[发明专利]基于大数据和人工智能的企业安全指数分析方法及系统

权利要求书

1.一种基于大数据和人工智能的企业安全指数分析方法，其特征在于，该方法包括：

步骤S1：检测全景图像得到原料储存容器包围框的中心点和尺寸；

步骤S2：将原料储存容器视为节点，根据原料储存容器周围环境的属性，计算各节点的影响范围；

步骤S3：选取一个节点作为根节点，并将根节点作为待处理节点；

步骤S4：根据待处理节点影响范围设置第二节点，根据待处理节点与第二节点间第一路径上的其他节点的阻挡计算第二节点的第一起火时间；

步骤S5：遍历各第二节点执行以下操作：将第二节点设置为目标节点，筛选得到第一起火时间小于目标节点第一起火时间，且影响范围包含目标节点的第二节点，输出影响节点序列；根据影响节点序列中节点和待处理节点散发的热量判断目标节点是否会起火，若会起火，将待处理节点与目标节点连接，进一步计算目标节点的准确起火时间，获得待处理节点到目标节点的最终边权值；

步骤S6：将会起火的第二节点作为待处理节点，执行步骤S4-S5从根节点扩展路径，直至会起火的第二节点数量为零，得到根节点对应的树结构，根据树结构得到根节点的企业安全指数；

步骤S7：重新选取根节点，执行步骤S3-S6直至所有节点被遍历，获取各节点对应的企业安全指数，进一步获取企业最终安全指数，判断企业是否存在安全隐患。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据原料储存容器周围环境的属性，计算各节点的影响范围，包括：

计算池火影响直径S为原料储存容器的防护堤所围池面积；计算火球影响直径W为原料储存容器中可燃物质量；理想影响直径为D＝max(D₁,D₂)；

计算节点最终影响直径g为重力加速度，v为风速，以节点对应中心点为圆心，D′为直径的圆形区域为节点的影响范围。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据待处理节点与第二节点间第一路径上的其他节点的阻挡计算第二节点的第一起火时间，具体包括：

选择一个第二节点并记为节点k，连接待处理节点和节点k得到第一路径；过第二节点的中心点作垂直于第一路径的第一直线，判断除节点k对应第一直线外的第一直线与第一路径是否有交点，并将与第一路径有交点的第二节点作为阻挡节点；

计算阻挡节点对应第一直线与第一路径交点到待处理节点的距离d，并将各阻挡节点包围框投影在对应的第一直线上，获取投影l；

按d从小到大对阻挡节点进行排序得到阻挡节点序列，先将节点k的包围框投影在节点k对应的第一直线上获取投影l₀，将阻挡节点序列上第i个阻挡节点对应的l投影在l₀上得到l′_i，阻挡线段为l″_i＝l′_i∩[l₀-(l′₁∩l₀)-…-(l′_i-1∩l₀)]，l″_i对应的阻挡系数为distance()用于计算()内线段的长度，φ_i为第i个阻挡节点的影响系数；

节点k的第一起火时间N表示节点k对应第一路径上阻挡节点的数量，q(x)_k为节点k每秒接收的理想最终热量，δ_i为各阻挡节点的阻挡系数，为节点k的临界热量。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述理想最终热量的计算方法如下：

起火类型为池火时第二节点每秒接收的理想热量为其中m_f为燃烧速率，H_c为燃烧热；起火类型为火球时第二节点每秒接收的理想热量为其中q₀为火球表面的热辐射通量，x为第二节点到待处理节点的距离；

q(x)＝max(q₁(x)，q₂(x))，q(x)为第二节点每秒接收的理想最终热量。