[发明专利]基于云计算的机器学习灭火系统、方法以及消防设备

说明书

本发明实施例提供一种基于云计算的机器学习灭火系统、方法以及消防设备，属于人工智能技术领域。所述系统包括：本地设备，用于获取火灾现场信息并发送至云计算平台；云计算平台，用于存储火情识别模型，所述火情识别模型根据所述火灾现场信息确定灭火方案；所述本地设备还用于根据所述灭火方案执行灭火操作。所述系统基于云计算平台强大的计算能力以及火情识别模型的高准确率和更快的反应速度，可快速制定出科学合理的灭火方案，提高灭火效率及操作安全性。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，具体地涉及一种基于云计算的机器学习灭火系统、方法以及消防设备。

背景技术

在消防车的灭火现场，常常伴有较大的烟雾、大小不同的着火点和较为复杂的火场情况，消防人员在灭火救援的时候，很难看到具体的着火物体和发现所有危险的着火点，并且各着火点选用的灭火剂种类及喷射方式需要人工判断，这将极大地影响灭火效率。

现有技术的一种解决方案为消防人员根据经验或者根据随身戴的热成像仪器，人工判断灭火方案后手动控制消防炮和臂架进行灭火。但该方案具有这样的缺陷：灭火方案只能通过消防人员经验和火灾现场实物情报确定，而且在紧张的灭火现场，人工判断会影响灭火效率。

现有技术的另一种解决方案为通过固定的算法识别火焰基部或着火物位置轮廓，再通过集中精确喷射泡沫以覆盖着火物。但该方案采用的固定算法在面对复杂多变的现场情况时识别率低或识别不准确，且算法无法及时更新，消防设备处理器的运行速度会影响消防设备的响应速率。

针对上述问题，还未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种基于云计算的机器学习灭火系统，该系统将本地设备采集的火灾现场信息发送至云计算平台上，云计算平台上经过训练和深度学习的火情识别模型会对火情快速做出判断并确定灭火方案，再由本地设备根据该灭火方案进行灭火操作。基于云计算平台强大的计算能力以及火情识别模型的高准确率和更快的反应速度，可快速制定出科学合理的灭火方案，提高灭火效率及操作安全性。

为了实现上述目的，本发明实施例提供一种基于云计算的机器学习灭火系统，包括：本地设备，用于获取火灾现场信息并发送至云计算平台；云计算平台，用于存储火情识别模型，所述火情识别模型根据所述火灾现场信息确定灭火方案；所述本地设备还用于根据所述灭火方案执行灭火操作。

可选的，所述火情识别模型根据所述火灾现场信息确定灭火方案，包括：所述火情识别模型根据所述火灾现场信息，确定待识别标签；所述火情识别模型根据所述待识别标签确定所述灭火方案；其中所述火情识别模型的待识别标签包括：火焰温度、火焰颜色、火焰发展趋向位置、生命体、危险物品、高温热源。

可选的，在所述火情识别模型无法识别所述待识别标签或无法确定所述灭火方案的情况下，所述火情识别模型输出告警提示、请求人工干预提示及灭火备选方案。

可选的，所述本地设备，还包括：显示告警模块，用于显示所述灭火方案及所述待识别标签中的对象，或者，发出所述告警提示，并显示所述请求人工干预提示和所述灭火备选方案。

可选的，所述云计算平台，还用于训练所述火情识别模型，训练所述火情识别模型的训练样本包括标记过所述待识别标签的火灾现场信息；以及所述火情识别模型在输出所述请求人工干预提示后，接收人工干预灭火指令作为识别失败的火灾现场信息所对应的灭火方案，将该识别失败的火灾现场信息及其对应的灭火方案添加到所述训练样本中。

可选的，还包括通信模块，用于所述本地设备与所述云计算平台的通信，所述通信模块优选为5G通信模块。