基于深度学习的消防报警联动智能控制方法及系统与流程

本发明涉及消防报警，具体涉及基于深度学习的消防报警联动智能控制方法及系统。

背景技术：

1、随着高层建筑与工业园区规模持续扩大，建筑空间结构日趋复杂，火灾防控难度不断增大。传统消防报警联动控制依靠固定阈值判定与预设联动逻辑，依托单一传感信号触发处置，易受粉尘、水汽等环境因素干扰而引发误报警，且无法结合火情发展态势动态调整报警与联动控制策略。固化联动模式易造成处置过度或防控不足，难以适配多变火灾场景；此外，现有系统通常缺乏对多源消防感知数据的深度挖掘和融合分析能力，无法有效预判火情演化趋势，影响了消防报警联动的智能化水平。

2、现有公开号为cn120340193a的专利申请公开了基于深度学习的多模态传感智能消防监测系统，该系统包括：环境检测模块、检测分析模块、消防判定模块、消防预警模块以及深度学习模块，环境检测模块获取监测区域的各项信息，划分消防监控子区域；检测分析模块确定消防监控子区域的消防分析表征图像，并确定消防异常倾向参量以确定消防异常倾向类别；消防判定模块选定对应的消防分析方式，根据消防分析结果确定是否进行消防异常预警；消防预警模块根据预警的判定结果向对应的消防监控子区域发出消防预警；深度学习模块对消防监控子区域进行调整，以及根据消防预警记录确定消防遍历巡检方式；该技术方案提升了消防隐患检测的准确性，减少了冗余监测资源占用。

3、尽管现有基于深度学习的多模态传感智能消防监测系统，实现了多源传感器数据的综合采集与基于深度学习的智能风险分析及预警决策，但存在无法联动各类消防设备自动处置，难以动态生成适配火情的联动控制策略的问题。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供基于深度学习的消防报警联动智能控制方法及系统，融合多模态检测信号得到火情报警态势数据流，结合建筑空间拓扑结构构建火情态势研判模型，输出火势蔓延概率分布图，并进行火险等级划分与高风险重点预警区域标定，映射分析火情态势与联动策略生成联动控制策略指令集下发各类消防设备时序自动处置，计算综合执行偏差判断是否触发联动控制策略重规划，解决无法联动各类消防设备自动处置、难以动态生成适配火情的联动控制策略的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：

3、基于深度学习的消防报警联动智能控制方法，包括：

4、获取多模态检测信号并确定报警信息元组，融合各类传感器的报警置信度输出火情报警态势数据流；

5、结合建筑空间拓扑结构，构建火情态势研判模型，将报警点位映射为图节点，提取报警信号强度的时序演化特征，通过图扩散机制推演火情蔓延路径，输出火势蔓延概率分布图，计算分级风险量化指数，进行火险等级划分与高风险重点预警区域标定；

6、根据火险等级划分结果与高风险重点预警区域标定结果，匹配消防设备台账与空间布局，以火情蔓延趋势和设备联动约束为决策依据，对火情态势与联动策略进行映射分析，生成联动控制策略指令集；

7、将联动控制策略指令集下发至各类消防设备按照执行时序自动处置，计算综合执行偏差，判断是否触发联动控制策略重规划。

8、具体地，构建火情态势研判模型的具体步骤包括：

9、结合建筑空间拓扑结构，构建火情态势研判模型，包括输入层、时序图构建层、时序图演化层与输出层；

10、输入层，解析预设建筑空间拓扑结构文件，生成空间节点邻接图并建立报警点位映射表；对火情报警态势数据流中的报警信号强度与获取的设备状态信号进行时间对齐、归一化及缺失值填补，根据报警点位映射表关联至对应空间节点，输出实时报警特征向量序列；

11、时序图构建层，将空间节点映射为图节点形成图节点集；滑动切分实时报警特征向量序列构建动态节点特征矩阵；根据建筑空间拓扑结构初始化相邻节点连通边，融合解析出的防火门开闭状态与通风条件，动态调整连通边的权重，形成动态边权重矩阵，与图节点集、动态节点特征矩阵组成时空图序列。

12、具体地，构建火情态势研判模型的具体步骤还包括：

13、时序图演化层，接收时空图序列后利用门控循环单元对动态节点特征矩阵进行时序编码，提取报警信号强度在空间拓扑上的时序演化特征作为图扩散过程的初始状态，沿动态边权重矩阵迭代传播推演火情蔓延路径；

14、每轮迭代中，基于热传导方程计算当前图节点向邻居图节点扩散的热通量；基于烟气扩散规律计算烟气浓度向邻居图节点迁移的扩散系数，与热通量融合为物理影响力因子，修正动态边权重矩阵中与邻居图节点间的传播权重；

15、将当前图节点的状态特征与传播权重进行图卷积聚合，更新当前图节点的特征表示，经预设迭代轮数后通过sigmoid激活函数输出火势蔓延概率；

16、输出层，整合各空间节点的蔓延概率与火情蔓延路径，输出火势蔓延概率分布图。

17、具体地，动态调整连通边的权重的具体步骤包括：

18、若两个空间节点间的防火门状态为关闭，则将对应连通边的权重置为零，阻断火情蔓延路径；

19、若气流由一个空间节点流向另一个空间节点，则根据对应连通边的权重与预设的顺风增强系数计算正向传播权重；

20、否则根据对应连通边的权重与预设的逆风抑制系数计算反向传播权重。

21、具体地，输出火势蔓延概率分布图的具体步骤包括：

22、获取历史真实火情案例中时空报警序列、建筑拓扑数据与真实过火轨迹标注数据，生成火情蔓延样本集并划分为训练集与验证集，结合加权二元交叉熵函数与adam优化器训练火情态势研判模型；

23、训练完成后，实时输入当前时间窗内的火情报警态势数据流、建筑空间拓扑结构文件及设备状态信号，通过火情态势研判模型的端到端前向推理，输出火势蔓延概率分布图。

24、具体地，进行火险等级划分与高风险重点预警区域标定的具体步骤包括：

25、从火势蔓延概率分布图中提取目标区域在未来3个时间步内的火势蔓延概率均值，结合区域可燃物荷载系数、人员密度系数以及消防设施完好率系数计算分级风险量化指数，进行火险等级划分与高风险重点预警区域标定；

26、设置第一风险阈值与第二风险阈值；

27、当分级风险量化指数大于第一风险阈值时，划分对应目标区域为高级火险；当分级风险量化指数处于第二风险阈值与第一风险阈值以内时，划分对应目标区域为中级火险；当分级风险量化指数小于第二风险阈值时，划分对应目标区域为低级火险；将高级火险对应目标区域标定为高风险重点预警区域。

28、具体地，对火情态势与联动策略进行映射分析的具体步骤包括：

29、根据火险等级划分结果与高风险重点预警区域标定结果，结合消防设备台账与空间布局构建空间设备关联矩阵；定义可执行动作集合并标注响应延迟；

30、区分消防设备类型，结合设备额定作用功率、节点空间体积与空间距离参数，量化计算作用效果系数；

31、获取空间分布数据，结合火势蔓延概率分布图建立影响范围映射表，将高风险重点预警区域内的人员密集空间、疏散通道与重要设施节点划分为保护节点；

32、将节点功能重要性等级转化为量化分值，与归一化后的人员密度权重加权融合得到综合优先级分值，降序选取前m个空间节点形成必须保护空间节点列表。

33、具体地，对火情态势与联动策略进行映射分析的具体步骤还包括：

34、确定建筑空间节点邻接图，设置蔓延概率阈值计算预期过火时间，从起火源点沿建筑空间节点邻接图构建蔓延路径树，计算火势的传播速率；

35、基于必须保护空间节点列表，模拟阻断动作下的过火时间延迟量，结合预设节点风险重要性权重计算阻断收益；

36、当阻断收益大于预设预警阈值时，保留关键阻断点形成关键阻断点列表，结合空间设备关联矩阵、影响范围映射表匹配消防设备及候选动作；

37、以各候选动作的阻断收益、作用效果系数、响应延迟、火险等级、传播速率为输入信息，以火情蔓延趋势和设备联动约束为决策依据，对火情态势与联动策略进行映射分析，输出综合必要度。

38、具体地，生成联动控制策略指令集的具体步骤包括：

39、根据阻断收益、作用效果系数与响应延迟计算基础必要度，与综合必要度加权融合得到动作必要度，降序后输出设备动作候选集；

40、将设备动作候选集中候选动作按动作必要度降序排序形成初始调度队列，依次调度候选动作；

41、当候选动作对应消防设备未被占用、且与同空间内已调度动作不存在功能互斥关系时，判定不存在设备资源冲突、联动互斥，并安排在当前可用的最早时刻执行；

42、否则延迟至冲突消除后的最早可行时刻，直至全部完成编排或触发调度终止条件，生成联动控制策略指令集。

43、具体地，计算综合执行偏差的具体步骤包括：

44、将联动控制策略指令集转换为控制报文，形成待下发指令队列；结合空间设备关联矩阵，在目标消防设备异常时进行备用消防设备替换，形成经过可用性校验的待下发指令队列；

45、按照执行时序发送控制报文并获取设备动作状态，形成设备执行状态流水序列和实际下发指令集；针对各类消防设备，根据预设超时判定阈值形成经可用性校验的实际下发指令集；

46、结合设备执行状态流水序列计算节点防控达标率、阻断收益权重、整体防控达标率和时序达标率，得到设备执行偏差；

47、获取实时火情报警态势数据流并生成实际火情态势值，结合预期火情态势值加权计算火情态势偏差，与设备执行偏差融合计算综合执行偏差。

48、具体地，判断是否触发联动控制策略重规划的具体步骤包括：

49、基于综合执行偏差，判断是否触发联动控制策略重规划，设置局部调整阈值与全量重规划阈值；

50、当综合执行偏差小于或等于局部调整阈值时，判定不触发联动控制策略重规划；

51、当综合执行偏差值大于局部调整阈值且小于或等于全量重规划阈值时，判定触发局部增量重规划，调整异常关键阻断点对应的设备动作和执行时序；

52、当综合执行偏差大于全量重规划阈值时，判定触发全量重规划，重新生成各关键阻断点对应的设备动作和执行时序，得到更新后的联动控制策略指令集。

53、基于深度学习的消防报警联动智能控制系统，包括：多模融合模块、火情研判模块、联动决策模块与联动执行模块；

54、所述多模融合模块，用于获取多模态检测信号并确定报警信息元组，融合各类传感器的报警置信度输出火情报警态势数据流；

55、所述火情研判模块，用于结合建筑空间拓扑结构，构建火情态势研判模型，将报警点位映射为图节点，提取报警信号强度的时序演化特征，通过图扩散机制推演火情蔓延路径，输出火势蔓延概率分布图，计算分级风险量化指数，进行火险等级划分与高风险重点预警区域标定；

56、所述联动决策模块，用于根据火险等级划分结果与高风险重点预警区域标定结果，匹配消防设备台账与空间布局，以火情蔓延趋势和设备联动约束为决策依据，对火情态势与联动策略进行映射分析，生成联动控制策略指令集；

57、所述联动执行模块，用于将联动控制策略指令集下发至各类消防设备按照执行时序自动处置，计算综合执行偏差，判断是否触发联动控制策略重规划。

58、本发明的有益效果：

59、1.本发明通过构建火情态势研判模型输出的火势蔓延概率分布图完成火险等级划分与高风险重点预警区域标定，结合消防设备台账、空间布局构建空间设备关联矩阵，通过量化阻断收益、作用效果系数、响应延迟等参数对火情态势与联动策略进行映射分析，生成无设备资源冲突、无联动互斥的联动控制策略指令集，下发至各类消防设备按照执行时序自动处置；解决了现有技术难以统筹多类型消防设备协同作业的缺陷，实现各类消防设备一体化自动联动处置，充分匹配建筑空间设备分布与火情蔓延客观规律。

60、2.本发明通过计算综合执行偏差，设置局部调整阈值、全量重规划阈值分层判定是否触发联动控制策略重规划，依据实时火情报警态势数据流动态更新火情研判结果，并修正关键阻断点对应的设备动作与执行时序，迭代更新联动控制策略指令集；针对火情变化、设备执行异常等场景动态适配调整处置方案，克服传统方案联动策略固定、无法跟随火情实时迭代优化的弊端，持续输出适配当下火情发展趋势的联动控制策略，提升火情处置动态适配能力。