[发明专利]一种燃气场站火灾预警检测方法及系统

说明书

本发明提供了一种燃气场站火灾预警检测方法及系统，属于安全监测技术领域。该方法首先采集火焰和烟雾视频数据样本集和空气数据样本集，然后对样本集提取火焰、烟雾和燃气浓度特征，利用数据样本集输入两层级联的LSTM网络模型，对两层级联的LSTM网络模型进行训练，并利用训练好的网络模型进行实时火焰、烟雾和燃气特征的检测，最后通过对火焰、烟雾和燃气的检测结果的判断，得到预警等级，并采取相应的操作。本发明充分利用了燃气场站燃气浓度的特征，结合火焰及烟雾特征，进行火灾预警检测，同时针对火焰、烟雾和燃气设置不同的阈值，针对火焰、烟雾和燃气的不同发生概率采用不同的检测总结果计算方法，使得检测结果更准确。

技术领域

本发明涉及安全检测技术领域，尤其涉及一种燃气场站火灾预警检测方法及系统。

背景技术

随着社会经济的发展，工商业用户对天然气的需求日渐增大，作为一种清洁能源，极大程度上改善了环境质量，但是它的易燃易爆等危险特性不容忽视。

目前大部分天然气场站以人员值守的方式进行安全管理，通过每日巡查发现设备及是否有天然气泄漏、场站周围是否有明火等现象，对隐患部位及时处理，以此来实现安全管理。如附图1所示。

该模式有以下几点不足：

1、主要依靠人员现场巡查发现问题；

2、巡查有时间间隔，不能确保实时发现隐患。

对于火灾的检测及预警，技术人员做了很多技术研究，对于火灾的检测和预警实现了自动化检测。

在中国专利文献CN101334924中，公开了一种火灾探测系统及其火灾探测方法，该系统包括：视频采集模块；火焰判断模块，从采集到的视频图像中提取火焰特征参数，并根据火焰特征参数进行统计分析，计算探测区域的火焰发生概率；烟雾判断模块，用于提取烟雾特征参数，并根据烟雾特征参数进行统计分析，计算探测区域的烟雾发生概率；火灾判断模块，用于根据火焰发生概率和烟雾发生概率进行融合计算，确定火灾发生概率；故障判断模块，用于识别故障信息；报警模块，用于比较火焰、烟雾和火灾发生概率与预设阈值，并根据比较结果发出相应报警信息；还包括背景光源模块，用于在探测区域的亮度分布和光线照度等级低于探测标准时，为探测区域提供背景光源；探测区域光线监测与控制单元，用于分析计算探测区域的亮度分布和光线照度等级，并在探测区域的亮度分布和光线照度等级低于探测标准时，控制所述背景光源模块的启动；常规火灾探测模块，用于检测火灾特征参数；所述火焰判断模块和/或烟雾判断模块和/或火灾判断模块进一步融合所述火灾特征参数，计算出火焰发生概率和/或烟雾发生概率和/或火灾发生概率；设定调试与自学习模块，用于对探测系统进行参数设定，并在系统发生误报警或漏报警时，利用自学习机制更新系统决策参数。该系统只对火焰和烟雾进行检测，未考虑燃气浓度特征，不适用于燃气场站的场景，且未使用机器学习网络模型，检测结果准确性不高，同时火焰和烟雾发生概率采用同一阈值，而在实际情况中，火焰和烟雾发生概率是不同的，也会导致检测结果的偏差。

现有技术至少存在以下不足：

1.未考虑燃气浓度因素，不适合燃气场站的场景。

2.火焰和烟雾发生概率判断阈值采用同一阈值，与实际情况不符，会导致检测结果偏差。

3.未使用机器学习网络模型对火焰和烟雾等特征进行深度学习，使得特征识别出现偏差。

发明内容