一种防误报AI火灾复核装置及方法与流程

本发明涉及火灾防范领域，尤其涉及一种防误报ai火灾复核装置及方法。

背景技术：

1、海上升压站长期处于高盐雾、高湿度、强温差、强电磁干扰的海洋恶劣环境，普遍采用“无人值班、少人值守”运维模式，离岸距离远、出海运维成本高、现场应急处置难度大，站内电缆夹层、gis室、高压电气柜、主变舱等核心电气区域主要依靠吸气式极早期烟雾探测器实现火灾预警，但其仅依靠单一烟雾浓度参数判定报警，极易受盐雾气溶胶、水汽凝露、海上粉尘、设备电弧闪光、镜头挂珠等干扰产生高频误报。

2、目前行业内逐步采用视频联动复核方式降低误报，但现有技术存在多项根本性缺陷，无法适配海上升压站专属工况：

3、1. 模型通用性差、防干扰能力弱：现有ai复核方案多直接采用coco、voc通用数据集训练的yolo、ssd模型，未针对海上盐雾朦胧、镜头凝露挂珠、电气电弧闪光、稀薄阴燃烟雾等专属场景特征训练，无法区分盐雾白色气溶胶与真实电气阴燃烟雾，普遍存在“见白即报”的误判问题。

4、2. 架构依赖后台、可靠性不足：传统视频ai复核多为“前端采集+云端/后台服务器推理”架构，高度依赖海底光缆与远程服务器，一旦离岸网络中断、服务器宕机，复核功能完全失效，无法满足无人值守升压站高可靠运行要求。

5、3. 识别逻辑简单、抗干扰能力低：现有方案多采用单帧图像瞬时判定，无连续时序关联校验机制，无法过滤随风瞬态漂移的盐雾团、瞬时反光等短时干扰，误报过滤效果极差。

6、4. 火情定位模糊、处置效率低：传统复核仅能实现分区报警，无法输出火点精准物理坐标，运维人员无法快速锁定隐患位置，延误应急处置。

7、因此，现有技术无法兼顾海上升压站高干扰环境、离线可靠运行、低误报、精准定位的核心需求，亟需开发一种适配海上升压站的采用边缘本地化部署、多维度递进复核的ai火灾防误报复核方法及专用装置。

技术实现思路

1、本发明的目的在于克服现有技术的缺陷，提供一种面向海上升压站的防误报ai火灾复核方法及装置，通过构建海上专属火灾多模态数据集、改进轻量化检测模型、边缘端npu本地量化部署、多维度递进时序复核逻辑、单应性矩阵空间定位算法，实现吸气式烟雾预警的就地智能复核、盐雾干扰精准过滤、火情高精度定位，解决海上探测器高频误报、网络断联失效、定位不准的技术问题，本发明专属应用于海上升压站密闭电气核心舱室（电缆夹层、gis室、高压电气柜、主变舱）的极早期火灾复核，排除风力发电机舱、海上塔筒、陆上变电站等非目标场景，精准聚焦海上无人值守升压站细分技术空白领域。

2、第一方面，本发明提供一种防误报ai火灾复核装置，包括极早期烟雾探测单元（101）、防盐雾摄像单元（102）、集成主控单元（103）、双链路通信单元（104）、有效火情确认及火点坐标输出单元（105）及ar可视化标识（106），其中：

3、所述极早期烟雾探测单元（101）内置可调速抽气泵、防盐雾过滤网、led探测腔与气流传感器，根据环境负荷动态调节吸气流量，搭配反吹气路模块实现管网自动自清洁，并将信号传输至集成主控单元（103），所述集成主控单元（103）进一步包括边缘ai主控模块（1031）、防误报复合模型（1032）及盐雾畸变定位模块（1033）；

4、所述防盐雾摄像单元（102）通过 rj45 接口与集成主控单元（103）直连，当极早期烟雾探测单元（101）输出烟雾超限预警信号后，采集监测舱室的实时高清视频流图像；

5、所述双链路通信单元（104）与集成主控单元（103）进行双向信号交换；

6、所述有效火情确认及火点坐标输出单元（105）接收集成主控单元（103）输出的 ai推理结果，依据三级递进时序复核逻辑完成火情裁定；

7、所述 ar 可视化标识（106）接收有效火情确认及火点坐标输出单元（105）输出的火点物理坐标及集成主控单元（103）的信号，结合现场摄像头成像参数、升压站室内 cad平面底图数据，完成坐标配准映射。

8、第二方面，本发明提供一种防误报ai火灾复核方法，包括以下步骤：

9、步骤201：吸气式烟雾浓度超限预警，当检测烟雾指标超过预设一级预警阈值，生成超限预警触发信号；

10、步骤202：防盐雾摄像头采集视频流，防盐雾摄像单元采集监测区域实时高清视频图像序列，输出连续帧图像；

11、步骤203：图像去雾与水珠模糊预处理，接收步骤 202 输出的原始视频连续帧，采用暗通道先验去雾算法消除海上盐雾朦胧带来的图像灰度畸变，采用引导滤波算法完成镜头挂珠造成的局部模糊像素修复，对图像做归一化、尺寸缩放，生成适配 npu 模型输入规格的标准化图像；

12、步骤204：边缘端本地离线推理，将步骤 203 预处理完成的标准化图像送入板载嵌入式 npu，加载经过 int8 量化的海上升压站专属火灾识别模型，推理输出每一帧图像的多分类检测结果，包括目标类别、目标像素框位置、各类别置信度分数；

13、步骤205：时序稳定性判定，接收步骤 204 输出的单帧图像多分类检测结果，执行第一级递进复核逻辑；

14、步骤206：烟火关联判定，接收步骤 205 输出的时序稳定性判定结果，执行第二级递进复核逻辑；

15、步骤207：多分类混淆抑制判定，接收步骤 206 输出的烟火关联判定结果，执行第三级递进复核逻辑；

16、步骤208：有效火情确认，接收步骤 207 输出的多分类混淆抑制判定结果，输出三级递进复核最终校验结果，完成火情总裁定；

17、步骤209：误报归因分析，接收步骤 208 的裁定结果，对复核事件进行归因认清分析；

18、步骤210：单应性矩阵坐标映射，接收来自步骤 209 传递的目标像素框数据，将图像像素坐标系下的目标框中点像素坐标通过矩阵逆变换映射转换为升压站现场平面物理坐标，坐标映射计算结果传输至步骤211；

19、步骤211：火点物理坐标输出，接收步骤 208 输出的有效火情裁定指令，调取步骤210 计算得到的物理坐标数值，向外输出标准化火情报文；

20、步骤212：视频画面与底图叠加，接收步骤 208 输出的分支信号，读取输出的火点物理坐标，将 ar 火点高亮标记叠加渲染到实时监控视频画面及升压站室内 cad 底图，生成带 ar 标识的可视化视频流，同时推送至陆上运维端；同时接收来自步骤 205 跳转过来的短时干扰事件，将干扰发生位置标记叠加至画面，保存干扰事件录像与底图快照作为运维留痕，完成干扰事件记录后，返回步骤205继续对后续视频帧执行时序监测。

21、进一步的，在所述步骤201之前还包括以下离线部署准备步骤：

22、步骤s1：构建海上升压站专属多模态训练数据集；

23、步骤s2：构建并优化轻量化火灾检测基础模型；

24、步骤s3：模型迁移训练、剪枝与边缘量化部署；

25、步骤s4：边缘端自适应图像预处理与递进式ai复核推理；

26、步骤s5：单目视觉单应性矩阵火情精准定位。

27、进一步的，所述预设一级预警阈值是0.015db/m。

28、进一步的，所述输出目标类别包括烟雾、火焰、盐雾干扰、镜头水珠、电弧干扰的任一种及其组合。

29、本发明技术方案具有以下有益效果：

30、1. 场景专属适配，抗干扰性能优良、增量价值显著：采用海上升压站专属正负样本数据集与gan对抗样本训练机制，针对性区分盐雾、水珠、电弧干扰与真实烟雾火焰特征，配合优先级约束的三级递进时序复核逻辑，经六个月真实海域挂网实测，本发明误报滤除率可达99.5%以上，显著优于行业主流方案98%的误报滤除率；日均误报次数≤0.1次，相较于传统吸气式探测+通用ai复核方案日均15次以上误报，解决通用模型场景适配性差、海上高频误报的技术问题，同时，海上运维具备极强场景特殊性，升压站离岸距离普遍超20公里，单次误报触发的无效出海运维成本超5万元，本发明可降低海上无效运维频次95%、整体运维成本70%以上。

31、2. 纯边缘本地推理，离线高可靠运行：模型全部固化于设备板载npu，图像预处理、ai推理、火情判定、定位计算均在本地完成，不依赖云端、后台服务器与外网，极端断网、设备宕机工况下仍可独立工作，完全适配海上无人值守、无人运维的高可靠运行需求，与现有云端远程复核技术形成本质区别。

32、3. 小目标识别精准，响应速度快、模型适配性强：针对海上电气阴燃稀薄烟雾小目标特征，定制化采用nwd归一化瓦瑟斯坦距离损失函数+cbam注意力机制组合优化方案，适配海上升压站弱特征、强干扰场景的专属优化策略，模型经int8量化后精度损失≤0.9%，单帧推理耗时稳定在22–28ms，整体火情识别延迟小于3秒，满足电气火灾极早期预警需求，通过标准化对比实验验证：同等海上盐雾干扰工况、相同硬件设备条件下，通用coco预训练yolov8模型盐雾场景误判率47.6%、稀薄烟雾漏检率31.2%，本发明专属优化模型误判率低至0.4%、漏检率＜1%，充分证明专属数据集与定制化模型优化的必要性。

33、4. 畸变适配精准定位，应急处置高效：基于优化盐雾畸变补偿的单应性矩阵坐标映射算法，无需双目摄像头，即可实现0.5米以内高精度火情定位，ar可视化叠加火点位置，为海上无人值守工况下远程灭火、设备断电闭锁提供精准坐标依据，解决传统定位模糊、无法精准溯源的问题。

34、5. 海工专属硬件适配，降本增效显著：整机防腐、除湿、自清洁、冗余供电通信设计，完全适配海上高盐雾、高干扰恶劣环境，实现长周期免维护运行，可降低海上出海运维成本70%以上，减少无效出海运维频次95%，杜绝误报导致的设备停运、应急资源浪费问题。