一种消防安全系统

技术领域

本发明属于消防安全技术领域，尤其涉及一种消防安全系统。

背景技术

火灾会影响人们的身体健康与生命，因此需要采取有效的消防安全措施，以便针对火灾执行预防、警示、救助等操作。

传统的消防安全系统采用手动报警的方式来进行消防预警。具体而言，通常在建筑内部设置火灾报警器，当发生火灾时，人们可以打开火灾报警器的保护罩并且按动火灾报警器以进行火灾报警。

然而，以上的传统消防预警方式需要人们手动操作，不能有效判断火灾情况，从而不利于救援工作的顺利开展。

发明内容

本发明提供一种消防安全系统，旨在解决现有的消防预警方式需要手动报警的技术问题。

本发明是这样实现的，一种消防安全系统，所述消防安全系统包括：摄像头、热成像仪、与所述摄像头和所述热成像仪连接的通信设备、与所述通信设备通信连接的服务器以及与所述服务器通信连接的移动终端，其中，所述摄像头被配置为拍摄楼内通道的楼内通道图像，所述热成像仪被配置为拍摄所述楼内通道的热成像图像，所述服务器被配置为根据所述楼内通道图像和所述热成像图像判断安全等级，并且将与所述安全等级对应的安全策略发送给所述移动终端，所述移动终端被配置为接收并执行所述安全策略。

可选的，所述服务器还被配置为将所述楼内通道图像和所述热成像图像合并为合成图像，并且基于所述合成图像来确定人员安全信息。

可选的，所述服务器还被配置为获取分别属于不同楼层的多幅合成图像，对所述多幅合成图像进行对比，以确定失火楼层。

可选的，所述服务器还被配置为基于所述楼内通道中的目标点来进行图像合并。

可选的，所述服务器还被配置为根据所述楼内通道图像和所述热成像图像之间的像素值差异来判断所述安全等级。

可选的，所述服务器还被配置为确定所述楼内通道图像与所述热成像图像之中的指示同一对象的特征像素点，计算所述特征像素点在所述楼内通道图像中的像素值与在所述热成像图像中的像素值之间的像素值差异，基于机器学习算法训练用于表示所述像素值差异与安全等级之间的对应关系的安全等级预测模型，并且基于所述安全等级预测模型、以及实时获取的楼内通道图像和热成像图像，实时预测安全等级。

可选的，所述特征像素点为位于楼内通道内的用户的像素点。

可选的，所述特征像素点为位于楼内通道内的安全指示牌的像素点。

可选的，所述消防安全系统还包括：设置于所述楼内通道的第一排风设备，所述服务器还被配置为控制所述第一排风设备。

可选的，所述消防安全系统还包括：设置于消防通道的第二排风设备，所述服务器还被配置为控制所述第二排风设备。

本发明的有益效果如下：由于采用自动处理的方式，所以解决了手动报警的技术问题。可结合楼内通道图像和热成像图像来判断安全等级，而不使用单独的楼内通道图像或热成像图像。在这种情况下，可基于更多信息来进行判断，避免信息不足带来的误判，从而可有效提高安全等级判断的准确性。通过图像合并，甚至像素合并，可为后续计算提供更为精简的图像信息，从而提高计算效率。通过图像对比，可更准确确定失火楼层，为安全策略提供更有效的参考信息。通过像素值差进行安全等级判断，既综合运用两种图像中的信息，又减少计算量，从而可同时保障效率提高和准确性提高。通过历史数据进行预测，可有效利用历史信息并且可准确进行安全等级预测。

附图说明

图1是本发明提供的消防安全系统的示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明通过楼内通道图像和热成像图像来判断安全等级，由于参照了更多的图像信息，因此可更准确的判断安全等级。在火灾发生时，持有移动终端的用户可从服务器接收到与安全等级对应的安全策略，避免由于盲目逃生而导致的身体伤害。图1是本发明提供的消防安全系统的示意图。以下结合图1详细描述实施例。

本发明的实施例一提供了消防安全系统，其中，所述消防安全系统包括：摄像头1、热成像仪2、与所述摄像头1和所述热成像仪2连接的通信设备3、与所述通信设备3通信连接的服务器4以及与所述服务器4通信连接的移动终端5，其中，所述摄像头1被配置为拍摄楼内通道8的楼内通道图像，所述热成像仪2被配置为拍摄所述楼内通道8的热成像图像，所述服务器4被配置为根据所述楼内通道图像和所述热成像图像判断安全等级，并且将与所述安全等级对应的安全策略发送给所述移动终端5，所述移动终端5被配置为接收并执行所述安全策略。

具体而言，通信设备3与服务器4之间以及服务器4与移动终端5之间可通过基站进行通信。用户6可通过移动终端5获知安全策略，并且根据安全策略采取有效的逃生措施。例如，安全策略可指示用户6穿过屏蔽门7到达消防通道9并且通过消防通道9脱离失火建筑，这种安全策略可对应低安全等级。又如，安全策略可指示用户6在家中等候或者从楼内通道8返回到家中等待救援，这种安全策略可对应高安全等级。

本实施例结合楼内通道图像和热成像图像来判断安全等级，而不使用单独的楼内通道图像或热成像图像。在这种情况下，可基于更多信息来进行判断，避免信息不足带来的误判，从而可有效提高安全等级判断的准确性。

本发明的实施例二提供了消防安全系统，其中，所述消防安全系统包括：摄像头1、热成像仪2、与所述摄像头1和所述热成像仪2连接的通信设备3、与所述通信设备3通信连接的服务器4以及与所述服务器4通信连接的移动终端5，其中，所述摄像头1被配置为拍摄楼内通道8的楼内通道图像，所述热成像仪2被配置为拍摄所述楼内通道8的热成像图像，所述服务器4被配置为根据所述楼内通道图像和所述热成像图像判断安全等级，并且将与所述安全等级对应的安全策略发送给所述移动终端5，所述移动终端5被配置为接收并执行所述安全策略。

具体而言，通信设备3与服务器4之间以及服务器4与移动终端5之间可通过基站进行通信。用户6可通过移动终端5获知安全策略，并且根据安全策略采取有效的逃生措施。例如，安全策略可指示用户6穿过屏蔽门7到达消防通道9并且通过消防通道9脱离失火建筑，这种安全策略可对应低安全等级。又如，安全策略可指示用户6在家中等候或者从楼内通道8返回到家中等待救援，这种安全策略可对应高安全等级。

额外的，服务器4还被配置为将所述楼内通道图像和所述热成像图像合并为合成图像，并且基于所述合成图像来确定人员安全信息。可通过如下操作合成图像：确定楼内通道图像的图像坐标和热成像图像的图像坐标，将上述图像坐标统一在同一坐标系下，并且对于在同一坐标系下的属于同一坐标点的像素进行像素合并。通过图像合并，甚至像素合并，可为后续计算提供更为精简的图像信息，从而提高计算效率。

作为示例，所述服务器4还被配置为获取分别属于不同楼层的多幅合成图像，对所述多幅合成图像进行对比，以确定失火楼层。具体可通过将合成图像的深度值比较来确定失火楼层。例如，将与深度值堆高的合成图像对应的楼层确定为失火楼层。作为另一示例，失火楼层可作为确定安全等级的参考因素。例如，可降低失火楼层的安全等级，也可提高非失火楼层的安全等级。通过图像对比，可更准确确定失火楼层，为安全策略提供更有效的参考信息。

作为示例，所述服务器4还被配置为基于所述楼内通道8中的目标点来进行图像合并。例如，目标点可取自楼内通道8内的用户6，或者取自屏蔽门7上方的出口指示牌。可将目标点作为统一坐标系的原点，并且确定楼内通道图像和热成像图像上的像素点在统一坐标系下的坐标值，以将属于统一坐标系下的同一坐标值的像素点合并。通过确定目标点来进行图像合并，可减少合并带来的误差，提高结果的准确性，进一步保障人员安全。

本发明的实施例三提供了消防安全系统，其中，所述消防安全系统包括：摄像头1、热成像仪2、与所述摄像头1和所述热成像仪2连接的通信设备3、与所述通信设备3通信连接的服务器4以及与所述服务器4通信连接的移动终端5，其中，所述摄像头1被配置为拍摄楼内通道8的楼内通道图像，所述热成像仪2被配置为拍摄所述楼内通道8的热成像图像，所述服务器4被配置为根据所述楼内通道图像和所述热成像图像判断安全等级，并且将与所述安全等级对应的安全策略发送给所述移动终端5，所述移动终端5被配置为接收并执行所述安全策略。

具体而言，通信设备3与服务器4之间以及服务器4与移动终端5之间可通过基站进行通信。用户6可通过移动终端5获知安全策略，并且根据安全策略采取有效的逃生措施。例如，安全策略可指示用户6穿过屏蔽门7到达消防通道9并且通过消防通道9脱离失火建筑，这种安全策略可对应低安全等级。又如，安全策略可指示用户6在家中等候或者从楼内通道8返回到家中等待救援，这种安全策略可对应高安全等级。

额外的，所述服务器4还被配置为根据所述楼内通道图像和所述热成像图像之间的像素值差异来判断所述安全等级。通过像素值差进行安全等级判断，既综合运用两种图像中的信息，又减少计算量，从而可同时保障效率提高和准确性提高。

作为示例，所述服务器4还被配置为确定所述楼内通道图像与所述热成像图像之中的指示同一对象的特征像素点，计算所述特征像素点在所述楼内通道图像中的像素值与在所述热成像图像中的像素值之间的像素值差异，基于机器学习算法训练用于表示所述像素值差异与安全等级之间的对应关系的安全等级预测模型，并且基于所述安全等级预测模型、以及实时获取的楼内通道图像和热成像图像，实时预测安全等级。

在训练过程中，可通过历史像素值差异和对应的安全等级进行安全等级预测模型的模型训练。在使用中，可实时拍摄楼内通道图像和热成像图像，并且计算相应的像素值差异，并且将计算结果输入到安全等级预测模型，从而预测出安全等级。通过这种方式，可有效利用历史信息并且可准确进行安全等级预测。

作为示例，所述特征像素点为位于楼内通道内的用户6的像素点。作为另一示例，所述特征像素点为位于楼内通道内的安全指示牌的像素点。通过选择合适的特征像素点，可更有效提高预测精度，减少预测造成的误差。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。