一种基于特定区域AI摄像头结构化算法的消防安全管理方法及系统与流程

本发明涉及图像数据处理的，特别涉及一种基于特定区域ai摄像头结构化算法的消防安全管理方法及系统。

背景技术：

1、目前，常见的消防安全管理手段主要包括传统的人工巡检以及安装各类简单的传感器设备，如烟雾报警器、温度传感器等。然而，这些方式存在明显的弊端。人工巡检耗费大量人力且效率低下，难以实现对区域的实时全面监测，容易出现遗漏和不及时的情况。而简单的传感器设备通常只能检测单一的物理参数，对复杂的消防安全状况的反映十分有限。

2、虽然ai 摄像头在消防安全领域逐渐得到应用，但现有的基于ai 摄像头的消防安全管理方案仍有不足。多数方案仅仅利用图像识别技术简单地检测火焰或烟雾，缺乏对消防安全状况的深度分析。同时，现有的技术在很大程度上忽略了环境因素对消防安全的重要影响。例如，温度、湿度、风向等环境因素会对火灾的发生、发展以及消防措施的有效性产生重大影响，然而当前的消防安全管理系统往往未能将这些环境因素纳入考虑范围，这就导致对消防安全的预测和判断不够准确，难以制定出高效、针对性强的消防安全管理方案。

技术实现思路

1、本发明的主要目的为提供一种基于特定区域ai摄像头结构化算法的消防安全管理方法及系统，旨在克服当前没有考虑环境因素的影响，对消防安全的预测不够准确的缺陷。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种基于特定区域ai摄像头结构化算法的消防安全管理方法，包括以下步骤：

3、基于ai摄像头对特定区域进行图像采集，得到图像数据；基于所述ai摄像头中的结构化算法对所述图像数据进行分析，得到消防安全特征；

4、获取当前的环境信息，将所述环境信息输入至偏移模型中进行计算，得到对应的偏移值；

5、基于所述偏移值对预设的消防安全预测模型的预设参数进行偏移，得到偏移后的消防安全预测模型；

6、将所述消防安全特征输入至所述偏移后的消防安全预测模型中进行预测，得到消防安全预测结果，基于所述消防安全预测结果生成对应的消防安全管理方案。

7、进一步地，所述消防安全特征包括火焰形状特征、烟雾浓度特征、热源特征；所述环境信息包括湿度信息、风力信息以及环境温度信息。

8、进一步地，基于所述ai摄像头中的结构化算法对所述图像数据进行分析，得到消防安全特征，包括：

9、基于所述ai摄像头中的结构化算法对所述图像数据进行颜色空间转换，提取指定颜色通道的颜色特征；所述颜色特征包括火焰颜色特征以及烟雾颜色特征；

10、基于所述ai摄像头中的结构化算法对所述图像数据进行边缘检测，得到边缘特征；所述边缘特征包括火焰边缘特征以及烟雾边缘特征；

11、结合所述火焰颜色特征以及火焰边缘特征，得到火焰形状特征，基于所述烟雾颜色特征以及烟雾边缘特征，得到烟雾浓度特征；

12、基于所述ai摄像头中的结构化算法将所述图像数据划分为不同区域，提取各区域的温度特征作为热源特征。

13、进一步地，将所述环境信息输入至偏移模型中进行计算，得到对应的偏移值，包括：

14、将所述环境温度信息、湿度信息、风力信息分别输入至对应的子偏移模型进行计算，得到温度偏移值、湿度偏移值以及风力偏移值；其中，各个子偏移模型基于历史数据中对应的环境信息与消防安全特征之间的关系进行训练得到；

15、对所述温度偏移值、湿度偏移值以及风力偏移值进行融合处理，得到最终的偏移值。

16、进一步地，基于所述偏移值对预设的消防安全预测模型的预设参数进行偏移，得到偏移后的消防安全预测模型，包括：

17、基于所述偏移值对所述消防安全预测模型中不同神经元之间的连接权重进行偏移计算，得到偏移后的消防安全预测模型。

18、进一步地，基于所述消防安全预测结果生成对应的消防安全管理方案之后，包括：

19、获取与所述特定区域所关联的多个消防终端；

20、与各个所述消防终端协商加密通信密钥；

21、基于所述加密通信密钥对所述消防安全管理方案进行加密之后，分发至各个所述消防终端；各个所述消防终端接收到所述消防安全管理方案之后，分别提醒消防人员进行消防管理。

22、进一步地，所述与各个所述消防终端协商加密通信密钥，包括：

23、获取各个消防终端的消防管理密钥；对各个消防终端进行排序，按照所述排序，将各个消防终端对应的消防管理密钥依序进行组合，得到密钥串；

24、获取预设格式的二叉树结构模板，将所述密钥串中的字符依序逐个添加至所述二叉树结构模板的各个节点位置上，得到密钥二叉树；

25、获取所述消防安全管理方案的生成时间，将所述生成时间中的数字字符依序逐个添加至所述密钥二叉树中，得到变更二叉树；其中，从密钥二叉树的根节点开始，各个数字字符分别添加在各个节点位置上的字符之后，形成字符组合；

26、基于所述变更二叉树，生成所述加密通信密钥。

27、进一步地，所述基于所述变更二叉树，生成所述加密通信密钥，包括：

28、获取所述消防终端的数量所对应的数字，作为第一序号；对所述密钥串中的字符进行去重，得到去重字符串，获取去重字符串中字符的数量所对应的数字，作为第二序号；获取预设的两个预设序号；

29、按照预设顺序，为所述变更二叉树的各个节点位置设置序号；

30、在所述变更二叉树中，获取对应所述第一序号、第二序号以及两个预设序号的节点作为目标节点，并将所述变更二叉树中除目标节点之外的节点作为密钥节点；

31、将各个目标节点依序进行连接，得到多条直线；根据各个所述密钥节点以及所述多条直线的位置关系，生成所述加密通信密钥。

32、本发明还提供了一种基于特定区域ai摄像头结构化算法的消防安全管理系统，包括：

33、分析单元，用于基于ai摄像头对特定区域进行图像采集，得到图像数据；基于所述ai摄像头中的结构化算法对所述图像数据进行分析，得到消防安全特征；

34、计算单元，用于获取当前的环境信息，将所述环境信息输入至偏移模型中进行计算，得到对应的偏移值；

35、偏移单元，用于基于所述偏移值对预设的消防安全预测模型的预设参数进行偏移，得到偏移后的消防安全预测模型；

36、预测单元，用于将所述消防安全特征输入至所述偏移后的消防安全预测模型中进行预测，得到消防安全预测结果，基于所述消防安全预测结果生成对应的消防安全管理方案。

37、本发明还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程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述方法的步骤。

38、本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的方法的步骤。

39、本发明提供的基于特定区域ai摄像头结构化算法的消防安全管理方法及系统，包括：基于ai摄像头对特定区域进行图像采集，得到图像数据；基于所述ai摄像头中的结构化算法对所述图像数据进行分析，得到消防安全特征；获取当前的环境信息，将所述环境信息输入至偏移模型中进行计算，得到对应的偏移值；基于所述偏移值对预设的消防安全预测模型的预设参数进行偏移，得到偏移后的消防安全预测模型；将所述消防安全特征输入至所述偏移后的消防安全预测模型中进行预测，得到消防安全预测结果，基于所述消防安全预测结果生成对应的消防安全管理方案。在本发明中，通过将环境信息输入至偏移模型中进行计算，得到对应的偏移值，并对预设的消防安全预测模型的预设参数进行偏移，使得偏移后的消防安全预测模型能够更加准确地对消防安全特征进行预测分析，使得消防安全的预测结果更加准确，从而生成合理的消防安全管理方案。