撬装式消防站运行状态实时监测方法及系统与流程
本发明涉及消防运行管理的，特别是涉及一种撬装式消防站运行状态实时监测方法及系统。
背景技术：
1、随着城市化进程的加速和工业化的深入发展，消防安全问题日益凸显，尤其是在人口密集区、化工园区、大型仓储基地等场所，高效的应急响应成为降低火灾损失的关键；撬装式消防站作为一种新型的消防设施，撬装式消防站将消防泵、灭火剂储存罐、消防车辆等关键设备模块化安装于一个或多个运输平台上，便于移动和快速就位；这种设计不仅缩短了消防设备到达现场的时间，还通过集成自动化控制系统实现了对消防设施状态的实时监测和远程管理，从而确保在紧急情况下能够迅速响应，减少火灾造成的损失。
2、然而，要实现撬装式消防站的高效运行和快速响应，必须克服传统消防监测系统的局限性，特别是针对消防设施状态的实时感知与智能分析；传统的消防监测方法往往依赖设备的被动报警，这种方法存在响应滞后、信息不全面等问题，难以精准监测撬装式消防站的应急响应时间。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本发明提供一种能够提高撬装式消防站在应急响应和管理方面的效率和可靠性，同时降低火灾带来的损失的撬装式消防站运行状态实时监测方法及系统。
2、第一方面，本发明提供了撬装式消防站运行状态实时监测方法，所述方法包括：
3、实时采集消防设施状态参数集合以及消防设施图像数据集合；
4、根据消防设施状态参数集合，在预先搭建的第一应急响应时长数据库进行映射，获得第一应急响应时长；
5、对消防设施图像数据集合进行特征提取，获得消防设施图像特征集合；
6、根据消防设施图像特征集合，在预先搭建的第二应急响应时长数据库进行映射，获得第二应急响应时长；
7、比较第一应急响应时长和第二应急响应时长，将时长最大的作为撬装消防站的预测应急响应时长；
8、将预测应急响应时长与预设响应时长阈值进行比对，若预测应急响应时长未超过预设响应时长阈值，则无动作；若预测应急响应时长超过预设响应时长阈值，则进行消防站异常报警。
9、进一步地，消防设施状态参数集合包括消防泵状态、灭火罐储存状态以及消防车辆状态；所述消防设施图像数据集合包括消防泵图像数据、灭火罐图像数据以及消防车辆图像数据。
10、进一步地，所述第一应急响应时长数据库的构建方法包括：
11、收集消防设施状态参数的历史数据，包括消防泵工作状态、灭火罐储存状态以及消防车辆待命状态；
12、对收集的数据进行清洗，去除无效异常值，同时对状态参数进行标准化处理；
13、分析状态参数与实际应急响应时长之间的关系，获得状态参数集合；
14、设计数据库架构，包括状态参数标识、参数值和对应应急响应时长字段；
15、将分析得到的每个状态参数集合与其对应的预测应急响应时长记录入库，形成一一对应的映射关系；
16、定期对数据库进行更新，加入新的状态参数集合与响应时长的对应关系，保持数据库的时效性。
17、进一步地，对消防设施图像数据集合进行特征提取的方法包括：
18、使用滤波器去除图像中的噪声；
19、将彩色图像转化为灰度图像；
20、对图像进行旋转、缩放和平移；
21、使用边缘检测算法检测图像中的边缘信息，边缘信息对应于消防设施的形状和轮廓；
22、基于消防设施的形状特点，定位图像中的消防设施；
23、将图像分割成不同的区域，分析消防设施的不同组成部分；
24、应用形状特征提取算法，描述消防设施的部件形状；
25、通过纹理特征提取方法，分析消防设施表面的纹理信息；
26、将提取出的特征转换为数值形式的特征向量，每一个消防设施的图像被表示为一个特征向量，将各个消防设施的特征向量进行融合，获得消防设施图像特征集合。
27、进一步地，所述第二应急响应时长数据库的构建方法包括：
28、收集消防设施图像数据，包括消防泵、灭火罐以及消防车辆在不同状态下的图像；
29、对收集的图像进行标注，记录对应的消防设施状态及当时的应急响应时长；
30、对收集的消防设施图像数据进行特征提取，提取的特征包括形状、颜色分布和纹理；
31、将提取的图像特征与已知的应急响应时长进行配对标注，形成初始的图像特征响应时长数据集；
32、设计数据库结构，包含两部分，一部分用于存储图像特征的详细信息，另一部分则记录对应的应急响应时长；
33、将图像特征响应时长数据集录入至数据库中，定期根据新收集的数据和实际应急响应表现，对数据库进行更新和优化。
34、进一步地，在进行消防站异常报警时，确定异常原因的方法为：
35、自动回溯触发报警时的消防设施状态参数集合和图像特征集合，对比分析消防设施状态参数集合和图像特征集合与历史正常运行状态的差异，初步判断异常来源；
36、实时查看触发报警的消防设施情况，确认异常状况；
37、分析传感器的实时数据流，寻找异常波动的数据模式，定位问题所在；
38、对收集到的所有数据进行综合分析，诊断异常的原因，并提出解决方案和维护建议。
39、进一步地，所述响应时长阈值的设定影响因素包括场所特性、消防设施配置、历史数据分析、地理交通条件、天气环境因素和社区风险评估。
40、另一方面，本技术还提供了撬装式消防站运行状态实时监测系统，所述系统包括：
41、数据采集模块，用于实时采集消防设施状态参数集合以及消防设施图像数据集合；消防设施状态参数集合包括消防泵状态、灭火罐储存状态以及消防车辆状态；所述消防设施图像数据集合包括消防泵图像数据、灭火罐图像数据以及消防车辆图像数据；
42、第一应急响应时长映射模块，用于根据消防设施状态参数集合，在预先搭建的第一应急响应时长数据库进行映射，获得第一应急响应时长；
43、图像特征提取模块，用于对消防设施图像数据集合进行特征提取，获得消防设施图像特征集合；
44、第二应急响应时长映射模块，用于根据消防设施图像特征集合，在预先搭建的第二应急响应时长数据库进行映射，获得第二应急响应时长
45、响应时长融合模块，用于比较第一应急响应时长和第二应急响应时长，将时长最大的作为撬装消防站的预测应急响应时长；
46、预警与响应模块，用于将预测应急响应时长与预设响应时长阈值进行比对，若预测应急响应时长未超过预设响应时长阈值，则无动作；若预测应急响应时长超过预设响应时长阈值，则进行消防站异常报警。
47、第三方面，本技术提供了一种电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述任意一项所述方法中的步骤。
48、第四方面，本技术还提供了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意一项所述方法中的步骤。
49、与现有技术相比本发明的有益效果为：该方法通过实时采集消防设施状态参数和图像数据，提供了对消防站运行状况的即时监控，相比传统依赖被动报警的方式，大幅降低了响应延迟，确保了对消防设施状态变化的及时掌握；
50、结合使用状态参数和图像特征进行应急响应时长的预测，本方法不仅考虑了设备的直接运行状态，还通过图像识别技术捕捉到可能影响响应速度的视觉线索，提高了预测模型的全面性和准确性；
51、依托于两个预先搭建的应急响应时长数据库，该方法能够利用历史数据进行模式识别与学习，不同状态参数集合和图像特征集合与实际应急响应时长的映射关系，使得预测更加科学合理，反映了真实情境下的响应效率；
52、通过设定预设响应时长阈值，能够主动识别出潜在的应急响应延迟问题，并立即触发异常报警，这一机制有效提升了问题发现的主动性，为及时采取纠正措施赢得了宝贵时间，降低了火灾损失的风险；
53、该方法集成自动化控制与智能分析，不仅优化了消防资源的配置与调度，也推动了消防管理向智能化、精细化方向发展，适应了城市化与工业化进程中对消防安全提出的更高要求；
54、综上所述，该方法通过创新的数据采集、智能分析和预警机制，有效地弥补了传统消防监测系统的不足，提升了撬装式消防站在应急响应和管理方面的效率和可靠性，从而显著降低了火灾可能带来的损失。
技术特征：
1.一种撬装式消防站运行状态实时监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的撬装式消防站运行状态实时监测方法，其特征在于，消防设施状态参数集合包括消防泵状态、灭火罐储存状态以及消防车辆状态；所述消防设施图像数据集合包括消防泵图像数据、灭火罐图像数据以及消防车辆图像数据。
3.如权利要求1所述的撬装式消防站运行状态实时监测方法，其特征在于，所述第一应急响应时长数据库的构建方法包括：
4.如权利要求1所述的撬装式消防站运行状态实时监测方法，其特征在于，对消防设施图像数据集合进行特征提取的方法包括：
5.如权利要求1所述的撬装式消防站运行状态实时监测方法，其特征在于，所述第二应急响应时长数据库的构建方法包括：
6.如权利要求1所述的撬装式消防站运行状态实时监测方法，其特征在于，在进行消防站异常报警时，确定异常原因的方法为：
7.如权利要求1所述的撬装式消防站运行状态实时监测方法，其特征在于，所述响应时长阈值的设定影响因素包括场所特性、消防设施配置、历史数据分析、地理交通条件、天气环境因素和社区风险评估。
8.一种撬装式消防站运行状态实时监测系统，其特征在于，所述系统包括：
9.一种撬装式消防站运行状态实时监测电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述方法中的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述方法中的步骤。
技术总结
本发明涉及消防运行管理的技术领域，特别是涉及一种撬装式消防站运行状态实时监测方法及系统，其能够提高撬装式消防站在应急响应和管理方面的效率和可靠性，同时降低火灾带来的损失；所述方法包括：实时采集消防设施状态参数集合以及消防设施图像数据集合；根据消防设施状态参数集合，在预先搭建的第一应急响应时长数据库进行映射，获得第一应急响应时长；对消防设施图像数据集合进行特征提取，获得消防设施图像特征集合；根据消防设施图像特征集合，在预先搭建的第二应急响应时长数据库进行映射，获得第二应急响应时长；比较第一应急响应时长和第二应急响应时长，将时长最大的作为撬装消防站的预测应急响应时长。
技术研发人员：罗晓微,龙珂,陈宇,蔡德亮
受保护的技术使用者：中集安防科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23