[发明专利]基于组合算法的隧道消防水池监控方法及系统

权利要求书

1.一种基于组合算法的隧道消防水池监控方法，其特征在于，包括：

S1、通过物联网获取传感器数据及水体的视频序列，其中所述传感器数据至少包括液位值、温度值、PH值、水压值、渗漏值；

S2、对所述传感器数据进行第一阈值判断得到水体特征；

S3、根据所述视频序列获取水体运动图像；

S4、通过预建立的训练图像和事故场景的映射库，根据所述水体运动图像和所述训练图像的相似度预测当前的事故场景；

S5、将所述水体特征和所述事故场景进行回归计算得到预测结果；

其中S4中包括：

S41、预建立仿真模拟模型，其中仿真模拟模型为消防水池结构的应力模型、水体流动模型的组合模型；

S42、在所述仿真模拟模型中仿真不同事故场景，记载所述水体流动模型所模拟的水体的动态行为图像作为训练图像，并建立训练图像关联对应的目标事故区域的映射库；

S43、计算所述水体运动图像和所述训练图像的相似度；

S44、根据相似度排序在所述映射库中获得事故场景及对应的目标事故区域；

S45、将目标图像所关联的事故场景输出。

2.根据权利要求1所述的隧道消防水池监控方法，其特征在于，S3中包括：

S31、在视频序列中连续收集多帧水体的视频序列；

S32、对所述视频序列的多帧图像进行差分运算得到水体运动图像。

3.根据权利要求2所述的隧道消防水池监控方法，其特征在于，S31包括：

S311、在视频序列中分别获取连续帧的第一图像、第二图像及第三图像；

S32、对所述视频序列的多帧图像进行差分运算得到水体运动图像包括：

S321、将所述第一图像、第二图像及第三图像进行灰度化处理得到第一灰度图像、第二灰度图像、第三灰度图像；

S322、将第二灰度图像分别和第一灰度图像和第二灰度图像进行差分运算得到第一差分图像和第二差分图像；

S323、对所述第一差分图像和所述第二差分图像进行交集运算得到前景目标图像；

S324、对所述前景目标图像进行形态学处理，最终提取出水体运动图像。

4.根据权利要求3所述的隧道消防水池监控方法，其特征在于，所述S324中还包括：

S3241、对所述前景目标图像进行像素阈值判断，提取水体运动图像；其中，所述阈值判断中的阈值进行添加项，以抑制了光线变化对提取水体运动图像的影响。

5.根据权利要求1所述的隧道消防水池监控方法，其特征在于，所述隧道消防水池监控方法还包括：

S6、根据预测结果映射对应的主动干预指令和/或报警指令，并将所述主动干预指令发送至执行端；

所述执行端包括：上位机、除冻装置、进水泵、出水泵。

6.根据权利要求5所述的隧道消防水池监控方法，其特征在于，所述S5包括：

S51、通过决策树模型对所述水体特征和所述事故场景进行分类回归计算得到所述预测结果。