基于多源数据融合的印刷车间火灾预警方法及系统与流程

本申请属于多源数据融合领域，尤其涉及一种基于多源数据融合的印刷车间火灾预警方法及系统。

背景技术：

1、印刷车间通常存放大量纸张、纸板等易燃材料，生产过程中还会使用含挥发性有机物的油墨、清洗剂和有机溶剂。上述物质在局部空间内积聚后，若遇到设备静电、线路短路、机械摩擦高温等点火源，容易诱发火灾，并可能因纸张堆叠和空气流通而迅速蔓延。传统火灾预警多依赖烟雾传感器、温度传感器或单一视频监测手段，但印刷车间环境中常存在生产粉尘、设备正常发热、油墨挥发气体和光照变化等干扰因素，单一维度监测难以准确区分正常工况与火灾早期异常，容易产生误报或漏报。

2、随着多模态感知技术的发展，视频图像、热红外图像和气体浓度等多源数据可共同反映车间现场状态，为火灾早期预警提供更全面的信息基础。然而，多模态数据在提高信息覆盖度的同时，也带来了数据维度高、模态差异大、特征冗余明显等问题。不同火灾演化阶段中，烟雾纹理、火焰闪烁、热量扩散、挥发性气体和一氧化碳浓度变化具有不同的时序特征和贡献程度，若直接将全部特征输入预警模型，不仅增加计算负担，还可能引入低贡献或干扰性特征，降低模型判断稳定性。现有方法多采用固定阈值、人工经验规则或降维方式进行特征筛选，难以充分挖掘不同模态特征之间的依赖关系，也难以量化工业场景下特征重要性及其不确定性。因此，如何从高维多源异构数据中筛选出对火灾预警更具代表性和稳定性的特征组合，成为印刷车间火灾智能预警亟需解决的问题。

技术实现思路

1、为了解决现有技术中印刷车间火灾预警依赖单一监测维度、难以处理多源异构特征冗余、无法量化特征重要性与不确定性，导致误报漏报率较高的问题，本发明提出一种基于多源数据融合的印刷车间火灾预警方法及系统。

2、第一个方面，本发明提出一种基于多源数据融合的印刷车间火灾预警方法，包括：

3、获取印刷车间多模态原始数据，提取视频图像烟雾区域的灰度共生矩阵纹理熵及火焰区域的闪烁谱质心，提取热红外图像的高温区域面积与平均温度梯度，计算挥发性有机物与一氧化碳浓度归一化时间导数的平滑比值，将提取的特征进行时序重采样，按模态分别映射至统一维度后构成多模态特征集；

4、构建包含尖峰厚尾混合先验分布的变分自编码器网络，训练阶段将所述多模态特征集进行随机通道掩码处理后输入编码器，输出各模态的特征表示，通过交叉注意力模块对各模态的特征表示进行融合处理，生成融合特征向量，并将所述融合特征向量输入解码器进行训练；

5、训练后利用变分自编码器网络对各待选特征进行多次随机通道掩码扰动前向传播，根据各待选特征对应输入通道在被保留状态和被置零状态下的火灾预警等级概率向量差异，确定各待选特征的重要性分布，基于输入通道扰动前后的散度变化确定调整因子，利用所述调整因子调整基准均值阈值和基准方差阈值，基于调整后均值阈值和调整后方差阈值筛选特征，得到最优特征子集，预警阶段基于最优特征子集对待测数据特征进行掩码处理，并由解码器输出火灾预警等级。

6、此外，本发明还涉及了一种基于多源数据融合的印刷车间火灾预警系统，包括：

7、映射模块，用于获取印刷车间多模态原始数据，提取视频图像烟雾区域的灰度共生矩阵纹理熵及火焰区域的闪烁谱质心，提取热红外图像的高温区域面积与平均温度梯度，计算挥发性有机物与一氧化碳浓度归一化时间导数的平滑比值，将提取的特征进行时序重采样，按模态分别映射至统一维度后构成多模态特征集；

8、构建模块，用于构建包含尖峰厚尾混合先验分布的变分自编码器网络，训练阶段将所述多模态特征集进行随机通道掩码处理后输入编码器，输出各模态的特征表示，通过交叉注意力模块对各模态的特征表示进行融合处理，生成融合特征向量，并将所述融合特征向量输入解码器进行训练；

9、预警模块，用于训练后利用变分自编码器网络对各待选特征进行多次随机通道掩码扰动前向传播，根据各待选特征对应输入通道在被保留状态和被置零状态下的火灾预警等级概率向量差异，确定各待选特征的重要性分布，基于输入通道扰动前后的散度变化确定调整因子，利用所述调整因子调整基准均值阈值和基准方差阈值，基于调整后均值阈值和调整后方差阈值筛选特征，得到最优特征子集，预警阶段基于最优特征子集对待测数据特征进行掩码处理，并由解码器输出火灾预警等级。

10、本发明面向印刷车间火灾早期预警场景，提取视频烟雾纹理熵、火焰闪烁谱质心、热红外高温区域特征、气体浓度变化比值，并通过时序重采样和统一维度映射形成多模态特征集。进一步构建包含尖峰厚尾混合先验分布的变分自编码器网络，结合随机通道掩码和交叉注意力模块，学习不同模态之间的依赖关系及融合表示。训练后通过随机通道掩码扰动前向传播获得特征重要性分布，并基于输入通道扰动前后的近似后验分布与先验分布之间的散度变化自适应调整特征筛选阈值，保留对预警更具代表性且满足稳定性约束的特征子集。预警阶段基于最优特征子集对待测数据特征进行掩码处理，由解码器输出火灾预警等级，从而降低冗余特征干扰，提高印刷车间火灾预警的准确性和可靠性。

1.一种基于多源数据融合的印刷车间火灾预警方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取视频图像烟雾区域的灰度共生矩阵纹理熵及火焰区域的闪烁谱质心，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述提取热红外图像的高温区域面积与平均温度梯度，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算挥发性有机物与一氧化碳浓度归一化时间导数的平滑比值，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过交叉注意力模块对各模态的特征表示进行融合处理，生成融合特征向量，包括：

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述构建包含尖峰厚尾混合先验分布的变分自编码器网络，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于输入通道扰动前后的散度变化确定调整因子，利用所述调整因子调整基准均值阈值和基准方差阈值，包括：

8.一种基于多源数据融合的印刷车间火灾预警系统，其特征在于，包括：

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述提取视频图像烟雾区域的灰度共生矩阵纹理熵及火焰区域的闪烁谱质心，包括：

10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述提取热红外图像的高温区域面积与平均温度梯度，包括：