本發(fā)明涉及物聯(lián)網(wǎng)，具體為一種基于火災(zāi)消防的遠(yuǎn)程物聯(lián)控制管理系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、傳統(tǒng)的火災(zāi)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)往往依賴于人工巡查和手動(dòng)報(bào)警，存在監(jiān)測(cè)不及時(shí)、反應(yīng)遲緩等問題。傳統(tǒng)的火災(zāi)監(jiān)測(cè)手段準(zhǔn)確性和精度有限，特別是在大型建筑或密閉空間中，監(jiān)測(cè)設(shè)備的覆蓋范圍和效果有限，容易出現(xiàn)漏報(bào)或誤報(bào)的情況?，F(xiàn)有技術(shù)普遍缺乏智能化和自動(dòng)化水平，無法對(duì)火災(zāi)發(fā)生的具體位置、火勢(shì)大小和火源位置進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別和評(píng)估，也無法實(shí)現(xiàn)對(duì)火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的遠(yuǎn)程監(jiān)控和控制。現(xiàn)有技術(shù)對(duì)于火災(zāi)數(shù)據(jù)的處理能力較弱，缺乏有效的數(shù)據(jù)融合和分析手段，無法實(shí)現(xiàn)對(duì)火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)情況的全面分析和建模，也無法及時(shí)提供有效的決策支持。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于火災(zāi)消防的遠(yuǎn)程物聯(lián)控制管理系統(tǒng)及方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、一種基于火災(zāi)消防的遠(yuǎn)程物聯(lián)控制管理系統(tǒng)，包括：

4、圖像識(shí)別模塊：通過監(jiān)控?cái)z像頭獲取火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的視頻流，利用圖像處理和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和識(shí)別，以確定發(fā)生火災(zāi)的精確位置、火勢(shì)大小和火源位置；

5、氣體識(shí)別模塊：部署氣體傳感器，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的氣體濃度，利用氣體識(shí)別算法對(duì)氣體成分進(jìn)行識(shí)別，以確定火災(zāi)導(dǎo)致的氣體類型及來源；

6、數(shù)據(jù)融合分析模塊：將圖像識(shí)別模塊和氣體識(shí)別模塊獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征融合，對(duì)融合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和建模，綜合分析火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的情況；

7、決策支持模塊：建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，根據(jù)數(shù)據(jù)融合分析模塊的分析結(jié)果，進(jìn)行火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，對(duì)相關(guān)人員發(fā)出警報(bào)信號(hào)；基于歷史數(shù)據(jù)和場(chǎng)景模型，進(jìn)行火災(zāi)發(fā)展趨勢(shì)的模擬和預(yù)測(cè)，生成應(yīng)急措施方案；

8、遠(yuǎn)程物聯(lián)控制模塊：提供實(shí)時(shí)查看火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)情況數(shù)據(jù)，用戶能夠遠(yuǎn)程控制火災(zāi)消防系統(tǒng)的各個(gè)設(shè)備和裝置，靈活配置消防設(shè)備和攝像頭的參數(shù)，支持與現(xiàn)場(chǎng)工作人員進(jìn)行實(shí)時(shí)通信和協(xié)調(diào)。

9、所述圖像識(shí)別模塊通過部署在火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的監(jiān)控?cái)z像頭獲取視頻流，接收到視頻流后，對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括去噪、圖像增強(qiáng)和邊緣檢測(cè)，去除攝像頭傳感器噪聲和環(huán)境光線干擾，提高圖像的清晰度和可視性，識(shí)別圖像中的邊界和輪廓；

10、將預(yù)處理后的視頻流輸入深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到火災(zāi)的精確位置、火勢(shì)大小和火源位置。

11、所述深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用語義分割技術(shù)確定火災(zāi)的精確位置和火勢(shì)大小，利用目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)確定火源位置；

12、收集在不同場(chǎng)景下，火災(zāi)發(fā)生后現(xiàn)場(chǎng)的圖像數(shù)據(jù)，來源于監(jiān)控?cái)z像頭、無人機(jī)航拍和消防員現(xiàn)場(chǎng)拍攝，收集的圖像數(shù)據(jù)確保能夠覆蓋火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的各個(gè)角落和不同視角；選擇圖像標(biāo)注工具labelimg由標(biāo)注人員進(jìn)行像素級(jí)別的標(biāo)注，標(biāo)注人員需要在圖像上繪制火焰區(qū)域的邊界，以像素級(jí)別的精度標(biāo)注出火焰的位置；對(duì)于不同的火焰，使用不同的顏色或標(biāo)記進(jìn)行區(qū)分；對(duì)圖像中的煙霧區(qū)域同樣進(jìn)行像素級(jí)別的標(biāo)注，標(biāo)注人員需要標(biāo)注出煙霧的位置和范圍，確保模型能夠識(shí)別煙霧區(qū)域；根據(jù)場(chǎng)景的不同，標(biāo)注人員需要標(biāo)注在不同場(chǎng)景下的其他影響火災(zāi)消防的物品；

13、設(shè)計(jì)一個(gè)適用于語義分割和目標(biāo)檢測(cè)的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)的輸出包括兩部分：一部分是火焰和煙霧的語義分割結(jié)果，用于確定火災(zāi)的精確位置和火勢(shì)大小；另一部分是火源位置的目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果；使用u-net進(jìn)行語義分割，使用yolo進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)；

14、使用準(zhǔn)備好的火災(zāi)發(fā)生后現(xiàn)場(chǎng)的圖像數(shù)據(jù)，對(duì)設(shè)計(jì)好的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練；在訓(xùn)練過程中，采用端到端的訓(xùn)練方式，同時(shí)優(yōu)化語義分割和目標(biāo)檢測(cè)的損失函數(shù)；

15、根據(jù)語義分割的結(jié)果，能夠得到火焰和煙霧的區(qū)域，從而確定火災(zāi)的精確位置和火勢(shì)大小，通過計(jì)算火焰和煙霧區(qū)域的面積和像素?cái)?shù)量評(píng)估火勢(shì)大??；根據(jù)目標(biāo)檢測(cè)的結(jié)果，能夠得到火源位置的檢測(cè)結(jié)果，獲取火源位置的坐標(biāo)，將所述坐標(biāo)標(biāo)注在火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的平面圖上。

16、所述深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用u-net進(jìn)行語義分割，所述u-net網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由編碼器和解碼器組成，其中編碼器用于提取圖像的高級(jí)特征，解碼器用于將提取的特征映射回原始圖像大??；為了進(jìn)行火焰和煙霧的語義分割任務(wù)，將網(wǎng)絡(luò)的最終輸出設(shè)置為兩個(gè)通道，分別表示火焰和煙霧的分割結(jié)果；

17、所述編碼器的輸入火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的圖像，輸出特征圖；編碼器由若干個(gè)卷積層和池化層組成，其中每個(gè)卷積層后跟一個(gè)激活函數(shù)relu用于引入非線性，卷積核的數(shù)量會(huì)逐漸增加，以捕獲特征信息；所述解碼器采用上采樣操作，通過反卷積將特征圖的分辨率逐步增加，以便定位火焰和煙霧的位置，在每一步上采樣操作之后，解碼器通過與編碼器對(duì)應(yīng)層的特征圖進(jìn)行拼接融合低級(jí)和高級(jí)特征，從而實(shí)現(xiàn)語義分割結(jié)果；

18、u-net的損失函數(shù)用于衡量模型輸出與真實(shí)標(biāo)簽之間的差異，采用二分類交叉熵?fù)p失函數(shù)，其中類別一表示火焰，類別二表示煙霧；給定一個(gè)h*w的圖像，設(shè)u-net的輸出為p，真實(shí)標(biāo)簽為y，則二分類交叉熵?fù)p失函數(shù)的公式如下：

19、

20、其中，n是像素?cái)?shù)量，n?=?h*w；表示像素i屬于類別c的真實(shí)標(biāo)簽，如果像素i屬于類別c，則，否則；表示模型輸出的像素i屬于類別c的概率，對(duì)于二分類任務(wù)，輸出的每個(gè)像素會(huì)有兩個(gè)概率值，分別表示類別1火焰和類別2煙霧的概率；二分類交叉熵?fù)p失函數(shù)的目標(biāo)是最小化值，使輸出的概率分布接近真實(shí)標(biāo)簽的分布。

21、所述深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用yolo進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，yolo網(wǎng)絡(luò)由單個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成，在一次前向傳播中同時(shí)預(yù)測(cè)若干個(gè)邊界框和邊界框?qū)?yīng)的類別概率；

22、yolo的損失函數(shù)由目標(biāo)分類損失和位置回歸損失兩部分組成，使用交叉熵?fù)p失函數(shù)衡量對(duì)目標(biāo)類別的分類準(zhǔn)確性，在火源位置的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，將目標(biāo)分類損失函數(shù)表示為：

23、

24、其中，m是圖像中的火源目標(biāo)數(shù)量；c是類別數(shù)量；是目標(biāo)分類損失函數(shù)的指示函數(shù)，表示第i’個(gè)邊界框是否包含類別c’的目標(biāo)；是模型預(yù)測(cè)的第i’個(gè)邊界框?qū)儆陬悇ec’的概率；

25、使用平方損失函數(shù)衡量模型對(duì)邊界框位置的回歸準(zhǔn)確性，將損失函數(shù)表示為：

26、

27、其中，是位置回歸損失的權(quán)重，是第個(gè)邊界框的中心坐標(biāo)的橫坐標(biāo)，是第個(gè)邊界框的中心坐標(biāo)的縱坐標(biāo)，是第個(gè)邊界框的寬，是第個(gè)邊界框的高，是預(yù)測(cè)的第個(gè)邊界框的中心坐標(biāo)的橫坐標(biāo)，是預(yù)測(cè)的第個(gè)邊界框的中心坐標(biāo)的縱坐標(biāo)，是預(yù)測(cè)的第個(gè)邊界框的寬，是預(yù)測(cè)的第個(gè)邊界框的高；是平方損失函數(shù)的指示函數(shù)，表示第個(gè)邊界框是否包含目標(biāo)，如果第個(gè)邊界框包含目標(biāo)，則，否則。

28、氣體傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的氣體濃度變化，能夠檢測(cè)出若干種有害氣體，氣體傳感器采集到的氣體濃度數(shù)據(jù)通過無線或有線方式傳輸?shù)綒怏w識(shí)別模塊，氣體識(shí)別模塊利用氣體識(shí)別算法對(duì)傳感器采集到的氣體濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，以識(shí)別火災(zāi)導(dǎo)致的氣體類型及來源；

29、所述氣體識(shí)別算法采用支持向量機(jī)算法，對(duì)已知類型的氣體進(jìn)行分類，將識(shí)別到的氣體模式與已知的火災(zāi)導(dǎo)致的氣體類型及其特征進(jìn)行匹配，以確定監(jiān)測(cè)到的氣體是否與火災(zāi)相關(guān)；在特征匹配過程中，通過采用歐氏距離比較特征向量之間的相似性和距離實(shí)現(xiàn)；

30、氣體識(shí)別算法根據(jù)氣體濃度數(shù)據(jù)的特征，對(duì)監(jiān)測(cè)到的氣體進(jìn)行分類識(shí)別，通過比對(duì)預(yù)先建立的氣體特征數(shù)據(jù)庫，確定監(jiān)測(cè)到的氣體屬于哪種類型；氣體識(shí)別算法分析監(jiān)測(cè)到的氣體濃度數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)，結(jié)合火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的環(huán)境因素，推斷火災(zāi)導(dǎo)致的氣體的來源。

31、在支持向量機(jī)中，給定一組訓(xùn)練樣本，每個(gè)樣本由特征向量和相應(yīng)的類別標(biāo)簽組成。svm試圖找到一個(gè)超平面，將不同類別的樣本點(diǎn)分開，并確保這個(gè)超平面到最近的樣本點(diǎn)的距離最大化。在svm中，將原始的特征空間映射到高維空間，通過一個(gè)核函數(shù)來實(shí)現(xiàn)。這樣做的目的是將樣本點(diǎn)在原始特征空間中進(jìn)行線性分割，從而在高維空間中找到一個(gè)線性超平面進(jìn)行分類。

32、svm的目標(biāo)是找到一個(gè)最大間隔超平面，即距離各類別的樣本點(diǎn)最遠(yuǎn)的超平面。這樣做的好處是可以提高模型的泛化能力，使得對(duì)未知樣本的分類更加準(zhǔn)確可靠。svm的優(yōu)化問題通過求解凸二次規(guī)劃問題來實(shí)現(xiàn)，通過引入拉格朗日乘子法，將原始的凸二次規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為對(duì)偶形式，進(jìn)而通過求解對(duì)偶問題得到最優(yōu)的超平面參數(shù)。核函數(shù)是svm的關(guān)鍵，它用來將樣本映射到高維空間。常用的核函數(shù)包括線性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)、高斯徑向基核函數(shù)等。本發(fā)明使用線性核函數(shù)。

33、最終的決策邊界是由支持向量決定的，即離超平面最近的樣本點(diǎn)。決策邊界將不同類別的樣本點(diǎn)分開，并在測(cè)試時(shí)用來進(jìn)行分類。

34、所述數(shù)據(jù)融合分析模塊，分別提取圖像識(shí)別模塊和氣體識(shí)別模塊中數(shù)據(jù)的特征，融合兩個(gè)模塊提取的特征，形成綜合的特征表示；融合過程通過加權(quán)求和實(shí)現(xiàn)，確定每個(gè)模塊提取的特征的權(quán)重，所述權(quán)重由用戶根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行設(shè)定；在加權(quán)求和后，需要對(duì)融合后的特征進(jìn)行歸一化處理，確保綜合特征具有統(tǒng)一的尺度和范圍，通過線性變換，將特征值縮放到?[0,?1]?范圍內(nèi)。

35、所述決策支持模塊使用決策樹建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，將歷史數(shù)據(jù)中的火災(zāi)等級(jí)作為標(biāo)簽，根據(jù)火災(zāi)等級(jí)將火災(zāi)事件劃分為不同的類別，所述標(biāo)簽將作為決策樹模型的訓(xùn)練目標(biāo)；使用決策樹算法對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，決策樹是一種樹形結(jié)構(gòu)，通過對(duì)特征進(jìn)行遞歸劃分進(jìn)行決策；在決策樹的訓(xùn)練過程中，根據(jù)數(shù)據(jù)特征的不同，選擇合適的劃分節(jié)點(diǎn)，使得每個(gè)節(jié)點(diǎn)所代表的樣本盡可能屬于同一類別。使用交叉驗(yàn)證方法對(duì)訓(xùn)練得到的決策樹模型進(jìn)行評(píng)估，以確保模型的泛化能力和準(zhǔn)確性，評(píng)估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、精確率、召回率和f1分?jǐn)?shù)；當(dāng)有新的數(shù)據(jù)輸入時(shí)，利用訓(xùn)練好的決策樹模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，根據(jù)新的數(shù)據(jù)特征，通過決策樹模型的遞歸劃分過程，預(yù)測(cè)火災(zāi)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，對(duì)相關(guān)人員發(fā)出警報(bào)信號(hào)；

36、建立火災(zāi)場(chǎng)景模型，包括建筑結(jié)構(gòu)、環(huán)境因素和消防設(shè)施，是基于計(jì)算機(jī)仿真的模型；利用歷史數(shù)據(jù)和場(chǎng)景模型，對(duì)火災(zāi)發(fā)展過程進(jìn)行模擬，預(yù)測(cè)火災(zāi)的蔓延路徑、火勢(shì)擴(kuò)散速度的信息，以及火災(zāi)對(duì)周圍環(huán)境和建筑的影響程度；基于模擬結(jié)果，進(jìn)行火災(zāi)的預(yù)測(cè)，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和場(chǎng)景模型，預(yù)測(cè)火災(zāi)發(fā)展的趨勢(shì)和可能的影響范圍；根據(jù)火災(zāi)預(yù)測(cè)結(jié)果，制定相應(yīng)的應(yīng)急措施方案，所述方案包括人員疏散路線、滅火方案和物資調(diào)配；根據(jù)預(yù)測(cè)的火災(zāi)蔓延路徑和影響范圍，確定各種應(yīng)急措施的具體執(zhí)行方式和優(yōu)先級(jí)。

37、在所述遠(yuǎn)程物聯(lián)控制模塊中，用戶能夠?qū)崟r(shí)查看火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的情況數(shù)據(jù)，遠(yuǎn)程控制火災(zāi)消防系統(tǒng)中的各個(gè)設(shè)備和裝置，根據(jù)火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的情況實(shí)時(shí)調(diào)整設(shè)備的工作狀態(tài)和參數(shù)；遠(yuǎn)程物聯(lián)控制模塊允許用戶靈活配置消防設(shè)備和攝像頭的參數(shù)，包括：滅火劑噴射方向、噴射量、攝像頭視角和攝像頭分辨率；遠(yuǎn)程物聯(lián)控制模塊支持用戶與火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的工作人員進(jìn)行實(shí)時(shí)通信和協(xié)調(diào)，通過即時(shí)通訊功能，用戶能夠與現(xiàn)場(chǎng)工作人員交流信息。常見的可以遠(yuǎn)程操作的消防設(shè)備包括但不限于：滅火器、噴水系統(tǒng)、煙霧排風(fēng)系統(tǒng)、自動(dòng)噴水系統(tǒng)、氣體滅火系統(tǒng)、消防門和防火卷簾門、火災(zāi)報(bào)警器、攝像頭等。

38、需要將消防設(shè)備和控制設(shè)備接入網(wǎng)絡(luò)，通過各種通信技術(shù)實(shí)現(xiàn)，如wi-fi、藍(lán)牙、zigbee、lora等。當(dāng)設(shè)備接入了網(wǎng)絡(luò)，它們就可以通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸和通信。這樣，消防設(shè)備就可以將監(jiān)測(cè)到的數(shù)據(jù)發(fā)送到遠(yuǎn)程服務(wù)器，或者接收遠(yuǎn)程指令進(jìn)行控制操作。在物聯(lián)網(wǎng)中，會(huì)有一個(gè)遠(yuǎn)程服務(wù)器用于管理和處理設(shè)備發(fā)送的數(shù)據(jù)。這個(gè)服務(wù)器是云平臺(tái)，負(fù)責(zé)接收設(shè)備發(fā)送的數(shù)據(jù)，進(jìn)行存儲(chǔ)、分析和處理，并向設(shè)備發(fā)送控制指令。遠(yuǎn)程服務(wù)器會(huì)提供應(yīng)用程序接口api，用于讓第三方應(yīng)用程序與物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行交互。通過api，用戶可以通過手機(jī)應(yīng)用或者網(wǎng)頁應(yīng)用實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備狀態(tài)、發(fā)送控制指令等。

39、在連接設(shè)備到物聯(lián)網(wǎng)時(shí)，安全性和隱私保護(hù)是非常重要的考慮因素。本發(fā)明采取適當(dāng)?shù)陌踩胧?，如?shù)據(jù)加密、身份驗(yàn)證、權(quán)限控制等，保護(hù)設(shè)備和數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。

40、一種基于火災(zāi)消防的遠(yuǎn)程物聯(lián)控制管理方法，包括以下步驟：

41、s100、通過監(jiān)控?cái)z像頭獲取火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的視頻流；

42、s200、利用圖像處理和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和識(shí)別，以確定發(fā)生火災(zāi)的精確位置、火勢(shì)大小和火源位置；

43、s300、部署氣體傳感器，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的氣體濃度；

44、s400、利用氣體識(shí)別算法對(duì)氣體成分進(jìn)行識(shí)別，以確定火災(zāi)導(dǎo)致的氣體類型及來源；

45、s500、將圖像識(shí)別模塊和氣體識(shí)別模塊獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征融合；

46、s600、對(duì)融合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和建模，綜合分析火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的情況；

47、s700、建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，根據(jù)數(shù)據(jù)融合分析模塊的分析結(jié)果，進(jìn)行火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，對(duì)相關(guān)人員發(fā)出警報(bào)信號(hào)；

48、s800、基于歷史數(shù)據(jù)和場(chǎng)景模型，進(jìn)行火災(zāi)發(fā)展趨勢(shì)的模擬和預(yù)測(cè)，生成應(yīng)急措施方案；

49、s900、提供實(shí)時(shí)查看火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)情況數(shù)據(jù)，用戶能夠遠(yuǎn)程控制火災(zāi)消防系統(tǒng)的各個(gè)設(shè)備和裝置，靈活配置消防設(shè)備和攝像頭的參數(shù)，支持與現(xiàn)場(chǎng)工作人員進(jìn)行實(shí)時(shí)通信和協(xié)調(diào)。

50、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明所達(dá)到的有益效果是：

51、本發(fā)明利用圖像識(shí)別和氣體識(shí)別技術(shù)，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的情況，并精準(zhǔn)地定位火災(zāi)的發(fā)生位置和火源位置，提高了火災(zāi)發(fā)現(xiàn)的速度和準(zhǔn)確性。

52、數(shù)據(jù)融合分析模塊能夠?qū)D像識(shí)別和氣體識(shí)別模塊獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，實(shí)現(xiàn)火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)警，及時(shí)發(fā)出警報(bào)信號(hào)，有助于提前預(yù)防火災(zāi)事故。

53、遠(yuǎn)程物聯(lián)控制模塊允許用戶實(shí)時(shí)查看火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)情況數(shù)據(jù)，并遠(yuǎn)程控制消防設(shè)備和攝像頭，靈活配置設(shè)備參數(shù)，支持與現(xiàn)場(chǎng)工作人員實(shí)時(shí)通信和協(xié)調(diào)，提高了火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的應(yīng)急響應(yīng)能力和滅火效率。