本技术涉及火灾检测，具体而言，涉及一种多场景的火灾智能检测方法、系统和介质。
背景技术：
1、在生活中，火灾带来的损失和伤害是巨大的，因此在火情早期就能对火灾进行智能检测至关重要。
2、然而在不同场景下，干扰因素繁多且复杂，检测的智能化、全面性以及准确性都有待提升。
3、针对上述问题，目前亟待有效的技术解决方案。
技术实现思路
1、本技术的目的在于提供一种多场景的火灾智能检测方法、系统和介质，可以根据火情初始状态指数、火情发展变化指数以及火情处理干扰系数，结合环境影响因子进行救灾难度评估，获得救援难度指数，从而获取对应的预设响应方案对火情展开对应救援工作，实现多场景的火灾智能检测的技术。
2、本技术还提供了一种多场景的火灾智能检测方法，包括以下步骤：
3、基于火灾探测器实时采集预设区域内的监测数据，并与预设阈值对比判断是否存在火灾信息；
4、若存在火灾信息，采集火源在第一监测时间点的火源状态信息，并提取获得第一监测时间点的火焰特征数据以及烟雾特征数据，进一步处理获得火情初始状态指数；
5、获取所述火源在第二监测时间点的火焰特征数据以及烟雾特征数据，并结合所述第一监测时间点的火焰特征数据以及烟雾特征数据进行处理，获得火情发展变化指数；
6、获取所述区域的场景特性数据以及人流特性数据，并处理获得火情处理干扰系数；
7、获取所述区域的环境特征数据，处理获得环境影响因子；
8、根据所述火情初始状态指数、火情发展变化指数以及火情处理干扰系数，结合所述环境影响因子进行救灾难度评估，获得救援难度指数；
9、根据所述救援难度指数与预设救援难度阈值进行对比，根据阈值对比结果获取对应的预设响应方案对所述火情展开对应救援工作。
10、可选地，在本技术所述的多场景的火灾智能检测方法中，所述基于火灾探测器实时采集预设区域内的监测数据，并与预设阈值对比判断是否存在火灾信息，包括：
11、基于火灾探测器实时采集预设区域内的监测数据，包括烟雾浓度数据以及温度数据；
12、通过预设火灾状态数据库获取与所述监测数据对应的预设火灾成立条件阈值集，包括预设烟雾浓度阈值以及预设温度阈值；
13、根据所述监测数据与对应所述预设火灾成立条件阈值集的两项阈值对应进行阈值对比；
14、若两项阈值对比结果均大于所述预设火灾成立条件阈值集的对应阈值，则所述区域内存在火灾信息；
15、若两项阈值对比结果不都大于所述预设火灾成立条件阈值集的对应阈值，则所述区域内不存在火灾信息。
16、可选地，在本技术所述的多场景的火灾智能检测方法中，所述若存在火灾信息，采集火源在第一监测时间点的火源状态信息，并提取获得第一监测时间点的火焰特征数据以及烟雾特征数据，进一步处理获得火情初始状态指数，包括：
17、若存在火灾信息，采集火源在第一监测时间点的火源状态信息，包括火焰的颜色信息、形状信息、温度信息以及亮度信息，烟雾的颜色信息、温度信息以及浓度信息；
18、根据所述火源状态信息通过预设火源特征识别模型进行处理，获得所述第一监测时间点的火焰特征数据以及烟雾特征数据；
19、所述火焰特征数据包括火焰闪烁频率数据、火焰光谱数据以及火焰热释放速率数据；
20、所述烟雾特征数据包括烟雾流动速度数据、烟雾散射率数据以及烟雾吸收率数据；
21、根据所述火焰闪烁频率数据、火焰光谱数据以及火焰热释放速率数据，结合所述烟雾流动速度数据、烟雾散射率数据以及烟雾吸收率数据进行处理，获得火情初始状态指数；
22、所述火情初始状态指数的计算公式为：
23、
24、其中，cz为火情初始状态指数，qa1、wk1、ej1分别为第一监测时间点的火焰闪烁频率数据、火焰光谱数据、火焰热释放速率数据，rh1、tg1、yf1分别为第一监测时间点的烟雾流动速度数据、烟雾散射率数据、烟雾吸收率数据，θ1、θ2、θ3、η1、η2、η3为预设特征系数。
25、可选地，在本技术所述的多场景的火灾智能检测方法中，所述获取所述火源在第二监测时间点的火焰特征数据以及烟雾特征数据，并结合所述第一监测时间点的火焰特征数据以及烟雾特征数据进行处理，获得火情发展变化指数，包括：
26、根据第二监测时间点的火源状态信息通过预设火源特征识别模型进行处理，获得所述第二监测时间点的火焰特征数据以及烟雾特征数据；
27、根据所述第二监测时间点的火焰特征数据以及烟雾特征数据，结合所述第一监测时间点的火焰特征数据以及烟雾特征数据通过预设火灾检测模型进行处理，获得火情发展变化指数；
28、所述火情发展变化指数的计算公式为：
29、
30、其中，bh为火情发展变化指数，qa2、wk2、ej2、rh2、tg2、yf2分别为第二监测时间点的火焰闪烁频率数据、火焰光谱数据、火焰热释放速率数据、烟雾流动速度数据、烟雾散射率数据、烟雾吸收率数据，qa1、wk1、ej1、rh1、tg1、yf1分别为第一监测时间点的火焰闪烁频率数据、火焰光谱数据、火焰热释放速率数据、烟雾流动速度数据、烟雾散射率数据、烟雾吸收率数据，λ1、λ2、λ3、λ4、λ5、λ6为预设特征系数。
31、可选地，在本技术所述的多场景的火灾智能检测方法中，所述获取所述区域的场景特性数据以及人流特性数据，并处理获得火情处理干扰系数，包括：
32、获取所述区域的场景特性数据以及人流特性数据；
33、所述场景特性数据包括建筑物结构特性数据、逃生口数量数据以及建筑消防设置等级数据；
34、所述人流特性数据包括人流密度数据以及人员年龄分布数据；
35、根据所述建筑物结构特性数据、逃生口数量数据以及建筑消防设置等级数据，结合所述人流密度数据以及人员年龄分布数据进行处理，获得火情处理干扰系数；
36、所述火情处理干扰系数的计算公式为：
37、
38、其中，gr为火情处理干扰系数，ud、os、pl分别为建筑物结构特性数据、逃生口数量数据、建筑消防设置等级数据，aw、sq分别为人流密度数据、人员年龄分布数据，π1、π2、ψ为预设特征系数。
39、可选地，在本技术所述的多场景的火灾智能检测方法中，所述获取所述区域的环境特征数据，处理获得环境影响因子，包括：
40、获取所述区域的环境特征数据，包括环境温度数据、环境湿度数据以及海拔高度数据；
41、根据所述环境温度数据、环境湿度数据以及海拔高度数据进行处理，获得环境影响因子；
42、所述环境影响因子的计算公式为：
43、
44、其中，hj为救援难度指数，dr、ft、ky分别为火情初始状态指数、火情发展变化指数、火情处理干扰系数、环境影响因子，δ1、δ2为预设特征系数。
45、可选地，在本技术所述的多场景的火灾智能检测方法中，所述根据所述火情初始状态指数、火情发展变化指数以及火情处理干扰系数，结合所述环境影响因子进行救灾难度评估，获得救援难度指数，包括：
46、根据所述火情初始状态指数、火情发展变化指数以及火情处理干扰系数，结合所述环境影响因子通过预设火灾救援难度评估模型进行救灾难度评估，获得救援难度指数；
47、所述救援难度指数的计算公式为：
48、
49、其中，mv为救援难度指数，cz、bh、gr、hj分别为火情初始状态指数、火情发展变化指数、火情处理干扰系数、环境影响因子，μ1、μ2、μ3、μ4为预设特征系数。
50、第二方面，本技术提供了一种多场景的火灾智能检测系统，该系统包括：存储器及处理器，所述存储器中包括多场景的火灾智能检测方法的程序，所述多场景的火灾智能检测方法的程序被所述处理器执行时实现以下步骤：
51、基于火灾探测器实时采集预设区域内的监测数据，并与预设阈值对比判断是否存在火灾信息；
52、若存在火灾信息，采集火源在第一监测时间点的火源状态信息，并提取获得第一监测时间点的火焰特征数据以及烟雾特征数据，进一步处理获得火情初始状态指数；
53、获取所述火源在第二监测时间点的火焰特征数据以及烟雾特征数据，并结合所述第一监测时间点的火焰特征数据以及烟雾特征数据进行处理，获得火情发展变化指数；
54、获取所述区域的场景特性数据以及人流特性数据，并处理获得火情处理干扰系数；
55、获取所述区域的环境特征数据，处理获得环境影响因子；
56、根据所述火情初始状态指数、火情发展变化指数以及火情处理干扰系数，结合所述环境影响因子进行救灾难度评估，获得救援难度指数；
57、根据所述救援难度指数与预设救援难度阈值进行对比，根据阈值对比结果获取对应的预设响应方案对所述火情展开对应救援工作。
58、可选地，在本技术所述的多场景的火灾智能检测系统中，所述基于火灾探测器实时采集预设区域内的监测数据，并与预设阈值对比判断是否存在火灾信息，包括：
59、基于火灾探测器实时采集预设区域内的监测数据，包括烟雾浓度数据以及温度数据；
60、通过预设火灾状态数据库获取与所述监测数据对应的预设火灾成立条件阈值集，包括预设烟雾浓度阈值以及预设温度阈值；
61、根据所述监测数据与对应所述预设火灾成立条件阈值集的两项阈值对应进行阈值对比；
62、若两项阈值对比结果均大于所述预设火灾成立条件阈值集的对应阈值，则所述区域内存在火灾信息；
63、若两项阈值对比结果不都大于所述预设火灾成立条件阈值集的对应阈值，则所述区域内不存在火灾信息。
64、第三方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储多场景的火灾智能检测方法程序，所述多场景的火灾智能检测方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的多场景的火灾智能检测方法的步骤。
65、由上可知，本技术提供的一种多场景的火灾智能检测方法、系统和介质，通过火灾探测器实时采集预设区域内的监测数据，并与预设阈值对比判断是否存在火灾信息，若存在火灾信息，采集火源在第一监测时间点的火源状态信息，并提取获得第一监测时间点的火焰特征数据以及烟雾特征数据，进一步处理获得火情初始状态指数，获取火源在第二监测时间点的火焰特征数据以及烟雾特征数据，并结合第一监测时间点的火焰特征数据以及烟雾特征数据进行处理，获得火情发展变化指数，获取区域的场景特性数据以及人流特性数据，并处理获得火情处理干扰系数，同时根据环境特征数据处理获得环境影响因子，根据火情初始状态指数、火情发展变化指数以及火情处理干扰系数，结合环境影响因子进行救灾难度评估，获得救援难度指数，并与预设救援难度阈值进行对比，根据阈值对比结果获取对应的预设响应方案对所述火情展开对应救援工作，从而实现多场景的火灾智能检测的技术。
66、本技术的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本技术实施例了解。本技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
1.一种多场景的火灾智能检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的多场景的火灾智能检测方法，其特征在于，所述基于火灾探测器实时采集预设区域内的监测数据，并与预设阈值对比判断是否存在火灾信息，包括：
3.根据权利要求2所述的多场景的火灾智能检测方法，其特征在于，所述若存在火灾信息，采集火源在第一监测时间点的火源状态信息，并提取获得第一监测时间点的火焰特征数据以及烟雾特征数据，进一步处理获得火情初始状态指数，包括：
4.根据权利要求3所述的多场景的火灾智能检测方法，其特征在于，所述获取所述火源在第二监测时间点的火焰特征数据以及烟雾特征数据，并结合所述第一监测时间点的火焰特征数据以及烟雾特征数据进行处理，获得火情发展变化指数，包括：
5.根据权利要求4所述的多场景的火灾智能检测方法，其特征在于，所述获取所述区域的场景特性数据以及人流特性数据，并处理获得火情处理干扰系数，包括：
6.根据权利要求5所述的多场景的火灾智能检测方法，其特征在于，所述获取所述区域的环境特征数据，处理获得环境影响因子，包括：
7.根据权利要求6所述的多场景的火灾智能检测方法，其特征在于，所述根据所述火情初始状态指数、火情发展变化指数以及火情处理干扰系数，结合所述环境影响因子进行救灾难度评估，获得救援难度指数，包括：
8.一种多场景的火灾智能检测系统，其特征在于，该系统包括：存储器及处理器，所述存储器中包括多场景的火灾智能检测方法的程序，所述多场景的火灾智能检测方法的程序被所述处理器执行时实现以下步骤：
9.根据权利要求8所述的多场景的火灾智能检测系统，其特征在于，所述基于火灾探测器实时采集预设区域内的监测数据，并与预设阈值对比判断是否存在火灾信息，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中包括多场景的火灾智能检测方法程序，所述多场景的火灾智能检测方法程序被处理器执行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的多场景的火灾智能检测方法的步骤。
