[发明专利]一种火灾探测器的标定方法、装置及设备有效

专利信息
申请号: 201710453320.6 申请日: 2017-06-15
公开(公告)号: CN107230329B 公开(公告)日: 2020-04-03
发明(设计)人: 宋佳城;陈宇弘;靳东风;张男 申请(专利权)人: 深圳市泰和安科技有限公司
主分类号: G08B29/20 分类号: G08B29/20;G08B17/10
代理公司: 深圳中一联合知识产权代理有限公司 44414 代理人: 张全文
地址: 518000 广东省深圳市光明区公明*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 火灾 探测器 标定 方法 装置 设备
【权利要求书】:

1.一种火灾探测器的标定方法,其特征在于,所述火灾探测器的标定方法包括:

获取所述火灾探测器的安装位置所对应的环境参数;

根据预设的所述环境参数与火灾探测器报警阈值的对应关系,确定所述火灾探测器所对应的报警阈值,具体为:当所述环境参数为多个时,根据异常的环境参数确定所述报警阈值;

根据所述报警阈值对所述火灾探测器进行标定;

统计得到所述火灾探测器在所述安装位置所对应的报警阈值的周期变化曲线;

根据所统计的报警阈值的周期变化曲线,对现场环境进行火灾监测;

所述获取所述火灾探测器的安装位置所对应的环境参数的步骤包括:

获取所述火灾探测器的安装位置;

根据所述安装位置,确定所述火灾探测器的安装位置所对应的气温值、气压值、干燥度值、震动强度值或磁场强度值中的一种或者多种。

2.根据权利要求1所述的火灾探测器的标定方法,其特征在于,在所述根据预设的所述环境参数与火灾探测器报警阈值的对应关系,确定所述火灾探测器所对应的报警阈值的步骤之前,所述方法还包括:

获取多种环境参数在不同取值时,在预定烟雾浓度下所对应的报警阈值的统计数据;

根据所述统计数据,以所述多种环境参数以及报警阈值为神经网络节点,训练得到包括所述环境参数与报警阈值的对应关系的神经网络模型。

3.根据权利要求1所述的火灾探测器的标定方法,其特征在于,所述报警阈值为颗粒的浓度阈值,所述火灾探测器包括暗室,以及设置在暗室中的摄像头和光源,所述摄像头采集到由光源发出的光束的图像,识别所述图像中的散射的颗粒种类和浓度,根据颗粒的浓度与颗粒的浓度阈值的比较确定是否出现异常。

4.一种火灾探测器的标定装置,其特征在于,所述火灾探测器的标定装置包括:

环境参数获取单元,用于获取所述火灾探测器的安装位置所对应的环境参数;

报警阈值确定单元,用于根据预设的所述环境参数与火灾探测器报警阈值的对应关系,确定所述火灾探测器所对应的报警阈值,具体为:当所述环境参数为多个时,根据异常的环境参数确定所述报警阈值;

标定单元,用于根据所述报警阈值对所述火灾探测器进行标定;

统计单元,用于统计得到所述火灾探测器在所述安装位置所对应的报警阈值的周期变化曲线;

火灾监测单元,用于根据所统计的报警阈值的周期变化曲线,对现场环境进行火灾监测;

所述环境参数获取单元包括:

安装位置获取子单元,用于获取所述火灾探测器的安装位置;

参数确定子单元,用于根据所述安装位置,确定所述火灾探测器的安装位置所对应的气温值、气压值、干燥度值、震动强度值或磁场强度值中的一种或者多种。

5.根据权利要求4所述的火灾探测器的标定装置,其特征在于,所述装置还包括:

统计数据获取单元,用于获取多种环境参数在不同取值时,在预定烟雾浓度下所对应的报警阈值的统计数据;

训练单元,用于根据所述统计数据,以所述多种环境参数以及报警阈值为神经网络节点,训练得到包括所述环境参数与报警阈值的对应关系的神经网络模型。

6.一种火灾探测器的标定设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至3任一项所述火灾探测器的标定方法的步骤。

7.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至3任一项所述火灾探测器的标定方法的步骤。

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