時分析，在發(fā)現(xiàn)溫度異常時發(fā)出預(yù)警。這種方法能夠更好地確定火災(zāi)位置，但對溫度變化緩慢的隱患火災(zāi)檢測效果不佳。視頻監(jiān)控技術(shù)利用攝像頭對監(jiān)控區(qū)域進(jìn)行實時拍攝，通過分析視頻圖像信息來檢測可能引發(fā)火災(zāi)的異常情況。但該技術(shù)受限于視野范圍和成像質(zhì)量，難以全面覆蓋監(jiān)控區(qū)域。

3、此外，現(xiàn)有的監(jiān)控技術(shù)大多采用固定式布設(shè)，無法針對不同區(qū)域的火災(zāi)風(fēng)險動態(tài)調(diào)整巡檢策略。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明提供一種起火預(yù)測變頻巡檢方法、介質(zhì)及系統(tǒng)，能夠解決現(xiàn)有技術(shù)中消防巡檢往往采用固定轉(zhuǎn)速或頻率，存在無法針對不同區(qū)域的火災(zāi)風(fēng)險動態(tài)調(diào)整巡檢策略的技術(shù)問題。

2、本發(fā)明是這樣實現(xiàn)的：

3、本發(fā)明的第一方面提供一種起火預(yù)測變頻巡檢方法，其中，包括以下步驟:

4、s10、實時獲取集成式智能滅火器旋轉(zhuǎn)過程中采集的熱成像圖像；所述集成式智能滅火器具有云臺，所述云臺上設(shè)置有熱成像儀，用于采集熱成像圖像；

5、s20、采用幀差法對相鄰的熱成像圖像進(jìn)行運動目標(biāo)檢測，識別熱成像圖像中的溫度變動點和溫度異常點；所述溫度變動點指的是相鄰幀之間溫度變化超過預(yù)設(shè)的第一閾值的點；所述溫度異常點指的是溫度高于環(huán)境平均溫度與預(yù)設(shè)的第二閾值之和的點；

6、s30、將全部相鄰熱成像圖像對應(yīng)的溫度變動點和溫度異常點分別組合為溫度變動點時序矩陣和溫度異常點時序矩陣；

7、s40、對所述溫度變動點時序矩陣采用奇異值分解的方式進(jìn)行分解，得到溫度變動點勻速變動矩陣以及溫度變動點變速變動矩陣；

8、s50、對所述溫度異常點時序矩陣采用主成分分析的方式進(jìn)行分解，得到溫度異常點位置穩(wěn)定矩陣以及溫度異常點位置變動矩陣；

9、s60、根據(jù)所述溫度變動點變速變動矩陣和所述溫度異常點位置變動矩陣，采用預(yù)設(shè)的起火風(fēng)險矩陣計算方程計算起火風(fēng)險指數(shù)矩陣；所述起火風(fēng)險指數(shù)矩陣中的每個元素為一個向量，包括坐標(biāo)和起火風(fēng)險指數(shù)，起火風(fēng)險指數(shù)越高，表示所述坐標(biāo)對應(yīng)的區(qū)域發(fā)生初火的可能性越大；

10、s70、根據(jù)計算得到的起火風(fēng)險指數(shù)矩陣，動態(tài)調(diào)整云臺的巡檢策略：對于起火風(fēng)險指數(shù)高的區(qū)域，加長所述集成式智能滅火轉(zhuǎn)動過程中對應(yīng)的停頓時長；對于起火風(fēng)險指數(shù)低的區(qū)域，降低所述集成式智能滅火轉(zhuǎn)動過程中對應(yīng)的停頓時長；

11、s80、當(dāng)某個區(qū)域的起火風(fēng)險指數(shù)超過預(yù)設(shè)的初火判定閾值時，判定該區(qū)域發(fā)生初火，記錄初火位置坐標(biāo)，并觸發(fā)報警。

12、具體而言，所述步驟s10，具體包括：從集成式智能滅火器的云臺上設(shè)置的熱成像儀實時采集監(jiān)控區(qū)域的熱成像圖像。該熱成像儀能夠捕捉所監(jiān)控區(qū)域內(nèi)物體的表面溫度分布信息，并將其轉(zhuǎn)換為熱成像圖像。在變頻巡檢過程中，熱成像儀會不斷采集實時的熱成像圖像，為后續(xù)的溫度變化分析提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

13、其中，所述步驟s20的具體步驟包括：采用幀差法對相鄰的熱成像圖像進(jìn)行運動目標(biāo)檢測，識別熱成像圖像中的溫度變動點和溫度異常點。具體來說，首先設(shè)定兩個溫度閾值，對于溫度變動點的判斷，如果某個坐標(biāo)點在相鄰時刻的溫度差超過第一閾值，則認(rèn)為該點是溫度變動點；對于溫度異常點的判斷，如果某個坐標(biāo)點的溫度高于當(dāng)前環(huán)境平均溫度加上第二閾值，則認(rèn)為該點是溫度異常點。通過這一步驟，可以從熱成像圖像中提取出溫度變化較大的區(qū)域和溫度偏高的區(qū)域，為后續(xù)的起火風(fēng)險分析奠定基礎(chǔ)。

14、其中，所述步驟s30的具體步驟包括：將全部相鄰熱成像圖像對應(yīng)的溫度變動點和溫度異常點分別組合為溫度變動點時序矩陣和溫度異常點時序矩陣。溫度變動點時序矩陣記錄了各坐標(biāo)點在時間序列上的溫度變化信息，溫度異常點時序矩陣記錄了各溫度異常點在時間序列上的絕對溫度值信息。這一步驟的目的是將前一步提取的溫度變動點和溫度異常點信息整理成兩個二維矩陣，為后續(xù)的矩陣分解分析做好準(zhǔn)備。

15、其中，所述步驟s40的具體步驟包括：對溫度變動點時序矩陣采用奇異值分解的方式進(jìn)行分解，得到溫度變動點勻速變動矩陣和溫度變動點變速變動矩陣。奇異值分解是一種常用的矩陣分解方法，它可以將溫度變動點時序矩陣分解為兩個成分：一個表示溫度變動點的勻速變動特性，另一個表示溫度變動點的變速變動特性。這一步驟的目的是從時間序列中提取出溫度變化的兩種模式，為后續(xù)的起火風(fēng)險分析提供依據(jù)。

16、其中，所述步驟s50的具體步驟包括：對溫度異常點時序矩陣采用主成分分析的方式進(jìn)行分解，得到溫度異常點位置穩(wěn)定矩陣和溫度異常點位置變動矩陣。主成分分析是一種常用的數(shù)據(jù)降維和特征提取方法，它可以將溫度異常點時序矩陣分解為兩個成分：一個表示溫度異常點位置的穩(wěn)定特性，另一個表示溫度異常點位置的變動特性。這一步驟的目的是從溫度異常點的時間序列中提取出位置變化的兩種模式，為后續(xù)的起火風(fēng)險分析提供依據(jù)。

17、其中，所述步驟s60的具體步驟包括：根據(jù)溫度變動點變速變動矩陣和溫度異常點位置變動矩陣，采用預(yù)設(shè)的起火風(fēng)險矩陣計算方程計算起火風(fēng)險指數(shù)矩陣。該起火風(fēng)險矩陣計算方程綜合考慮了溫度變化率、溫度偏離程度、溫度變化趨勢和溫度場的二階導(dǎo)數(shù)等多個因素，能夠較為全面地反映某個區(qū)域發(fā)生初火的可能性。通過這一步驟，可以根據(jù)前面提取的溫度變化特征，計算出每個區(qū)域的起火風(fēng)險指數(shù)，為后續(xù)的智能巡檢決策提供依據(jù)。

18、其中，所述步驟s70的具體步驟包括：根據(jù)計算得到的起火風(fēng)險指數(shù)矩陣，動態(tài)調(diào)整集成式智能滅火器的巡檢策略。具體來說，對于起火風(fēng)險指數(shù)高的區(qū)域，增加集成式智能滅火器在該區(qū)域的停頓時長；對于起火風(fēng)險指數(shù)低的區(qū)域，減少集成式智能滅火器在該區(qū)域的停頓時長。通過這一步驟，可以根據(jù)實時計算的起火風(fēng)險情況，動態(tài)調(diào)整集成式智能滅火器的巡檢策略，以更好地關(guān)注高風(fēng)險區(qū)域并及時發(fā)現(xiàn)初期火情。

19、其中，所述步驟s80的具體步驟包括：當(dāng)某個區(qū)域的起火風(fēng)險指數(shù)超過預(yù)設(shè)的初火判定閾值時，判定該區(qū)域發(fā)生初火，記錄初火位置坐標(biāo)，并觸發(fā)報警。通過分析歷史起火風(fēng)險指數(shù)數(shù)據(jù)，可以確定一個合理的初火判定閾值。一旦某個區(qū)域的起火風(fēng)險指數(shù)超過該閾值，就說明該區(qū)域很可能已經(jīng)發(fā)生初火，系統(tǒng)會記錄下該區(qū)域的坐標(biāo)位置信息，并及時觸發(fā)報警以及采取進(jìn)一步的滅火措施。這一步驟的目的是對檢測到的高風(fēng)險區(qū)域進(jìn)行最終的初火判定，以及對初火事故進(jìn)行及時的報警和應(yīng)對。

20、其中，所述起火風(fēng)險矩陣計算方程具體表示如下：

21、所述起火風(fēng)險矩陣計算方程具體表示如下：

22、

23、式中，r(x,y,t)為坐標(biāo)(x,y)在時間t的起火風(fēng)險指數(shù)；t(x,y,t)為坐標(biāo)(x,y)在時間t的溫度值；tavg(t)為時間t的平均環(huán)境溫度；θ(x,y,t)為溫度變化的相位角；α,β,γ,δ為權(quán)重系數(shù)；i為虛數(shù)單位；為拉普拉斯算子。

24、參數(shù)獲取方法：

25、t(x,y,t)通過熱成像儀直接測量獲得。

26、tavg(t)通過計算整個熱成像圖像的平均溫度獲得。

27、通過相鄰時間幀的溫度差分計算獲得。

28、θ(x,y,t)通過傅里葉變換計算溫度變化的相位獲得。

29、通過有限差分法計算溫度場的二階導(dǎo)數(shù)獲得。

30、α,β,γ,δ通過機(jī)器學(xué)習(xí)方法(如支持向量機(jī)回歸)基于歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練獲得。

31、溫度變動點的判定公式：

32、δt(x,y,t)＝|t(x,y,t)-t(x,y,t-1)|>λ1；

33、溫度異常點的判定公式：

34、t(x,y,t)-(tavg(t)+λ2)>0；

35、式中，δt(x,y,t)為溫度變化量；λ1為第一閾值；λ2為第二閾值。

36、溫度變動點時序矩陣：

37、

38、溫度異常點時序矩陣：

39、

40、s40步驟中的奇異值分解：

41、

42、式中，為溫度變動點勻速變動矩陣；為溫度變動點變速變動矩陣。

43、s50步驟中的主成分分析：

44、

45、式中，為溫度異常點位置穩(wěn)定矩陣；為溫度異常點位置變動矩陣。

46、所述第一閾值獲取的步驟，具體包括：

47、收集歷史溫度變化數(shù)據(jù)，計算溫度變化量的均值μδt和標(biāo)準(zhǔn)差σδt；

48、選擇合適的調(diào)節(jié)系數(shù)k1，通常在1.5到3之間；

49、應(yīng)用公式λ1＝μδt+k1σδt計算第一閾值。

50、所述第一閾值的默認(rèn)值為5℃；

51、所述第二閾值獲取的步驟，具體包括：

52、分析歷史溫度數(shù)據(jù)，確定最高溫度tmax和平均溫度tavg；

53、選擇合適的調(diào)節(jié)系數(shù)k2，通常在0.1到0.3之間；

54、應(yīng)用公式λ2＝k2(tmax-tavg)計算第二閾值。

55、所述第二閾值的默認(rèn)值為10℃；

56、所述初火判定閾值的步驟，具體包括：

57、收集歷史起火風(fēng)險指數(shù)數(shù)據(jù)，計算其均值μr和標(biāo)準(zhǔn)差σr；

58、選擇合適的調(diào)節(jié)系數(shù)k3，通常在2.5到3.5之間；

59、應(yīng)用公式λ3＝μr+k3σr計算初火判定閾值。

60、所述初火判定閾值的默認(rèn)值為0.8；

61、所述對于起火風(fēng)險指數(shù)高的區(qū)域，加長所述集成式智能滅火轉(zhuǎn)動過程中對應(yīng)的停頓時長；對于起火風(fēng)險指數(shù)低的區(qū)域，降低所述集成式智能滅火轉(zhuǎn)動過程中對應(yīng)的停頓時長，具體是：

62、設(shè)定基礎(chǔ)停頓時長tbase，通常為2秒；

63、計算當(dāng)前掃描周期內(nèi)的平均起火風(fēng)險指數(shù)ravg、最大起火風(fēng)險指數(shù)rmax和最小起火風(fēng)險指數(shù)rmin；

64、對于起火風(fēng)險指數(shù)高的區(qū)域(r(x,y,t)>ravg)，停頓時長計算為：

65、

66、對于起火風(fēng)險指數(shù)低的區(qū)域(r(x,y,t)≤ravg)，停頓時長計算為：

67、

68、設(shè)定停頓時長的上限為5秒，下限為0.5秒，如果計算結(jié)果超出此范圍，則取相應(yīng)的上限或下限值。

69、本發(fā)明的第二方面提供一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其中，所述計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)中存儲有程序指令，所述程序指令在計算機(jī)中運行時，用于執(zhí)行上述的一種起火預(yù)測變頻巡檢方法。

70、本發(fā)明的第三方面提供一種起火預(yù)測變頻巡檢系統(tǒng)，其中，包含上述的計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)。

71、與現(xiàn)有技術(shù)相比較，本發(fā)明提供的一種起火預(yù)測變頻巡檢方法、介質(zhì)及系統(tǒng)的有益效果是：

72、1.實時高效的火災(zāi)隱患檢測。該方法通過熱成像儀實時采集監(jiān)控區(qū)域的溫度分布信息，利用幀差法和閾值判斷準(zhǔn)確識別出溫度變化異常和溫度偏高的區(qū)域，為后續(xù)的火災(zāi)預(yù)警提供可靠依據(jù)。與單一的溫度監(jiān)測或視頻監(jiān)控相比，該方法能夠更加全面和精準(zhǔn)地發(fā)現(xiàn)潛在的火災(zāi)隱患。

73、2.智能化的巡檢策略優(yōu)化。該方法通過對溫度變化特征的矩陣分析，計算出各區(qū)域的起火風(fēng)險指數(shù)，并根據(jù)風(fēng)險評估動態(tài)調(diào)整集成式智能滅火器的巡檢策略。對于高風(fēng)險區(qū)域加大檢查時間，對于低風(fēng)險區(qū)域減少檢查頻率，從而有效聚焦監(jiān)控資源于關(guān)鍵部位。這種基于火災(zāi)風(fēng)險的智能化巡檢策略，可大幅提升監(jiān)控系統(tǒng)的預(yù)警效能。

74、3.及時快速的初火發(fā)現(xiàn)和報警。一旦某個區(qū)域的起火風(fēng)險指數(shù)超過預(yù)設(shè)閾值，該方法可以快速判定該區(qū)域發(fā)生初火，記錄起火位置并立即觸發(fā)報警。這種基于定量風(fēng)險評估的初火判定機(jī)制，能夠及時發(fā)現(xiàn)火災(zāi)隱患并快速響應(yīng)，為消防部門提供寶貴的應(yīng)急支持。

75、4.靈活適應(yīng)的集成式設(shè)計。該方法采用集成式智能滅火器作為核心執(zhí)行單元，整合了熱成像監(jiān)測、風(fēng)險分析、巡檢決策等功能于一體。這種集成式設(shè)計不僅便于系統(tǒng)部署維護(hù)，而且能夠靈活應(yīng)對不同環(huán)境的監(jiān)控需求，提升整體的適用性和可靠性。

76、綜上所述，本發(fā)明提出的熱成像起火預(yù)測變頻巡檢方法，在實時監(jiān)測、智能分析、快速響應(yīng)等方面都明顯優(yōu)于現(xiàn)有的消防和監(jiān)控技術(shù)。解決了現(xiàn)有技術(shù)中消防巡檢往往采用固定轉(zhuǎn)速或頻率，存在無法針對不同區(qū)域的火災(zāi)風(fēng)險動態(tài)調(diào)整巡檢策略的技術(shù)問題。