[发明专利]火灾预测方法、存储装置、处理器

说明书

本发明公开了一种火灾预测方法、处理器、存储设备，其中火灾预测方法包括获取消防监测对象以及消防监测对象相关联的消防设备；获取消防设备相对于其对应的消防检测对象的相对位置，并将消防设备与相对位置进行绑定；建立具有消防设备在各个时刻的状态向量与相对位置关系的数字孪生系统；预测消防监测对象相关联的所有消防设备在某一时刻状态向量的取值；计算消防监测对象相关联的所有消防设备的状态向量的取值可能为火灾的概率，将消防监测对象相关联的所有消防设备对应的概率相乘，得到一个消防监测对象某一时刻发生火灾的概率。本发明可以预测未来某一时刻发生火灾的概率，可以提前进行火灾隐患消除，减少财产损失，提高建筑的安全性。

技术领域

本发明涉及火灾防范技术，尤其涉及一种可以对火灾进行有效预测的方法。

背景技术

信息物理系统(CPS)的发展，促使治理或研究对象的物理模型和信息模型得到广泛的融合应用，监控系统已从传统的信息集中采集显示逐渐朝着智能在线分析的方向发展，未来更高级的应用将体现在智能预测协同方面。目前在智慧城市领域，为了提升城市的人文治理水平，越来越多的数据被采集，同时也应用诸多数据分析的方法得到系统的运行模式和状态，以便科学、便捷地掌握人们生活环境的变化，应对突发事件。

现有技术中为了预防火灾，通常都是对与环境中存在的火灾隐患多采取定期排查的方式进行，火灾发生时的天气情况进行检测，然后再结合建筑结构的信息、发生火灾的室内的材料属性、材料参数信息，对火灾的蔓延趋势进行分析。也有的现有技术在检测到火灾发生在一定程度时，可以通过拨打救援电话的方式来对火灾进行积极的灾后处理。这些处理火灾的方式使得应对火灾事件的响应机制较为滞后，火灾引起的后果较为严重。

发明内容

为了解决火灾应对机制比较滞后的技术问题，本发明提出了一种火灾预测方法、处理器、存储装置。

本发明提出的火灾预测方法，包括步骤：

获取消防监测对象以及消防监测对象相关联的消防设备；

获取所述消防设备相对于其对应的消防检测对象的相对位置，并将所述消防设备与所述相对位置进行绑定；

建立具有所述消防设备在各个时刻的状态向量与所述相对位置关系的数字孪生系统；

预测所述数字孪生系统内所述消防监测对象相关联的所有消防设备在某一时刻状态向量的取值；

计算所述消防监测对象相关联的所有消防设备的状态向量的取值可能为火灾的概率，将所述消防监测对象相关联的所有消防设备对应的概率相乘，得到一个消防监测对象某一时刻发生火灾的概率。

在一个实施例中，通过三维建模的方式对现实场景进行建模形成虚拟的三维模型，从而获得现实场景中的消防监测对象相关联的消防设备相对于该消防监测对象的相对位置。

进一步，通过历史数据和/或实验数据训练得到的该数字孪生系统内的所述消防设备在各个时刻的状态向量与相对位置关系的LSTM深度神经网络模型。

进一步，所述计算状态向量的取值可能为火灾的概率具体包括步骤：

通过公式将所述消防设备的状态向量的取值与该消防设备对应的火灾基准状态向量进行马氏距离计算，得到马氏距离，其中Dmahal(M,N)为马氏距离，M为消防设备对应的火灾基准状态向量，N为预测的所述消防设备的状态向量的取值；

基于所述马氏距离计算该消防设备的状态向量的取值可能为火灾的概率。

进一步，通过公式计算消防设备的状态向量的取值可能为火灾的概率，其中，d表示微分符号，g表示通过马氏距离公式求得的距离变量，即d_距离，μ表示随机变量g的均值，σ表示随机变量g的方差。