[发明专利]人工智能云计算多光谱烟雾高温火花火灾监控方法

说明书

本发明公开了人工智能云计算多光谱烟雾高温火花火灾监控方法，包括配置有微处理单元，使用三种类型的工业高速数码相机，其包括红外线、普通光线和紫外线高速数码相机，该工业高速数码相机用来捕获可能发生烟雾高温火花火灾位置的图像，该工业高速数码相机选装在固定平台、轨道移动平台或飞行平台上，当要求是在室外环境中覆盖长距离的和大面积的监控，并将工业高速数码相机微处理单元与卫星定位系统建立连接，以便于工业高速数码相机捕获图像时识别到烟雾高温火花火灾位置，微处理单元将捕获可能发生烟雾高温火花火灾的图像以及捕获到的图像的位置信息，通过网络发送到云端计算服务器，再由云服务器中的人工智能机器学习软件进行分析。

技术领域

本发明涉及电子信息技术领域，具体涉及一种人工智能云计算多光谱烟雾高温火花火灾监控方法。

背景技术

在当今的社会中，室内和室外环境,都有各种导致火灾事故发生的自然原因或人为原因,有各种自然环境的雷电可能引起火灾,由人为原因,各种室内和室外机器设备系统运行,所有这些系统都会发生故障并着火,在任何火灾开始之前，常见的是出问题区域或设备的部件将会先过热,发射红外线辐射(2.9μm，4.3μm，4至5μm......波长),这一个迹象，表明非常可能会发生火灾。在其他情况下,在火灾开始之前，出问题区域或设备的部件将会发出高速高温的火花,火花是高速喷射的高温小火焰或燃烧中的颗粒,在这些火花出现后，很快就可能会发生火灾事故。有些火灾,可以是非常高温的,包括金属火灾，氨气，氢气，碳氢化合物火灾,和其他化学火灾。当高温火灾开始时，它会发出紫外线辐射(波长小于300纳米),然后会发生高温火灾。此外，当火灾开始时，它通常会迅速在周围产生大量的烟雾,检测烟雾也是检测火灾的好方法。还有在大空间或室外环境中，使用传统的温度传感器或烟雾传感器,来监测火灾事故是非常困难的,因为需要安装大量的温度传感器或烟雾传感器,然后可能识别出意外事故的位置。

因此在实际情况下，在大空间或室外环境中,温度传感器或烟雾传感器多安装达不到足够的数量，结果就是检测过程无效并且无法可靠地识别出实际意外事故的位置。通常，如果警报响起，人工巡逻队将被派出以识别意外事故发生的位置。但这类型的人员搜索团队将导致处理此类意外事故的时间额外延迟。

此外，由于有限的时间,有限的运营商资源,和实时通信的额外成本高，火灾检测结果的意外事故,通常不能立即与所有管理团队的成员，监管政府官员或救援队共享的。有时候，只使用本地报警系统，监管政府官员和远离事发地点的救援队可能无法及时被通知火灾事故，这种类型的通信延迟又将导致处理此类的时间再额外延迟。如果烟雾高温火花火灾检测结果可以实时地传送给所有的管理团队成员和政府官员，那么整个社会对预防这类烟雾高温火灾的信心,和满意度也将大大提高。

发明内容

本发明的目的在于，提供人工智能云计算多光谱烟雾高温火花火灾监控方法,在大空间或室外环境中,避免了安装了大量的传感器硬件和软件，以检测出烟雾高温火花火灾意外事故的位置，免除了这类型的人员搜索团队安排，并减少了处理此类事故的额外延迟。降低了将检测结果传达给所有管理团队成员，监管政府官员和来自远方的救援队的成本，同时更缩短了分享结果的时间。而且这些检测结果可以运用任何移动设备查看。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

人工智能云计算多光谱烟雾高温火花火灾监控方法，包括配置有微处理单元，使用三种类型的工业高速数码相机，其包括红外线、普通光线和紫外线高速数码相机，该工业高速数码相机用来捕获可能发生烟雾高温火花火灾位置的图像，必须是高速相机，因为火灾的开始阶段这些火花和紫外线出现于闪光快的速度。该工业高速数码相机选装在固定平台、轨道移动平台或飞行平台上，当要求是在室外环境中覆盖长距离的和大面积的监控，并将工业高速数码相机微处理单元与卫星定位系统建立连接，以便于工业高速数码相机捕获图像时识别到烟雾高温火花火灾位置，微处理单元将捕获可能发生烟雾高温火花火灾的图像以及捕获到的图像的位置信息，通过网络发送到云端计算服务器，再由云服务器中的人工智能机器学习软件进行分析。