本發(fā)明涉及消防監(jiān)管，具體是一種基于物聯(lián)網(wǎng)的多參數(shù)綜合消防監(jiān)控系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著科技的不斷發(fā)展，智能消防系統(tǒng)在火災(zāi)預(yù)警、火災(zāi)控制和火災(zāi)救援等方面的應(yīng)用越來越廣泛。然而傳統(tǒng)消防系統(tǒng)在火災(zāi)發(fā)生時，往往依賴于人為監(jiān)測和手動操作，存在響應(yīng)速度慢、信息不全面、決策分散等問題，無法滿足現(xiàn)代消防安全的高要求。

2、特別是在復(fù)雜多變的火災(zāi)場景中，傳統(tǒng)的單一傳感器數(shù)據(jù)采集方式難以提供全面、準(zhǔn)確的火災(zāi)信息，導(dǎo)致火情判斷不準(zhǔn)確、應(yīng)急處理不及時，增加了火災(zāi)危害的風(fēng)險，為此提供一種基于物聯(lián)網(wǎng)的多參數(shù)綜合消防監(jiān)控系統(tǒng)。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的目的在于提供一種基于物聯(lián)網(wǎng)的多參數(shù)綜合消防監(jiān)控系統(tǒng)。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、一種基于物聯(lián)網(wǎng)的多參數(shù)綜合消防監(jiān)控系統(tǒng)，包括云管理終端，所述云管理終端通信連接有應(yīng)用場景可視化模塊、火災(zāi)異常檢測模塊以及消防決策規(guī)劃模塊；

4、所述應(yīng)用場景可視化模塊設(shè)置有場景數(shù)據(jù)采集單元和場景可視化單元；

5、所述場景數(shù)據(jù)采集單元用于設(shè)置若干個復(fù)合數(shù)據(jù)采集裝置采集消防場景的多種實時場景數(shù)據(jù)；

6、所述場景可視化單元用于根據(jù)各種實時場景數(shù)據(jù)生成各個復(fù)合數(shù)據(jù)采集裝置數(shù)據(jù)感知范圍內(nèi)的區(qū)域可視化模型，再根據(jù)各個復(fù)合數(shù)據(jù)采集裝置在消防場景的空間位置，對各個區(qū)域可視化模型進(jìn)行拼接得到多參數(shù)可視化場景模型，并對多參數(shù)可視化場景模型的各個位置標(biāo)注實時煙霧濃度和實時熱紋；

7、所述火災(zāi)異常檢測模塊用于將多參數(shù)可視化場景模型劃分為多個局部消防監(jiān)管場景，并設(shè)置消防監(jiān)管時點，根據(jù)各個消防監(jiān)管時點之間局部消防監(jiān)管場景的實時煙霧濃度以及實時熱紋，在多參數(shù)可視化場景模型標(biāo)注出若干個消防檢測區(qū)域，進(jìn)而通過獲取煙霧溯源向量以及實時熱紋定位消防異常區(qū)域；

8、所述消防決策規(guī)劃模塊用于根據(jù)多參數(shù)可視化場景模型中消防異常區(qū)域的所在位置，生成設(shè)備觸發(fā)決策并執(zhí)行，直到不存在消防異常區(qū)域為止。

9、進(jìn)一步的，復(fù)合數(shù)據(jù)采集裝置采集消防場景的多種實時場景數(shù)據(jù)的過程包括：

10、在消防場景內(nèi)安裝若干個復(fù)合數(shù)據(jù)采集裝置，對各個復(fù)合數(shù)據(jù)采集裝置設(shè)置相同的數(shù)據(jù)上傳周期，每當(dāng)一個數(shù)據(jù)上傳周期開始時，各個復(fù)合數(shù)據(jù)采集裝置獲取其數(shù)據(jù)感知范圍的紅外視頻數(shù)據(jù)、光學(xué)視頻數(shù)據(jù)以及煙霧濃度變化曲線，同時調(diào)取激光傳感器向整個數(shù)據(jù)感知范圍發(fā)射激光信號，進(jìn)而生成三維激光信號頻譜。

11、進(jìn)一步的，所述區(qū)域可視化模型的建立過程包括：

12、將場景數(shù)據(jù)集合實時同步于場景可視化單元，所述場景可視化單元首先根據(jù)光學(xué)視頻數(shù)據(jù)以及紅外視頻數(shù)據(jù)建立各個復(fù)合數(shù)據(jù)采集裝置數(shù)據(jù)感知范圍內(nèi)的區(qū)域光學(xué)三維模型以及區(qū)域紅外三維模型；

13、根據(jù)三維激光信號頻譜建立對應(yīng)復(fù)合數(shù)據(jù)采集裝置數(shù)據(jù)感知范圍內(nèi)的區(qū)域物件分布模型，以復(fù)合數(shù)據(jù)采集裝置在三個區(qū)域模型中的對應(yīng)位置擬合中心點，將區(qū)域光學(xué)三維模型、區(qū)域紅外三維模型以及區(qū)域物件分布模型重疊得到區(qū)域可視化模型；

14、所述區(qū)域可視化模型由若干個場景物件組成，且每個場景物件上都覆蓋有實時熱紋，每條熱紋都標(biāo)注對應(yīng)場景物件各個部分的實時溫度值。

15、進(jìn)一步的，所述多參數(shù)可視化場景模型的建立過程包括：

16、在各個區(qū)域可視化模型邊緣位置設(shè)置若干個匹配圖像區(qū)塊，并將相鄰復(fù)合數(shù)據(jù)采集裝置的區(qū)域可視化模型邊的匹配圖像區(qū)塊相互匹配，根據(jù)匹配結(jié)果對全部區(qū)域可視化模型進(jìn)行拼接操作，得到對應(yīng)數(shù)據(jù)上傳周期下的多參數(shù)可視化場景模型，并根據(jù)各個復(fù)合數(shù)據(jù)采集裝置所在位置以及相應(yīng)煙霧濃度變化曲線，標(biāo)注各個位置的實時煙霧濃度。

17、進(jìn)一步的，根據(jù)實時煙霧濃度和實時熱紋設(shè)置消防檢測區(qū)域的過程包括：

18、根據(jù)消防場景內(nèi)的房屋分布，將多參數(shù)可視化場景模型劃分為若干個局部消防監(jiān)管場景，設(shè)置煙霧濃度報警閾值以及對各種場景物件分別設(shè)置溫度報警閾值，將數(shù)據(jù)上傳周期劃分為若干個消防監(jiān)管時點，進(jìn)而每當(dāng)一個消防監(jiān)管時點開始時，火災(zāi)異常檢測模塊判斷各個局部消防監(jiān)管場景的實時煙霧濃度是否大于等于煙霧濃度報警閾值，或判斷場景物件是否存在實時溫度值大于等于相應(yīng)的溫度報警閾值的部位；

19、根據(jù)判斷結(jié)果，將存在消防隱患的局部消防監(jiān)管場景拆分為若干個大小相同的消防檢測區(qū)域，并將最近不存在消防隱患以及當(dāng)前出現(xiàn)消防隱患之間消防監(jiān)管時點對應(yīng)時間區(qū)段的局部消防監(jiān)管場景整合，得到相應(yīng)的動態(tài)局部消防監(jiān)管場景。

20、進(jìn)一步的，所述煙霧溯源向量的獲取過程包括：

21、以毫秒為單位在對應(yīng)時間區(qū)段設(shè)置若干個溯源時間節(jié)點，從最后一個溯源時間節(jié)點開始，選取動態(tài)局部消防監(jiān)管場景中實時煙霧濃度大于等于煙霧濃度報警閾值的消防檢測區(qū)域，記為初始消防檢測區(qū)域；

22、再選取倒數(shù)第二個溯源時間節(jié)點中實時煙霧濃度大于等于煙霧濃度報警閾值的消防檢測區(qū)域，根據(jù)各個選取的消防檢測區(qū)域與其最近的初始消防檢測區(qū)域生成對應(yīng)溯源時間節(jié)點之間的煙霧擴散向量；

23、重復(fù)上述生成煙霧擴散向量的過程，進(jìn)而獲取各個溯源時間節(jié)點之間的煙霧擴散向量；

24、建立三維坐標(biāo)系，將各個溯源時間節(jié)點的煙霧擴散向量映射于同一個三維坐標(biāo)系中，從最后一對溯源時間節(jié)點開始按時間順序倒數(shù)，將各條煙霧擴散向量與上一對溯源時間節(jié)點中煙霧擴散向量進(jìn)行矢量相加，其中進(jìn)行矢量相加的煙霧擴散向量之間位置相鄰且夾角度數(shù)在180度以內(nèi)；

25、當(dāng)?shù)箶?shù)第一個溯源時間節(jié)點與倒數(shù)第二個溯源時間節(jié)點之間的煙霧擴散向量完成矢量相加后，再將矢量相加后的煙霧擴散向量與倒數(shù)第三個溯源時間節(jié)點之間的煙霧擴散向量進(jìn)行矢量相加，直到第一個溯源時間節(jié)點為止，進(jìn)而獲得煙霧溯源向量。

26、進(jìn)一步的，將煙霧溯源向量所關(guān)聯(lián)的消防檢測區(qū)域記為消防異常區(qū)域，以及當(dāng)出現(xiàn)存在實時溫度值大于等于相應(yīng)的溫度報警閾值的部位的場景物件時，將場景物件所關(guān)聯(lián)的消防檢測區(qū)域記為消防異常區(qū)域。

27、進(jìn)一步的，根據(jù)消防異常區(qū)域建立設(shè)備觸發(fā)決策的過程包括：

28、根據(jù)多參數(shù)可視化場景模型中消防異常區(qū)域的位置，聯(lián)動消防異常區(qū)域最近的消防設(shè)備，并根據(jù)消防異常區(qū)域所對應(yīng)的異常種類生成相應(yīng)的設(shè)備觸發(fā)決策；

29、當(dāng)消防異常區(qū)域所對應(yīng)的異常種類為煙霧濃度異常時，則設(shè)備觸發(fā)決策為調(diào)取排煙系統(tǒng)以及滅火裝置對消防異常區(qū)域進(jìn)行定點消防異常排除；

30、若消防異常區(qū)域所對應(yīng)的異常種類為設(shè)備溫度異常，則設(shè)備觸發(fā)決策為關(guān)閉對應(yīng)場景物件的電源，以及調(diào)取滅火裝置對消防異常區(qū)域進(jìn)行定點消防異常排除；

31、當(dāng)設(shè)備觸發(fā)決策執(zhí)行后，火災(zāi)異常檢測模塊在下一個消防監(jiān)管時點重新判斷多參數(shù)可視化場景模型是否存在消防異常區(qū)域；

32、若存在消防決策規(guī)劃模塊再次生成設(shè)備觸發(fā)決策并執(zhí)行，若連續(xù)三個消防監(jiān)管時點判斷同一個位置存在消防異常區(qū)域，則生成火災(zāi)異常警報至消防場景管理人員，直到多參數(shù)可視化場景模型不存在消防異常區(qū)域為止。

33、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

34、1、本發(fā)明通過復(fù)合數(shù)據(jù)采集裝置，能夠?qū)崟r監(jiān)測火災(zāi)現(xiàn)場的多種環(huán)境參數(shù)，提供了全面且準(zhǔn)確的火災(zāi)信息，在一定程度上避免了單一參數(shù)監(jiān)測帶來的火災(zāi)誤判風(fēng)險。同時利用多參數(shù)數(shù)據(jù)生成的區(qū)域可視化模型，能夠直觀地展示火災(zāi)現(xiàn)場的實際情況，提高了決策生成效率。

35、2、本發(fā)明通過將多參數(shù)可視化場景模型劃分為多個局部消防監(jiān)管場景，并設(shè)置消防監(jiān)管時點，進(jìn)而在實現(xiàn)實時監(jiān)測火災(zāi)異常區(qū)域的同時，提高了定位火災(zāi)源頭效率，提高了火災(zāi)響應(yīng)速度。