(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211385472.4 (22)申请日 2022.11.07 (71)申请人 北京中海兴达建 设有限公司 地址 100070 北京市丰台区航丰路1号时代 财富天地A座709 (72)发明人 杨雷　 (74)专利代理 机构 北京集智东方知识产权代理 有限公司 1 1578 专利代理师 刘林 (51)Int.Cl. G08B 17/12(2006.01) G08B 31/00(2006.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种火灾预警方法、 装置、 设备及可读存储 介质 (57)摘要 本发明提供了一种火灾预警方法、 装置、 设 备及可读存储介质， 涉及火灾检测技术领域， 包 括采集多个连续时刻 的火焰图像和与火焰图像 相关的多组环 境样本参数； 获取每张火焰图像中 的物体信息和火焰信息； 构建训练集和测试集； 搭建神经网络模 型， 利用所述训练集和测试集对 所述神经网络模 型进行训练和测试， 得到火焰预 测模型； 将所述待预测火焰图像的物体信息和火 焰信息、 环 境样本参数输入所述火焰预测模型中 得到预测的物体信息和火焰信息； 利用预测的物 体信息和火焰信息计算总燃烧指数， 基于所述总 燃烧指数判断得到火灾预警等级， 本发明用于解 决现有技术中的火灾监测方式的误差大、 及时性 差、 漏报率高的技 术问题。 权利要求书2页 说明书9页 附图3页 CN 115439997 A 2022.12.06 CN 115439997 A 1.一种火灾预警方法， 其特 征在于， 包括： 采集多个连续时刻的火焰图像和与火焰图像相关的多组环境样本参数； 获取每张火焰图像中的物体信息和火焰信息； 由多组连续时刻的物体信息、 所述火焰信息和所述环境样本参数构建训练集和测试 集； 搭建神经网络模型， 利用所述训练集和测试集对所述神经网络模型进行训练和测试， 得到火焰预测模型； 获取待预测火焰图像和待预测火焰图像的环境样本参数， 将所述待预测火焰图像的物 体信息和火焰信息、 环境样本参数输入所述火焰预测模型中得到预测的物体信息和火焰信 息； 利用预测的物体信 息和火焰信 息计算总燃烧指数， 基于所述总燃烧指数判断得到火灾 预警等级。 2.根据权利要求1所述的火灾预警方法， 其特征在于， 所述采集多个连续 时刻的火焰图 像和与火焰图像相关的多组环境样本参数， 具体包括： 采集火焰发展的周期内若干个时刻的火焰图像， 由所述若干个时刻的火焰图像构 成一 个火焰图像集； 监测所述火焰图像采集的过程中场景的环境特征变化， 以获得与火焰图像对应时刻的 环境样本参数， 所述环境样本参数包括烟雾含量、 氧气含量、 二氧化碳含量、 湿度、 温度、 压 强和光强。 3.根据权利要求1所述的火灾预警方法， 其特征在于， 所述获取每张火焰图像的物体信 息和火焰信息， 具体包括： 二值化处理火焰图像以获得二 值图像； 对所述二值图像中进行火焰边 缘检测， 确定火焰轮廓点， 得到火焰信息； 对所述二值图像中进行物体边 缘检测， 确定物体 轮廓点； 将所述二值图像中的物体轮廓 点迁移至火焰图像中， 基于图像识别模型对火焰图像中 的物体进行识别， 以获得物体属性信息； 由所述物体 轮廓点和物体属性信息组成物体信息 。 4.根据权利要求1所述的火灾预警方法， 其特征在于， 所述由多组连续时刻的物体信 息、 所述火焰信息和所述环境样本参数构建训练集和 测试集， 具体包括： 获取多组连续时刻的物体信息、 火焰信息和环境样本参数； 将上一时刻的物体信息、 火焰信息和环境样本参数作为输入特征标签， 下一时刻的物 体信息、 火焰信息作为输出 特征标签构建数据样本； 选取80%的数据样本作为训练集， 20%的数据样本作为测试集。 5.根据权利要求3所述的火灾预警方法， 其特征在于， 所述利用预测的物体信 息和火焰 信息计算总燃烧指数， 具体包括： 获取预测的物体信息中的物体 轮廓点、 物体属性信息和火焰信息中的火焰轮廓点； 基于所述物体 轮廓点和所述火焰轮廓点确定物体与火焰的位置关系； 依次计算火焰轮廓点与物体 轮廓点的距离和火焰的面积； 基于所述距离、 所述位置关系、 所述火焰的面积和所述物体属性信息计算得到所述物权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115439997 A 2体的燃烧指数； 将所有物体的燃烧指数累加得到总燃烧指数。 6.一种火灾预警装置， 其特 征在于， 包括： 数据采集模块： 用于采集多个连续 时刻的火焰图像和与火焰图像相关的多组环境样本 参数； 数据获取模块： 用于获取每张火焰图像中的物体信息和火焰信息； 参数构建模块： 用于由多组连续时刻的物体信息、 所述火焰信息和所述环境样本参数 构建训练集和 测试集； 训练模块： 用于搭建神经网络模型， 利用所述训练集和测试集对所述神经网络模型进 行训练和 测试， 得到火焰预测模型； 预测模块： 用于获取待预测火焰图像和待预测火焰图像的环境样本参数， 将所述待预 测火焰图像的物体信息和火焰信息、 环境样本参数输入所述火焰预测模型中得到预测的物 体信息和火焰信息； 判断模块： 用于利用预测的物体信息和火焰信息计算总燃烧指数， 基于所述总燃烧指 数判断得到火灾预警等级。 7.根据权利要求6所述的火灾预警装置， 其特 征在于， 所述数据获取模块包括： 图像处理单元： 用于二 值化处理火焰图像以获得二 值图像； 第一检测单元： 用于对所述二值图像中进行火焰边缘检测， 确定火焰轮廓 点， 得到火焰 信息； 第二检测单 元： 用于对所述 二值图像中进行物体边 缘检测， 确定物体 轮廓点； 识别单元： 用于将所述二值图像中的物体轮廓点迁移至火焰图像中， 基于 图像识别模 型对火焰图像中的物体进行识别， 以获得物体属性信息； 数据构建单 元： 用于由所述物体 轮廓点和物体属性信息组成物体信息 。 8.根据权利要求6所述的火灾预警装置， 其特 征在于， 所述判断模块包括： 获取单元： 用于获取预测的物体信息中的物体轮廓点、 物体属性信息和火焰信息中的 火焰轮廓点； 位置确定单元： 用于基于所述物体轮廓 点和所述火焰轮廓 点确定物体与火焰的位置关 系； 第一计算单 元： 用于依次计算火焰轮廓点与物体 轮廓点的距离和火焰的面积； 第二计算单元： 用于基于所述距离、 所述位置关系、 所述火焰的面积和所述物体属性信 息计算得到所述物体的燃烧指数； 第三计算单 元： 用于将所有物体的燃烧指数累加得到总燃烧指数。 9.一种火灾预警设备， 其特 征在于， 包括： 存储器， 用于存 储计算机程序； 处理器， 用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述火灾预警方法的 步骤。 10.一种可读存储介质， 其特征在于： 所述可读存储介质上存储有计算机程序， 所述计 算机程序被处 理器执行时实现如权利要求1至 5任一项所述火灾预警方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115439997 A 3