本發(fā)明涉及火災預警領域，尤其涉及一種采用納米微粒子探測的火災極早期預警系統(tǒng)及裝置。
背景技術：
1、在火災極早期預警中，現(xiàn)有技術通常利用光學散射原理和云室技術，對納米微粒子進行檢測，進而利用復雜的數(shù)學建?；蛘呓?jīng)驗法判斷納米微粒子的分布狀態(tài)，從而實現(xiàn)火災極早期的預警，然而，復雜的數(shù)學建模計算效率較低，經(jīng)驗法客觀性較差，而且需要大量人工參與，導致火災極早期預警不及時、不準確。
技術實現(xiàn)思路
1、本發(fā)明針對現(xiàn)有技術中火災極早期預警不及時、不準確的技術問題，提供一種采用納米微粒子探測的火災極早期預警系統(tǒng)及裝置。
2、本發(fā)明解決上述技術問題的技術方案如下：
3、第一方面，本發(fā)明提供了一種采用納米微粒子探測的火災極早期預警系統(tǒng)，包括：探測調(diào)度模塊，用于通過探測類型，調(diào)度納米微粒子探測模型，處理探測反饋參數(shù)，輸出納米微粒子分布狀態(tài)；偏差計算模塊，用于計算納米微粒子探測期望參數(shù)與納米微粒子探測監(jiān)測參數(shù)的探測參數(shù)偏差向量矩陣；誤差統(tǒng)計模塊，用于結合所述探測類型，檢索滿足所述探測參數(shù)偏差向量矩陣的探測樣本集執(zhí)行眾數(shù)擬合，統(tǒng)計納米微粒子分布誤差向量；誤差修正模塊，用于基于所述納米微粒子分布誤差向量，對所述納米微粒子分布狀態(tài)進行修正，獲得納米微粒子修正分布狀態(tài)；預警觸發(fā)模塊，用于當所述納米微粒子修正分布狀態(tài)與預定義的納米微粒子預警分布狀態(tài)一致，執(zhí)行火災極早期預警。
4、進一步地，探測調(diào)度模塊，包括：光學散射探測模型調(diào)度單元，用于當探測類型為光學散射探測，調(diào)度預訓練的光學散射探測模型，設為所述納米微粒子探測模型；云室探測模型調(diào)度單元，用于當探測類型為云室探測，調(diào)度預訓練的云室探測模型，設為所述納米微粒子探測模型，其中，所述云室探測模型與所述光學散射探測模型的預訓練規(guī)則相同；混合模型調(diào)度單元，用于當探測類型為光學散射探測和云室探測，同時調(diào)度光學散射探測模型和云室探測模型，集成為所述納米微粒子探測模型。
5、進一步地，光學散射探測模型調(diào)度單元的預訓練規(guī)則如下：編碼器構建單元，用于構建粒子分布編碼器和粒子形狀編碼器；數(shù)據(jù)采集單元，用于采集通過區(qū)塊鏈存證的多組光學散射探測歷史數(shù)據(jù)，其中，所述多組光學散射探測歷史數(shù)據(jù)的任意一組光學散射探測歷史數(shù)據(jù)包括納米微粒子探測記錄參數(shù)、散射光記錄參數(shù)、粒子分布記錄檢出狀態(tài)和粒子記錄檢出形狀；散射光參數(shù)輸出單元，用于以所述納米微粒子探測記錄參數(shù)、所述粒子分布記錄檢出狀態(tài)和所述粒子記錄檢出形狀為輸入，以所述散射光記錄參數(shù)為監(jiān)督，利用所述多組光學散射探測歷史數(shù)據(jù)訓練光學散射參數(shù)預測器，設為探測反饋參數(shù)預測器；模型生成單元，用于將所述粒子分布編碼器嵌入所述探測反饋參數(shù)預測器的粒子分布狀態(tài)輸入節(jié)點，將所述粒子形狀編碼器嵌入所述探測反饋參數(shù)預測器的粒子形狀輸入節(jié)點，生成所述光學散射探測模型。
6、進一步地，探測調(diào)度模塊，包括：隨機編碼單元，用于通過粒子分布編碼器和粒子形狀編碼器，隨機編碼，生成若干粒子分布編碼狀態(tài)和若干粒子編碼形狀；探測反饋預測參數(shù)生成單元，用于基于納米微粒子探測監(jiān)測參數(shù)，分別與所述若干粒子分布編碼狀態(tài)和所述若干粒子編碼形狀組合，輸入探測反饋參數(shù)預測器，生成若干探測反饋預測參數(shù)；提取添加單元，用于提取所述若干探測反饋預測參數(shù)中與所述探測反饋參數(shù)一致的探測反饋預測參數(shù)，對應的選定粒子分布編碼狀態(tài)和選定粒子編碼形狀，添加進所述納米微粒子分布狀態(tài)。
7、進一步地，提取添加單元，包括：第一預測參數(shù)獲取單元，用于從所述若干探測反饋預測參數(shù)提取第一探測反饋預測參數(shù)；權重獲取單元，用于通過德爾菲法，確定探測反饋屬性權重分布；編碼適應度生成單元，用于根據(jù)所述探測反饋屬性權重分布，對所述第一探測反饋預測參數(shù)和所述探測反饋參數(shù)執(zhí)行歐式距離評估，生成粒子編碼適應度；一致性評估單元，用于當所述粒子編碼適應度小于或等于適應度閾值，視為所述第一探測反饋預測參數(shù)與所述探測反饋參數(shù)一致，否則，視為所述第一探測反饋預測參數(shù)與所述探測反饋參數(shù)不一致。
8、進一步地，提取添加單元，還包括：尋優(yōu)更新單元，用于基于所述粒子編碼適應度，以所述若干粒子分布編碼狀態(tài)和所述若干粒子編碼形狀為初始種群，根據(jù)所述粒子分布編碼器和所述粒子形狀編碼器執(zhí)行尋優(yōu)更新，獲得更新粒子分布編碼狀態(tài)和更新粒子編碼形狀；分布狀態(tài)預測單元，用于基于所述更新粒子分布編碼狀態(tài)和所述更新粒子編碼形狀執(zhí)行納米微粒子分布狀態(tài)預測，迭代次數(shù)加一；分布狀態(tài)輸出單元，用于當連續(xù)預設迭代次數(shù)，所述納米微粒子分布狀態(tài)預測均未新增時，輸出所述納米微粒子分布狀態(tài)。
9、進一步地，誤差統(tǒng)計模塊，包括：誤差提取單元，用于從所述探測樣本集，提取若干直徑納米微粒濃度記錄誤差向量集；評估添加單元，用于遍歷所述若干直徑納米微粒濃度記錄誤差向量集進行集中值評估，獲得若干直徑納米微粒濃度誤差向量集中值，添加進所述納米微粒子分布誤差向量。
10、第二方面，本發(fā)明提供了一種采用納米微粒子探測的火災極早期預警裝置，包括：存儲器，用于存儲計算機軟件程序；處理器，用于讀取并執(zhí)行所述計算機軟件程序，進而實現(xiàn)實現(xiàn)一種采用納米微粒子探測的火災極早期預警系統(tǒng)。
11、本發(fā)明的有益效果是：
12、相較于現(xiàn)有技術，本申請首先通過探測調(diào)度模塊，根據(jù)探測類型，調(diào)度納米微粒子探測模型，處理探測反饋參數(shù)，輸出納米微粒子分布狀態(tài)，提高了模型調(diào)用的速度和效率，并更具針對性的對納米微粒子分布狀態(tài)進行分析預測，為火災極早期預警提供了可靠的技術支撐。其次，通過偏差計算模塊，計算納米微粒子探測期望參數(shù)與納米微粒子探測監(jiān)測參數(shù)的探測參數(shù)偏差向量矩陣，為極早期預警提供了可靠的量化依據(jù)。再次，通過誤差統(tǒng)計模塊，結合探測類型，檢索滿足探測參數(shù)偏差向量矩陣的探測樣本集執(zhí)行眾數(shù)擬合，統(tǒng)計納米微粒子分布誤差向量，獲得了納米微粒子分布誤差向量，并且為極早期預警提供了可靠的量化依據(jù)。進一步地，通過誤差修正模塊，基于納米微粒子分布誤差向量，對第一納米微粒子分布狀態(tài)或納米微粒子分布誤差向量進行修正，獲得納米微粒子修正分布狀態(tài)，獲得納米微粒子修正分布狀態(tài)，提升了檢測精度和準確度。最后，通過預警觸發(fā)模塊，當納米微粒子修正分布狀態(tài)與預定義的納米微粒子預警分布狀態(tài)一致，執(zhí)行火災極早期預警，實現(xiàn)了極早期火災預警的精準識別與快速響應。
13、通過上述技術方案，本申請根據(jù)探測類型動態(tài)調(diào)度預訓練的探測模型，預測輸出納米微粒子分布狀態(tài)，并基于歷史數(shù)據(jù)對納米微粒子分布狀態(tài)進行修正，再通過比對納米微粒子修正分布狀態(tài)與預定義的納米微粒子預警分布狀態(tài)是否一致，進而執(zhí)行火災極早期預警。如此，提高了火災極早期預警的及時性和準確性。
1.一種采用納米微粒子探測的火災極早期預警系統(tǒng)，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述探測調(diào)度模塊，包括：
3.如權利要求2所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述光學散射探測模型調(diào)度單元的預訓練規(guī)則如下：
4.如權利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述探測調(diào)度模塊，包括：
5.如權利要求4所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述提取添加單元，包括：
6.如權利要求5所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述提取添加單元，還包括：
7.如權利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述誤差統(tǒng)計模塊，包括：
8.一種采用納米微粒子探測的火災極早期預警裝置，其特征在于，包括：