一种基于物联网的火灾预警方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及物联网领域，尤其涉及一种基于物联网的火灾预警方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

物联网（Internet of Things，简称IoT）是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。

在传统的火灾报警系统中，当高层办公建筑内某一区域已经着火或已经构成着火危险时，将现场检测到的实际状态信息发送至报警器进行报警，而此时已经错过了最佳灭火时机，很容易导致重大危险事故发生。

发明内容

本申请实施例提供了一种基于物联网的火灾预警方法、装置、设备及存储介质，至少能够解决相关技术中在发生火灾后才进行火灾报警容易导致重大危险事故发生的问题。

本申请实施例第一方面提供了一种火灾预警方法，包括：

确定火灾易发生区域；

通过监测火灾易发生区域，确定所述火灾易发生区域中存在的风险源；

检测在所述风险源预设范围内的火灾触发因素；

根据所述火灾触发因素判断风险等级；

根据所述风险等级对火灾隐患进行预警。

可选的，所述通过监测火灾易发生区域，确定所述火灾易发生区域中存在的风险源的步骤，包括：

基于历史火灾信息获取火源图像特征；

采集火灾易发生区域的图像信息；

将所述图像信息与所有所述火源图像特征进行比对；

当所述图像信息中存在与所述火源图像特征一致的第一图像特征时，确定与所述第一图像特征对应的物品为所述火灾易发生区域中存在的风险源。

可选的，所述检测在所述风险源预设范围内的火灾触发因素的步骤，包括：

根据所述图像信息判断在所述风险源的预设范围内是否存在易燃物；

当在所述预设范围内存在易燃物时，确定所述易燃物为火灾触发因素；

和/或，检测在所述风险源的预设范围内的环境因素是否达到所述风险源的火灾触发标准；其中，所述环境因素包括温湿度、风速；

当所述环境因素达到所述火灾触发标准时，确定所述环境因素为火灾触发因素。

可选的，所述根据所述火灾触发因素判断风险等级的步骤，包括：

当所述风险源的预设范围内不存在所述易燃物和第一环境因素时，确定所述风险等级为一级险情；其中，所述第一环境因素为达到火灾触发标准的环境因素；

当所述风险源的预设范围内存在所述易燃物或所述第一环境因素时，确定所述风险等级为二级险情；

当所述风险源的预设范围内存在所述易燃物和所述第一环境因素时，确定所述风险等级为三级险情。

可选的，所述根据所述火灾触发因素判断风险等级的步骤，包括：

基于神经网络构建火灾预测模型；

通过从所述历史火灾信息中提取的训练样本对所述火灾预测模型进行训练；其中，所述训练样本包括火灾的火源、环境因素以及蔓延趋势；

在所述火灾预测模型训练完成之后，预测所述风险源的风险等级。

可选的，所述根据所述风险等级对火灾隐患进行预警的步骤，包括：

基于风险等级生成预警数据，并将所述预警数据发送至预警终端；

当所述风险等级为一级险情时，控制所述预警终端向用户终端发送预警信息；

当所述风险等级为二级险情时，控制所述预警终端向用户终端发送间隔语音报警提示；

当所述风险等级为三级险情时，控制所述预警终端向用户终端发送持续语音报警提示。

可选的，所述当所述风险等级为一级险情时，控制所述预警终端向用户终端发送预警信息的步骤之后，还包括：

基于所述火灾预测模型，对所述一级险情对应的风险源进行持续预警；

当所述火灾触发因素达到触发条件时，控制所述预警终端向用户终端发送语音报警提示。

本申请实施例第二方面提供了一种火灾预警装置，包括：

火灾易发生区域确定模块，用于确定火灾易发生区域；

风险源确定模块，用于通过监测火灾易发生区域，确定所述火灾易发生区域中存在的风险源；

检测模块，用于检测在所述风险源预设范围内的火灾触发因素；

判断模块，用于根据所述火灾触发因素判断风险等级；

预警模块，用于根据所述风险等级对火灾隐患进行预警。

本申请实施例第三方面提供了一种电子设备，其特征在于，包括存储器及处理器，其中，所述处理器用于执行存储在所述存储器上的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时上述本申请实施例第一方面提供的火灾预警方法中的各步骤。

本申请实施例第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，实现上述本申请实施例第一方面提供的火灾预警方法中的各步骤。

由上可见，根据本申请方案所提供的基于物联网的火灾预警方法、装置、设备及存储介质，通过监测火灾易发生区域，确定所述火灾易发生区域中存在的风险源；检测在所述风险源预设范围内的火灾触发因素；根据所述火灾触发因素判断风险等级；根据所述风险等级对火灾隐患进行预警。通过本申请方案的实施，在确定火灾易发生区域的风险源之后，通过检测火灾触发因素判断风险等级，根据风险等级对火灾隐患进行预警，在防止重大危险事故发生的同时，提高预警的准确性。

附图说明

图1为本申请实施例提供的火灾预警方法的基本流程示意图；

图2为本申请实施例提供的火灾预警装置的程序模块示意图；

图3为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使得本申请的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而非全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

为了解决相关技术中在发生火灾后才进行火灾报警容易导致重大危险事故发生的问题，本申请实施例提供了一种火灾预警方法，如图1为本实施例提供的火灾预警方法的基本流程图，该火灾预警方法包括以下的步骤：

步骤110、确定火灾易发生区域；

随着社会的发展，高层办公建筑数量越来越多，高层办公建筑起火案例同样也越来越多。在办公区域中，易燃可燃的用品特别集中，例如办公桌上堆积的纸质文件、楼梯间拐角的堆积物或电梯间的配电设备，而由于高层办公建筑内电梯竖井分布密集，一旦发生火情，极易出现“烟囱效应”，使得火势快速蔓延，因此为了保护生命财产安全，就需要在火情出现之前进行提前预防。在本实施例中，通过分析历史火灾信息，从历史火灾信息中得到的火灾的起始区域，包括但不限于文件堆积的办公桌、用电密集的排插以及堆积有杂物的楼梯间；或对于起火条件的公知常识判断，例如高温干燥、存在易燃物、封闭环境等，确定火灾易发生区域。

步骤120、通过监测火灾易发生区域，确定火灾易发生区域中存在的风险源。

具体的，在本实施例中，通过摄像头、烟雾传感器以及温度传感器等监控设备监测火灾易发生区域，确定火灾易发生区域中存在的风险源，火灾易发生区域对应存在的风险源可能是插头插满且数据线连接复杂的排插，或者是在楼梯间抽烟时乱丢的烟头，亦或者是高温干燥的环境下的易燃物。应当说明的是，上述方案提及的监测火灾易发生区域并非是不监测高层建筑的其他区域，而是重点监测火灾易发生区域，其他区域同样会进行监测。

在本实施例一种可选的实施方式中，通过监测火灾易发生区域，确定火灾易发生区域中存在的风险源的步骤，包括：基于历史火灾信息获取火源图像特征；采集火灾易发生区域的图像信息；将图像信息与所有火源图像特征进行比对；当图像信息中存在与火源图像特征一致的第一图像特征时，确定与第一图像特征对应的物品为火灾易发生区域中存在的风险源。

具体的，在本实施例中，根据历史火灾信息获取火源图像特征，其中，历史火灾信息为灾后的分析报告，可以理解的是，在火灾发生之后，有关部门都会对火灾源头进行追溯，查明起火原因以及起火区域，例如，某次火灾的起火原因是一个烟头，那么将烟头的图像特征确定为火源图像特征；又或者，某次灾的起火原因是因为滥用排插引起的电起火，那么将排插的图像特征确定为火源图像特征。通过摄像头获取火灾易发生区域内的图像信息，然后扫描该区域内的所有图像信息，并与预存的火源图像特征进行比对，当该区域内的图像信息中存在与火源图像特征一致的图像特征时，确定该图像特征对应的物品为该区域内可能存在的风险源。

可选的，当对图像信息扫描后，未发现与火源图像特征一致的图像特征时，基于火源图像特征对火灾易发生区域内的物品进行相似度匹配，当对应的相似度高于预设阈值时，同样将对应的物品设置为风险源，例如，类型不一的排插，提高对风险源监测的准确性。

可选的，当该区域内的图像信息中存在与火源图像特征一致的图像特征时，通过红外传感器感应该图像特征对应图像的温度信息，例如，若烟头的一端温度过高，则确定烟头此时处于燃烧状态，进而才能确定此烟头为风险源；同理，当检测到排插温度过高时，判断排插随时有短路风险，于是将排插判定为风险源。通过红外感应装置对扫描出的图像进行进一步判断，进一步提高对风险源监测的准确性。

可选的，当在摄像头监测区域内未能分辨出火源图像特征并及时进行预警而发生火情时，通过红外传感器检测火源温度，从而进一步确定引起火灾的物质以及火势大小，例如在火势并未蔓延的情况下，纸张燃烧时的初始温度约为200摄氏度，而酒精燃烧时的初始温度400至500摄氏度，而根据红外传感器检测到的异常高温范围（即起火范围）确定火势大小，再根据起火物质和火势大小生成灭火方案，例如当木材起火且火势较小时，控制消防喷淋系统进行灭火，并向工作人员发出控制预警终端向用户终端发送报警提示。而当火势较大，消防喷淋系统无法对其进行有效灭火时，控制消防喷淋系统加大水源输出，并将对应的火灾信息发送给关联的消防局，使得消防队员能够针对火灾信息快速进行消费援助，有效减少火灾损失。

步骤130、检测在风险源预设范围内的火灾触发因素。

具体的，在本实施例中，仅检查到风险源，而不对风险源的火灾触发条件进行分析，如此产生的火灾预警容易产生较大误差。因此，还需要对风险源的火灾触发因素进行检测，而预设范围可以理解为风险源的风险范围，因此根据不同风险源的大小，设定的预设范围也不同，例如，正在燃烧的烟头在没有其他外力的影响下，无法点燃一米开外的物品，因此存在的风险范围很小；同理，排插的风险范围要明显大于烟头，因此预设范围要大于烟头的预设范围，通过检测火灾触发因素提高火灾预警的准确性。

在本实施例一种可选的实施方式中，检测在风险源预设范围内的火灾触发因素的步骤，包括：根据图像信息判断在风险源的预设范围内是否存在易燃物；当在预设范围内存在易燃物时，确定易燃物为火灾触发因素；和/或，检测在风险源的预设范围内的环境因素是否达到风险源的火灾触发标准；其中，环境因素包括温湿度、风速；当环境因素达到火灾触发标准时，确定环境因素为火灾触发因素。

具体的，在本实施例中，以燃烧的烟头为例，在扫描到火灾易发生区域内存在烟头之后，通过摄像头在预设的烟头影响范围之内检测是否存在易燃物（例如纸张、海绵、泡沫等），若在烟头的影响范围内存在易燃物，则确定该易燃物为火灾触发因素。而在对历史火灾信息的分析过程中，以烟头为火源的火灾中，还需要考虑温湿度、风速等环境因素，例如在低温潮湿的环境下，以烟头这样弱小的火源还不足以引发火灾。因此还需要检测当前环境因素是否达到火灾触发标准，空气湿度与火灾发生率有着极为密切的关系，据有关资料显示，当空气湿度大于60%时，发生火灾的情况不多；当空气湿度在50%-60%时，可以慢慢燃烧，但不能蔓延；湿度在40%-50%时，能发烟燃烧但不容易扩大燃烧面积；当空气湿度在30%-40%时较易燃烧并扩大蔓延；湿度低于25%时，极容易发生火灾。当天气炎热时，干燥的环境下，一个小小的烟头也容易引起大火灾。同理，风速也可以达到一个助燃的效果，也可能将正在燃烧的烟头吹得易燃物上，引起火灾。因此，通过相应仪器（例如温湿度传感器）检测当前环境因素，当环境因素达到火灾触发标准时，确定对应环境因素为火灾触发因素。

可选的，若风险源本身就是易燃物，而非烟头、排插等提供火源的物品，则只需要检测风险源的预设范围内的环境因素是否达到风险源的火灾触发标准，例如，大量的纸质文件材料堆积，堵住了打印机等设备的散热口，长时间的高温就容易引发火灾。

步骤140、根据火灾触发因素判断风险等级。

具体的，同一风险源在不同的火灾触发因素下，造成的火灾险情不一样，当所有火灾触发因素都满足时，可以仅需要一个烟头都能一瞬间吞噬整栋楼层，因此需要根据火灾触发因素判断风险等级。

可选的，当风险源的预设范围内不存在易燃物和第一环境因素时，即该风险源存在引发火灾的风险，但不具备火灾触发条件，因此将风险等级设置为一级险情，其中，第一环境因素为达到火灾触发标准的环境因素，该第一环境因素可以只有一个也可以同时存在多个。当风险源的预设范围内存在易燃物或第一环境因素时，表示当前风险源大概率会引起火灾，且达到部分火灾触发条件，因此将风险等级设置为二级险情。当风险源的预设范围内存在易燃物和第一环境因素时，表示当前风险源一定会引起火灾，且火灾触发条件充足，需要立即对该风险源进行处理，因此将该风险源设置三级险情。

可选的，当上述火灾触发因素无法清晰的划分风险等级时，可基于神经网络构建对应的火灾预测模型，通过火灾预测模型预测风险源的风险等级。具体的，在本实施例中，首先，基于神经网络的学习算法构建火灾预测模型，通过物联网的智能终端采集历史火灾信息与火灾有关的火源、环境因素以及蔓延趋势等特征信息，对相关的特征信息中的干扰信息过滤并进行权重计算等预处理，生成训练样本，根据训练样本对火灾预测模型进行训练，在完成训练之后，利用火灾预测模型预测风险源的风险等级。

步骤150、根据风险等级对火灾隐患进行预警。

可选的，根据风险等级以及对应风险源的相关信息生成预警数据，并将预警数据发送至预警终端，物业、安保等相关工作人员就可以通过预警终端及时根据不同的风险等级，对风险源做出相应处理。当风险等级为一级险情时，控制预警终端向用户终端发送预警信息，可以理解的是，一级险情代表着当前风险源不具备火灾触发条件，因此预警终端仅向物业、安保的对应显示终端上发送预警信息，用户终端会生成一个火灾隐患的显示列表，该预警信息将会在显示列表上显示，并明确记录风险源的所在区域以及风险等级，物业或安保也可以根据实际情况选择是否指派相关人员进行风险排查。当风险等级为二级险情时，控制预警终端向用户终端发送间隔语音报警提示，并在显示列表中记录风险源的所在区域以及风险等级，通过间隔的语音报警提示，提醒物业或安保当前办公楼内存在火灾触发隐患，需要增派工作人员前去处理。当风险等级为三级险情时，控制预警终端向用户终端发送持续语音报警提示，并在显示列表中记录风险源的所在区域以及风险等级，三级险情的出现表明预警系统已经确定目标风险源一定会引发火灾，通过持续的报警提示表明事情的严重性，使物业或安保立马指派相关人员前去处理风险源，提高火灾预防的有效性，减少财产损失。

可选的，当预警系统监测到三级险情时，若在预设时间内，相应的灭火人员还未赶到现场处理风险源，则控制相应区域内的消防喷头或预设在火灾易发生区域的灭火装置，对风险源的火灾隐患进行控制。

可选的，由于环境变化的不确定性，以及可能存在的人为因素影响，在将一级险情的风险源进行记录之后，还需要根据火灾预测模型对该风险源进行持续预警，防止因为环境因素的变化或人为因素影响，导致本不会引发火灾的风险源引发火灾。例如，已经满负荷运转的排插，在其预设范围内本来没有易燃物，但是由于工作处理将大量纸质文件堆放在排插旁边，此时，原本只有一级险情的风险源，在火灾预测模型的预警下变化为二级险情，于是控制预警终端向用户终端发送间隔语音报警提示。

可选的，数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生是一种超越现实的概念，可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统。在本实施例中，基于数字孪生技术构建一个高层办公建筑的数字模型，通过全息影像的方式在显示终端展示高层办公建筑的模型结构，当预警系统发现风险源时，根据预警系统发送的预警数据将风险源在数字模型中显示，为了区分风险源的不同风险等级，采用不同颜色，或者不同大小的风险源表示不同的风险等级，甚至与火灾预测模型相结合，在确定风险源的所在区域之后，通过火灾预测模型推演火灾的蔓延趋势，以提醒物业与安保等相关人员该风险源一旦发生火灾的严重性，进一步提高火灾预警效果。

基于上述申请的实施例方案，通过监测火灾易发生区域，确定火灾易发生区域中存在的风险源；检测在风险源预设范围内的火灾触发因素；根据火灾触发因素判断风险等级；根据风险等级对火灾隐患进行预警。通过本申请方案的实施，在确定火灾易发生区域的风险源之后，通过检测火灾触发因素判断风险等级，根据风险等级对火灾隐患进行预警，在防止重大危险事故发生的同时，提高预警的准确性。

图2为本申请实施例提供的一种火灾预警装置，该火灾预警装置可用于实现前述实施例中的火灾预警方法。如图2所示，该火灾预警装置主要包括：

火灾易发生区域确定模块10，用于确定火灾易发生区域；

风险源确定模块20，用于通过监测火灾易发生区域，确定火灾易发生区域中存在的风险源；

检测模块30，用于检测在风险源预设范围内的火灾触发因素；

判断模块40，用于根据火灾触发因素判断风险等级；

预警模块50，用于根据风险等级对火灾隐患进行预警。

在本实施例一种可选的实施方式中，确定模块具体用于：基于历史火灾信息获取火源图像特征；采集火灾易发生区域的图像信息；将图像信息与所有火源图像特征进行比对；当图像信息中存在与火源图像特征一致的第一图像特征时，确定与第一图像特征对应的物品为火灾易发生区域中存在的风险源。

进一步的，在本实施例一种可选的实施方式中，检测模块具体用于：根据图像信息判断在风险源的预设范围内是否存在易燃物；当在预设范围内存在易燃物时，确定易燃物为火灾触发因素；和/或，检测在风险源的预设范围内的环境因素是否达到风险源的火灾触发标准；其中，环境因素包括温湿度、风速；当环境因素达到火灾触发标准时，确定环境因素为火灾触发因素。

再进一步的，在本实施例一种可选的实施方式中，判断模块具体用于：当风险源的预设范围内不存在易燃物和第一环境因素时，确定风险等级为一级险情；其中，第一环境因素为达到火灾触发标准的环境因素；当风险源的预设范围内存在易燃物或第一环境因素时，确定风险等级为二级险情；当风险源的预设范围内存在易燃物和第一环境因素时，确定风险等级为三级险情。

进一步的，在本实施例另一种可选的实施方式中，判断模块还具体用于：基于神经网络构建火灾预测模型；通过从历史火灾信息中提取的训练样本对火灾预测模型进行训练；其中，训练样本包括火灾的火源、环境因素以及蔓延趋势；在火灾预测模型训练完成之后，预测风险源的风险等级。

进一步的，在本实施例一种可选的实施方式中，预警模块具体用于：基于风险等级生成预警数据，并将预警数据发送至预警终端；当风险等级为一级险情时，控制预警终端向用户终端发送预警信息；当风险等级为二级险情时，控制预警终端向用户终端发送间隔语音报警提示；当风险等级为三级险情时，控制预警终端向用户终端发送持续语音报警提示。

进一步的，在本实施例一种可选的实施方式中，该火灾预警装置还包括：控制模块。控制模块用于：基于火灾预测模型，对一级险情对应的风险源进行持续预警；当火灾触发因素达到触发条件时，控制预警终端向用户终端发送语音报警提示。

根据本申请方案所提供的火灾预警装置，通过监测火灾易发生区域，确定火灾易发生区域中存在的风险源；检测在风险源预设范围内的火灾触发因素；根据火灾触发因素判断风险等级；根据风险等级对火灾隐患进行预警。通过本申请方案的实施，在确定火灾易发生区域的风险源之后，通过检测火灾触发因素判断风险等级，根据风险等级对火灾隐患进行预警，在防止重大危险事故发生的同时，提高预警的准确性。

图3为本申请实施例提供的一种电子设备。该电子设备可用于实现前述实施例中的火灾预警方法，主要包括：

存储器301、处理器302及存储在存储器301上并可在处理器302上运行的计算机程序303，存储器301和处理器302通过通信连接。处理器302执行该计算机程序303时，实现前述实施例中的火灾预警方法。其中，处理器的数量可以是一个或多个。

存储器301可以是高速随机存取记忆体（RAM，Random Access Memory）存储器，也可为非不稳定的存储器（non-volatile memory），例如磁盘存储器。存储器301用于存储可执行程序代码，处理器302与存储器301耦合。

进一步的，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是设置于上述各实施例中的电子设备中，该计算机可读存储介质可以是前述图3所示实施例中的存储器。

该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前述实施例中的火灾预警方法。进一步的，该计算机可存储介质还可以是U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。

集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个可读存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的可读存储介质包括：U盘、移动硬盘、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简便描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定都是本申请所必须的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

以上为对本申请所提供的基于物联网的火灾预警方法、装置、设备及存储介质的描述，对于本领域的技术人员，依据本申请实施例的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。