一种应用于多场景的基于火灾预测信息的控制方法及装置

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及一种应用于多场景的基于火灾预测信息的控制方法及装置。

背景技术

随着现有的建筑物越来越密集，建筑物的楼层也越来越高，如何在建筑物内的某一空间内出现零星火情时就及时控制住火情，以避免火势迅速蔓延，造成无法挽回的生命和财产损失。现有的布置于高层建筑物内的火灾自动报警系统往往过于庞大，现有的火灾自动报警系统包括触发装置、火灾报警装置、火灾警报装置和电源，其中，触发装置包括手动报警按钮和火灾探测器，火灾报警装置包括火灾报警控制器、火灾模拟显示器和数据采集器，火灾警报装置包括火灾报警器、火灾显示灯和声光报警器。

上述火灾自动报警系统仅适用于只需要布局设置火灾探测器的场所，对各个火灾报警区域进行火灾探测；这样，造成了上述常见的火灾自动报警系统所适用的场所有限，而且无法做到针对火情发生的特定空间以及特定的位置进行有效地灭火，从而无法有效且及时地控制住发生在高层建筑物内的火情。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种应用于多场景的基于火灾预测信息的控制方法、装置、计算机设备和存储介质，以解决上述技术问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种应用于多场景的基于火灾预测信息的控制方法，所述方法包括：

获取火灾预测模型和与当前场景对应的消防数据，所述消防数据至少包括与当前场景对应的场景环境数据、与当前场景对应的火灾数据、与当前场景对应的火焰数据、与当前场景对应的温度数据和与当前场景对应的火灾场景视频数据，所述火灾预测模型为能够对多场景的火灾状况进行预测的预测模型；

根据所述场景环境数据，从所述火灾预测模型中匹配火灾预测模型，得到与当前场景对应的火灾预测模型；

将所述消防数据输入至与当前场景对应的火灾预测模型中进行数据处理，得到所述火灾预测信息；

根据所述火灾预测信息生成对应的火灾控制方案；

根据所述火灾控制方案控制设置于待控制火情的目标对象内的至少一个消防设备启动工作一定时间直至所述火灾场景视频数据显示当前场景下的火情被控制。

在一种实施方式中，所述火灾预测模型包括应用于室内场景的第一火灾预测模型和应用于室外场景的第二火灾预测模型，所述根据所述场景环境数据，从所述火灾预测模型中匹配火灾预测模型，得到与当前场景对应的火灾预测模型包括：

若根据所述场景环境数据判断出当前场景为室内场景时，则从所述火灾预测模型中匹配出所述第一火灾预测模型，并将所述第一火灾预测模型作为预测当前室内场景火灾状况的火灾预测模型；

若根据所述场景环境数据判断出当前场景为室外场景时，则从所述火灾预测模型中匹配出所述第二火灾预测模型，并将所述第二火灾预测模型作为预测当前室外场景火灾状况的火灾预测模型。

在一种实施方式中，所述将所述消防数据输入至与当前场景对应的火灾预测模型中进行数据处理，得到所述火灾预测信息包括：

若根据所述场景环境数据判断出当前场景为室内火灾场景时，则将所述消防数据输入至所述第一火灾预测模型中进行数据处理，得到与室内火灾场景对应的室内火灾预测信息，所述室内火灾预测信息包括用于预测室内火灾起源对象和/起源位置的第一预测信息、用于预测室内火焰温度的第二预测信息、用于预测室内火灾等级的第三预测信息、用于预测室内火灾涉及范围的第四预测信息和用于预测室内火灾蔓延速度的第五预测信息。

在一种实施方式中，所述将所述消防数据输入至与当前场景对应的火灾预测模型中进行数据处理，得到所述火灾预测信息包括：

若根据所述场景环境数据判断出当前场景为室外火灾场景时，则将所述消防数据输入至所述第二火灾预测模型中进行数据处理，得到与室外火灾场景对应的室外火灾预测信息，所述室外火灾预测信息包括用于预测室外火灾起源对象和/起源位置的第六预测信息、用于预测室外火焰温度的第七预测信息、用于预测室外火灾等级的第八预测信息、用于预测室外火灾涉及范围的第九预测信息和用于预测室外火灾蔓延速度的第十预测信息。

在一种实施方式中，在所述得到火灾预测信息之后，所述方法还包括：

根据所述火灾预测信息生成对应的逃生方案，并将所述逃生方案推送至对应的多个目标对象的终端设备上，所述逃生方案包括能够在所述终端设备显示屏幕上显示的、且与所处环境对应的实时电子地图和多个推荐的电子逃生路线图。

在一种实施方式中，在所述得到火灾预测信息之后，所述方法还包括：

启动设置于当前场景内的各个声音报警设备发出警报声进行报警，和/或，启动设置于当前场景内的各个光学报警设备发出闪烁光进行报警。

在一种实施方式中，在所述得到火灾预测信息之后，所述方法还包括：

将所述火灾预测信息上报至云端监控中心。

第二方面，本申请实施例提供了一种应用于多场景的基于火灾预测信息的控制装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取火灾预测模型和与当前场景对应的消防数据，所述消防数据至少包括与当前场景对应的场景环境数据、与当前场景对应的火灾数据、与当前场景对应的火焰数据、与当前场景对应的温度数据和与当前场景对应的火灾场景视频数据，所述火灾预测模型为能够对多场景的火灾状况进行预测的预测模型；

匹配模块，用于根据所述获取模块获取的所述消防数据中的所述场景环境数据，从所述火灾预测模型中匹配火灾预测模型，得到与当前场景对应的火灾预测模型；

处理模块，用于将所述获取模块获取的所述消防数据输入至所述匹配模块匹配出的与当前场景对应的火灾预测模型中进行数据处理，得到火灾预测信息；

生成模块，用于根据所述处理模块得到的所述火灾预测信息生成对应的火灾控制方案；

控制模块，用于根据所述生成模块生成的所述火灾控制方案控制设置于待控制火情的目标对象内的至少一个消防设备启动工作一定时间直至所述火灾场景视频数据显示当前场景下的火情被控制。

第三方面，本申请实施例提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述的方法步骤。

第四方面，本申请实施例提供一种存储有计算机可读指令的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述的方法步骤。

本申请实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：在本申请实施例中，根据场景环境数据，从火灾预测模型中匹配火灾预测模型，得到与当前场景对应的火灾预测模型；将消防数据输入至与当前场景对应的火灾预测模型中进行数据处理，得到火灾预测信息；根据火灾预测信息生成对应的火灾控制方案；根据火灾控制方案控制设置于待控制火情的目标对象内的至少一个消防设备启动工作一定时间直至火灾场景视频数据显示当前场景下的火情被控制。因此，采用本申请实施例，能够根据消防数据中的不同的场景环境数据，采用与当前场景匹配的火灾预测模型对当前场景下的火灾状况进行预测，精准地得到当前场景下的火灾预测信息；以及根据该火灾预测信息生成火灾控制方案，并根据该火灾控制方案直接控制设置于目标对象内的至少一个消防设备启动工作一定时间，直至当前场景下的火情被控制，这样，能够快速且有效地使得不同场景下的火情被及时控制。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

图1为一个实施例中提供的应用于多场景的基于火灾预测信息的控制方法的实施环境图；

图2为一个实施例中计算机设备的内部结构框图；

图3是本公开实施例提供的一种应用于多场景的基于火灾预测信息的控制方法的流程示意图；

图4是本公开实施例提供的一种应用于多场景的基于火灾预测信息的控制装置的结构示意图。

具体实施方式

以下描述和附图充分地示出本发明的具体实施方案，以使本领域的技术人员能够实践它们。

应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

下面结合附图详细说明本公开的可选实施例。

图1为一个实施例中提供的一种应用于多场景的基于火灾预测信息的控制方法的实施环境图，如图1所示，在该实施环境中，包括计算机设备110以及终端120。

需要说明的是，终端120以及计算机设备110可为智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机等，但并不局限于此。计算机设备110以及终端110可以通过蓝牙、USB(Universal Serial Bus，通用串行总线)或者其他通讯连接方式进行连接，本发明在此不做限制。

图2为一个实施例中计算机设备的内部结构示意图。如图2所示，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、非易失性存储介质、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统、数据库和计算机可读指令，数据库中可存储有控件信息序列，该计算机可读指令被处理器执行时，可使得处理器实现应用于多场景的基于火灾预测信息的控制方法。该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个计算机设备的运行。该计算机设备的存储器中可存储有计算机可读指令，该计算机可读指令被处理器执行时，可使得处理器执行应用于多场景的基于火灾预测信息的控制方法。该计算机设备的网络接口用于与终端连接通信。本领域技术人员可以理解，图2中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

如图3所示，本公开实施例提供一种应用于多场景的基于火灾预测信息的控制方法，该应用于多场景的基于火灾预测信息的控制方法具体包括以下方法步骤：

S301：获取火灾预测模型和与当前场景对应的消防数据，消防数据至少包括与当前场景对应的场景环境数据、与当前场景对应的火灾数据、与当前场景对应的火焰数据、与当前场景对应的温度数据和与当前场景对应的火灾场景视频数据，火灾预测模型为能够对多场景的火灾状况进行预测的预测模型。

在本申请实施例中，上述仅仅罗列了常见的消防数据，还可以根据不同应用场景的需求，引入其它的消防数据，在此不再赘述。

在本申请实施例中，火灾预测模型包括应用于室内场景的第一火灾预测模型和应用于室外场景的第二火灾预测模型；这样，能够根据不同的预测模型，分别对不同场景下的消防数据进行预测，得到精准的火灾预测信息。

例如，在某一应用场景下，根据上述消防数据中的场景环境数据判断出当前场景为室内建筑物场景，则采用第一火灾预测模型对当前火情状况进行预测，得到对应的室内火灾预测信息；其中，室内火灾预测信息包括用于预测室内火灾起源对象和/起源位置的第一预测信息、用于预测室内火焰温度的第二预测信息、用于预测室内火灾等级的第三预测信息、用于预测室内火灾涉及范围的第四预测信息和用于预测室内火灾蔓延速度的第五预测信息。

又例如，在另一应用场景下，根据上述消防数据中的场景环境数据判断出当前场景为室外场景、且行驶于高速路上的某一货车内有火苗，则采用第二火灾预测模型对当前火情状况进行预测，得到对应的室外火灾预测信息；其中，室外火灾预测信息包括用于预测室外火灾起源对象和/起源位置的第六预测信息、用于预测室外火焰温度的第七预测信息、用于预测室外火灾等级的第八预测信息、用于预测室外火灾涉及范围的第九预测信息和用于预测室外火灾蔓延速度的第十预测信息。

S302：根据场景环境数据，从火灾预测模型中匹配火灾预测模型，得到与当前场景对应的火灾预测模型。

在本申请实施例中，火灾预测模型包括应用于室内场景的第一火灾预测模型和应用于室外场景的第二火灾预测模型；这样，能够根据不同的预测模型，分别对不同场景下的消防数据进行预测，得到精准的火灾预测信息。

在室内火灾场景下，计算室内烟气流动是一项重要的指标，本申请实施例中的第一火灾预测模型能够对室内的烟气流动进行计算，但并不仅限于对室内的烟气流动进行计算。

针对烟气流动的计算做如下说明：

常见的用于计算烟气流动的模型有轴对称羽流、窗羽流、顶棚射流等。

(1)对称烟羽流：

对称烟羽流，是指火灾烟气向上蔓延的过程中不受遮挡而形成的近似为倒锥形的烟羽流。通常假定羽流为轴对称结构的倒圆锥体，并且是从某个虚点产生。

1.1火焰的平均高度

上述计算火焰的平均高度的公式中，Z

1.2烟羽流的质量流量：

上述计算烟羽流的质量流量的公式中，m为羽流在Z高度处的质量流量；

Q

Z为烟羽流离开地面的某一高度；

Z

1.3烟羽流体积流量：

烟流的体积流率为：

上述计算烟羽流体积流量的公式中，T

V为烟流在高度z处的体积流率；

ρ

m为烟的产生率；

ρ

1.4平均温度

火焰平均高度及以上位置处的中心垂直线平均温升ΔT

在上述计算平均温升的公式中，T

烟流中心温度可以采用如下公式进行预测：

在上述预测烟流中心温度的公式中，T

(2)门、窗烟羽流

在有一个或多个开口的封闭空间中，火源造成的烟羽流从封闭空间壁面上的通路(如门、窗等)冒出而进人大容积且开放空间中的烟流。

气流在开口处的流动

在开口处的两侧有压力差时，会发生气流流动。与开口壁的厚度相比，开口面积很大的孔洞(如门窗空洞)的气体流动，叫做孔口流动。

开口处流量通过如下公式进行计算：

在上述公式中，α为流量系数；αA为有效面积。

(3)烟气顶棚射流

假设起火房间的顶棚是水平的，顶棚距地面的高度为H，烟羽流以轴对称的形式撞击顶棚，离开撞击区中心的水平距离为r，如果r≤0.18H，即表示羽流撞击顶棚所在圆柱形区域内，射流烟气的最高温度用下式计算：

在上述公式中，Q

在顶棚之下，羽流的撞击区外，顶棚射流的最高温度可用下面的稳态方程描述：

在一种可能的实现方式中，根据场景环境数据，从火灾预测模型中匹配火灾预测模型，得到与当前场景对应的火灾预测模型包括以下步骤：

若根据场景环境数据判断出当前场景为室内场景时，则从火灾预测模型中匹配出第一火灾预测模型，并将第一火灾预测模型作为预测当前室内场景火灾状况的火灾预测模型；

若根据场景环境数据判断出当前场景为室外场景时，则从火灾预测模型中匹配出第二火灾预测模型，并将第二火灾预测模型作为预测当前室外场景火灾状况的火灾预测模型。

S303：将消防数据输入至与当前场景对应的火灾预测模型中进行数据处理，得到火灾预测信息。

在一种可能的实现方式中，将消防数据输入至与当前场景对应的火灾预测模型中进行数据处理，得到火灾预测信息包括以下步骤：

若根据场景环境数据判断出当前场景为室内火灾场景时，则将消防数据输入至第一火灾预测模型中进行数据处理，得到与室内火灾场景对应的室内火灾预测信息，室内火灾预测信息包括用于预测室内火灾起源对象和/起源位置的第一预测信息、用于预测室内火焰温度的第二预测信息、用于预测室内火灾等级的第三预测信息、用于预测室内火灾涉及范围的第四预测信息和用于预测室内火灾蔓延速度的第五预测信息。

上述仅仅罗列了常见的室内火灾预测信息，可以根据不同应用场景的需求，通过引入更多类型的消防数据，以得到更多类型的室内火灾预测信息，在此不再赘述。

在一种可能的实现方式中，将消防数据输入至与当前场景对应的火灾预测模型中进行数据处理，得到火灾预测信息包括以下步骤：

若根据场景环境数据判断出当前场景为室外火灾场景时，则将消防数据输入至第二火灾预测模型中进行数据处理，得到与室外火灾场景对应的室外火灾预测信息，室外火灾预测信息包括用于预测室外火灾起源对象和/起源位置的第六预测信息、用于预测室外火焰温度的第七预测信息、用于预测室外火灾等级的第八预测信息、用于预测室外火灾涉及范围的第九预测信息和用于预测室外火灾蔓延速度的第十预测信息。

上述仅仅罗列了常见的室外火灾预测信息，可以根据不同应用场景的需求，通过引入更多类型的消防数据，以得到更多类型的室外火灾预测信息，在此不再赘述。

在一种可能的实现方式中，在得到火灾预测信息之后，本公开实施例提供的控制方法还包括以下步骤：

根据火灾预测信息生成对应的逃生方案，并将逃生方案推送至对应的多个目标对象的终端设备上，逃生方案包括能够在终端设备显示屏幕上显示的、且与所处环境对应的实时电子地图和多个推荐的电子逃生路线图；这样，便于用户根据多个推荐的电子逃生路线图选取任意一个进行有效逃生。

在一种可能的实现方式中，在得到火灾预测信息之后，本公开实施例提供的控制方法还包括以下步骤：

启动设置于当前场景内的各个声音报警设备发出警报声进行报警，和/或，启动设置于当前场景内的各个光学报警设备发出闪烁光进行报警；这样，可以通过警报声或者闪烁光提醒相关管理人员进行及时灭火。

在一种可能的实现方式中，在得到火灾预测信息之后，本公开实施例提供的控制方法还包括以下步骤：

将上述步骤中得到的火灾预测信息上报至云端监控中心，这样，使得云端监控中心能够实时获取到最新的火灾预测信息，便于云端监控中心的管理人员及时通知消防人员到达火灾发生的现场进行灭火救援。

S304：根据火灾预测信息生成对应的火灾控制方案。

在某一具体应用场景下，生成的火灾控制方案可以包括：针对当前火灾的等级，生成的控制方案中包括启动工作的消防设备的数量；具体地，若当前火灾的等级越高，生成的控制方案中包括的启动工作的消防设备的数量就越多，反之，则越少；针对当前火灾起源对象的属性，生成的控制方案中包括启动工作的消防设备的类型；具体地，根据当前火灾起源对象的不同属性，生成的控制方案中包括与该火灾起源对象的属性匹配的消防设备的类型；针对当前火灾起源位置，生成的控制方案中包括启动工作的消防设备的位置。上述仅仅是示例，生成的火灾控制方案除了上述列举的内容之外，还可以引入其它内容，在此不再赘述。

S305：根据火灾控制方案控制设置于待控制火情的目标对象内的至少一个消防设备启动工作一定时间直至火灾场景视频数据显示当前场景下的火情被控制。

在某一具体应用场景中，若监控到当前室内场景的A写字楼的A1房间内出现零星火苗，则根据上述步骤所生成的火灾控制方案控制设置于该A1房间内的多个消防设备同时启动工作一定时间直至现场的火灾场景视频数据显示当前场景下的火情被控制为止。

在另一具体应用场景中，若监控到当前室外场景、且行驶于高速路上的某一货车内出现零星火苗，则根据上述步骤所生成的火灾控制方案控制设置于该货车内的多个消防设备同时启动工作一定时间直至现场的火灾场景视频数据显示当前场景下的火情被控制为止。

在本公开实施例中，获取火灾预测模型和与当前场景对应的消防数据，消防数据至少包括与当前场景对应的场景环境数据、与当前场景对应的火灾数据、与当前场景对应的火焰数据、与当前场景对应的温度数据和与当前场景对应的火灾场景视频数据；火灾预测模型为能够对多场景的火灾状况进行预测的预测模型；根据场景环境数据，从火灾预测模型中匹配火灾预测模型，得到与当前场景对应的火灾预测模型；将消防数据输入至与当前场景对应的火灾预测模型中进行数据处理，得到火灾预测信息；根据火灾预测信息生成对应的火灾控制方案；以及根据火灾控制方案控制设置于待控制火情的目标对象内的至少一个消防设备启动工作一定时间直至火灾场景视频数据显示当前场景下的火情被控制。因此，采用本申请实施例，能够根据消防数据中的不同的场景环境数据，采用与当前场景匹配的火灾预测模型对当前场景下的火灾状况进行预测，精准地得到当前场景下的火灾预测信息；以及根据该火灾预测信息生成火灾控制方案，并根据该火灾控制方案直接控制设置于目标对象内的至少一个消防设备启动工作一定时间，直至当前场景下的火情被控制，这样，能够快速且有效地使得不同场景下的火情被及时控制。

下述为本发明应用于多场景的基于火灾预测信息的控制装置实施例，可以用于执行本发明应用于多场景的基于火灾预测信息的控制方法实施例。对于本发明应用于多场景的基于火灾预测信息的控制装置实施例中未披露的细节，请参照本发明应用于多场景的基于火灾预测信息的控制方法实施例。

请参见图4，其示出了本发明一个示例性实施例提供的应用于多场景的基于火灾预测信息的控制装置的结构示意图。该应用于多场景的基于火灾预测信息的控制装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为终端的全部或一部分。该应用于多场景的基于火灾预测信息的控制装置包括获取模块401、匹配模块402、处理模块403、生成模块404和控制模块405。

具体而言，获取模块401，用于获取火灾预测模型和与当前场景对应的消防数据，消防数据至少包括与当前场景对应的场景环境数据、与当前场景对应的火灾数据、与当前场景对应的火焰数据、与当前场景对应的温度数据和与当前场景对应的火灾场景视频数据，火灾预测模型为能够对多场景的火灾状况进行预测的预测模型；

匹配模块402，用于根据获取模块401获取的消防数据中的场景环境数据，从火灾预测模型中匹配火灾预测模型，得到与当前场景对应的火灾预测模型；

处理模块403，用于将获取模块401获取的消防数据输入至匹配模块402匹配出的与当前场景对应的火灾预测模型中进行数据处理，得到火灾预测信息；

生成模块404，用于根据处理模块403得到的火灾预测信息生成对应的火灾控制方案；

控制模块405，用于根据生成模块404生成的火灾控制方案控制设置于待控制火情的目标对象内的至少一个消防设备启动工作一定时间直至火灾场景视频数据显示当前场景下的火情被控制。

可选的，火灾预测模型包括应用于室内场景的第一火灾预测模型和应用于室外场景的第二火灾预测模型，匹配模块402具体用于：

若根据场景环境数据判断出当前场景为室内场景时，则从火灾预测模型中匹配出第一火灾预测模型，并将第一火灾预测模型作为预测当前室内场景火灾状况的火灾预测模型；

若根据场景环境数据判断出当前场景为室外场景时，则从火灾预测模型中匹配出第二火灾预测模型，并将第二火灾预测模型作为预测当前室外场景火灾状况的火灾预测模型。

可选的，处理模块403具体用于：

若根据场景环境数据判断出当前场景为室内火灾场景时，则将消防数据输入至第一火灾预测模型中进行数据处理，得到与室内火灾场景对应的室内火灾预测信息，室内火灾预测信息包括用于预测室内火灾起源对象和/起源位置的第一预测信息、用于预测室内火焰温度的第二预测信息、用于预测室内火灾等级的第三预测信息、用于预测室内火灾涉及范围的第四预测信息和用于预测室内火灾蔓延速度的第五预测信息。

可选的，处理模块403具体用于：

若根据场景环境数据判断出当前场景为室外火灾场景时，则将消防数据输入至第二火灾预测模型中进行数据处理，得到与室外火灾场景对应的室外火灾预测信息，室外火灾预测信息包括用于预测室外火灾起源对象和/起源位置的第六预测信息、用于预测室外火焰温度的第七预测信息、用于预测室外火灾等级的第八预测信息、用于预测室外火灾涉及范围的第九预测信息和用于预测室外火灾蔓延速度的第十预测信息。

可选的，生成模块404还用于：

在处理模块403得到火灾预测信息之后，根据处理模块403得到的火灾预测信息生成对应的逃生方案；

所述装置还包括：

推送模块(在图4中未示出)，用于将生成模块404生成的逃生方案推送至对应的多个目标对象的终端设备上，逃生方案包括能够在终端设备显示屏幕上显示的、且与所处环境对应的实时电子地图和多个推荐的电子逃生路线图。

可选的，所述装置还包括：

报警模块(在图4中未示出)，用于在处理模块403得到火灾预测信息之后，启动设置于当前场景内的各个声音报警设备发出警报声进行报警，和/或，启动设置于当前场景内的各个光学报警设备发出闪烁光进行报警。

可选的，所述装置还包括：

上报模块(在图4中未示出)，用于在处理模块403得到火灾预测信息之后，将处理模块403得到的火灾预测信息上报至云端监控中心。

需要说明的是，上述实施例提供的应用于多场景的基于火灾预测信息的控制装置在执行应用于多场景的基于火灾预测信息的控制方法时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的应用于多场景的基于火灾预测信息的控制装置与应用于多场景的基于火灾预测信息的控制方法实施例属于同一构思，其体现实现过程详见应用于多场景的基于火灾预测信息的控制方法实施例，这里不再赘述。

在本公开实施例中，获取模块用于获取火灾预测模型和与当前场景对应的消防数据，消防数据至少包括与当前场景对应的场景环境数据、与当前场景对应的火灾数据、与当前场景对应的火焰数据、与当前场景对应的温度数据和与当前场景对应的火灾场景视频数据；火灾预测模型为能够对多场景的火灾状况进行预测的预测模型；匹配模块用于根据获取模块获取的消防数据中的场景环境数据，从火灾预测模型中匹配火灾预测模型，得到与当前场景对应的火灾预测模型；处理模块用于将获取模块获取的消防数据输入至匹配模块匹配出的与当前场景对应的火灾预测模型中进行数据处理，得到火灾预测信息；生成模块用于根据处理模块得到的火灾预测信息生成对应的火灾控制方案；以及控制模块用于根据生成模块生成的火灾控制方案控制设置于待控制火情的目标对象内的至少一个消防设备启动工作一定时间直至火灾场景视频数据显示当前场景下的火情被控制。因此，采用本申请实施例，能够根据消防数据中的不同的场景环境数据，采用与当前场景匹配的火灾预测模型对当前场景下的火灾状况进行预测，精准地得到当前场景下的火灾预测信息；以及根据该火灾预测信息生成火灾控制方案，并根据该火灾控制方案直接控制设置于目标对象内的至少一个消防设备启动工作一定时间，直至当前场景下的火情被控制，这样，能够快速且有效地使得不同场景下的火情被及时控制。

在一个实施例中，提出了一种计算机设备，计算机设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：获取火灾预测模型和与当前场景对应的消防数据，消防数据至少包括与当前场景对应的场景环境数据、与当前场景对应的火灾数据、与当前场景对应的火焰数据、与当前场景对应的温度数据和与当前场景对应的火灾场景视频数据；火灾预测模型为能够对多场景的火灾状况进行预测的预测模型；根据场景环境数据，从火灾预测模型中匹配火灾预测模型，得到与当前场景对应的火灾预测模型；将消防数据输入至与当前场景对应的火灾预测模型中进行数据处理，得到火灾预测信息；根据火灾预测信息生成对应的火灾控制方案；以及根据火灾控制方案控制设置于待控制火情的目标对象内的至少一个消防设备启动工作一定时间直至火灾场景视频数据显示当前场景下的火情被控制。

在一个实施例中，提出了一种存储有计算机可读指令的存储介质，该计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行以下步骤：获取火灾预测模型和与当前场景对应的消防数据，消防数据至少包括与当前场景对应的场景环境数据、与当前场景对应的火灾数据、与当前场景对应的火焰数据、与当前场景对应的温度数据和与当前场景对应的火灾场景视频数据；火灾预测模型为能够对多场景的火灾状况进行预测的预测模型；根据场景环境数据，从火灾预测模型中匹配火灾预测模型，得到与当前场景对应的火灾预测模型；将消防数据输入至与当前场景对应的火灾预测模型中进行数据处理，得到火灾预测信息；根据火灾预测信息生成对应的火灾控制方案；以及根据火灾控制方案控制设置于待控制火情的目标对象内的至少一个消防设备启动工作一定时间直至火灾场景视频数据显示当前场景下的火情被控制。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，该计算机程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，前述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)等非易失性存储介质，或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。