CN110578987B - 基于云端的空调防火***、方法及存储介质 - Google Patents

基于云端的空调防火***、方法及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明涉及基于云端的空调防火***、方法及存储介质，包括以下：每隔阈值时间T获取空调机内部的红外图像信息，获取温度传感器的实时温度信息；根据获取得到的实时温度信息判断空调是否存在过热隐患，如果存在过热隐患则切断空调电源并进行报警同时通过云端告知管理中心；根据获取得到的红外图像信息判断空调是否存在火灾隐患，如果存在火灾隐患则切断空调电源并进行报警同时通过云端告知管理中心，控制灭火模块进行灭火。本发明能够通过分析空调机内部的红外图像以及压缩机的温度信息对空调机是否存在过热隐患以及火灾隐患进行智能监控，能够有效的避免空调机起火烧毁。

Description

基于云端的空调防火***、方法及存储介质
技术领域
本发明涉及消火栓技术领域，尤其涉及基于云端的空调防火***、方法及存储介质。
背景技术
空调在使用的时候无疑会带给人们很大的便利，在炎热的夏天、寒冷的冬天以及潮湿的春天，空调都能对人们的生存环境进行极大的改善。
当今市场的空调机大多不具备过热隐患以及火灾隐患检测，空调机起火烧毁的事件频频发生，严重的甚至引起大面积的火灾。
当今市场需要基于云端的空调防火***、方法及存储介质，能够通过分析空调机内部的红外图像以及压缩机的温度信息对空调机是否存在过热隐患以及火灾隐患进行智能监控，能够有效的避免空调机起火烧毁。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术的不足，提供基于云端的空调防火***、方法及存储介质、方法及存储介质。
为了实现上述目的，本发明采用以下的技术方案：
提出基于云端的空调防火***、方法及存储介质，包括：
摄像模块，所述摄像模块包括带有红外滤镜的CCD摄像头，所述摄像模块用于每隔阈值时间T获取空调机内部的红外图像信息；
GPRS通信模块，所述GPRS通信模块用于与云端服务器通信连接，在存在过热隐患和/或火灾隐患时，通过云端告知管理中心；
温度传感器，所述温度传感器用于实时获取空调机的压缩机表面温度信息；
数据采集卡，所述数据采集卡用于将红外图像信息以及压缩机表面温度信息传递至处理模块；
报警模块，所述报警模块用于在存在过热隐患和/或火灾隐患时进行报警；
灭火模块，所述灭火模块包括二氧化碳灭火器，所述灭火模块用于在出现火灾隐患时自动开启进行火灾预防；
处理模块，所述处理模块包括：
过热隐患判断单元，所述过热隐患判断单元用于根据获取得到的实时温度信息判断空调是否存在过热隐患；
火灾隐患判断单元，所述火灾隐患判断单元用于根据获取得到的红外图像信息判断空调是否存在火灾隐患；
所述摄像模块以及温度传感器连接所述数据采集卡，所述数据采集卡、GPRS通信模块、报警模块以及灭火模块连接所述处理模块。
本发明还提出基于云端的空调防火方法，应用于上述基于云端的空调防火***，包括以下：
每隔阈值时间T获取空调机内部的红外图像信息，获取温度传感器的实时温度信息；
根据获取得到的实时温度信息判断空调是否存在过热隐患，如果存在过热隐患则切断空调电源并进行报警同时通过云端告知管理中心；
根据获取得到的红外图像信息判断空调是否存在火灾隐患，如果存在火灾隐患则切断空调电源并进行报警同时通过云端告知管理中心，控制灭火模块进行灭火。
进一步，上述判断是否存在过热隐患的具体方式包括以下：
设定危险温度阈值H，构建温度传感器的实时温度信息函数图像，并以时间t作为x轴，温度值示数P作为y轴，(0，H)作为坐标原点；
随机选取(t1，P1)与(t2，P2)之间的实时温度信息函数图像，其中t2-t1为固定值L，计算(t1，P1)与(t2，P2)之间的函数图像面积M，处于x轴下方的面积为负值，处于x轴上方的面积为正值；
若M的值大于0则说明存在过热隐患，若M的值不大于0则说明不存在过热隐患。
进一步，上述判断空调是否存在火灾隐患的具体方式包括以下：
对上述获得的红外图像信息通过VC++进行相邻两帧的图像相减，判断相邻两帧图像之间是否存在变化；
对存在变化的图像进行二值化处理得到第二图像信息；
将第二图像信息进行图像分割处理得到分割后的像元区域；
计算每个像元区域的圆形度；
若像元区域的圆形度低于第一阈值，则判断该像元区域无火灾隐患；
若像元区域的圆形度不低于第一阈值，则判断该像元区域存在火灾隐患。
进一步，上述将第二图像信息进行图像分割处理的具体方式为通过最大类间方差分割的方式将所述第二图像信息进行图像分割处理得到像元区域。
进一步，上述计算像元区域的圆形度的方式包括以下：
选用像元区域的周长的平方与面积的比值作为该像元区域的圆形度，具体为：
Figure BDA0002159903700000031
其中Qn为编号为n的像元区域的圆形度，Un第n个像元区域的周长，En为第n个像元区域的面积，A为常数。
进一步，上述基于云端的空调防火方法还包括在出现过热隐患和/或火灾隐患时，还会生成日志文件，所述日志文件的内容包括出现过热隐患和/或火灾隐患的时间日期、用于检测的温度传感器以及红外图像信息。
还提出一种计算机可读存储的介质，所述计算机可读存储的介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求2-7任一项所述方法的步骤。
本发明的有益效果为：
本发明通过分析空调机内部的红外图像以及压缩机的温度信息对空调机是否存在过热隐患以及火灾隐患进行智能监控，能够有效的避免空调机起火烧毁，***而有效。
附图说明
图1所示为本发明基于云端的空调防火方法流程图。
具体实施方式
以下将结合实施例和附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整的描述，以充分地理解本发明的目的、方案和效果。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。附图中各处使用的相同的附图标记指示相同或相似的部分。
参照图1，本发明提出基于基于云端的空调防火***、方法及存储介质，包括：
摄像模块，所述摄像模块包括带有红外滤镜的CCD摄像头，所述摄像模块用于每隔阈值时间T获取空调机内部的红外图像信息；通过对以往的火情分析得知，火灾初期的红外辐射主要集中在850-2000nm的波段范围，所以只要将红外滤镜的波长阈值设定为800nm即可。
GPRS通信模块，所述GPRS通信模块用于与云端服务器通信连接，在存在过热隐患和/或火灾隐患时，通过云端告知管理中心；
温度传感器，所述温度传感器用于实时获取空调机的压缩机表面温度信息；
数据采集卡，所述数据采集卡用于将红外图像信息以及压缩机表面温度信息传递至处理模块；
报警模块，所述报警模块用于在存在过热隐患和/或火灾隐患时进行报警；具体的，报警模块可以选用较为常见的蜂鸣器，亦或是蜂鸣器与双色呼吸灯的组合，在存在过热隐患的时候可以亮双色呼吸灯的第一颜色蜂鸣器响，在存在火灾隐患的时候可以亮双色呼吸灯的第二颜色蜂鸣器响。当然也可以根据实际需要进行自由选取，能够满足本方案的运行即可。
灭火模块，所述灭火模块包括二氧化碳灭火器，所述灭火模块用于在出现火灾隐患时自动开启进行火灾预防；具体的灭火模块采用二氧化碳灭火器，并且二氧化碳灭火器由处理模块控制开闭，一旦出现火灾隐患时，里面的二氧化碳喷完，之后工作人员进行补充。
处理模块，所述处理模块包括：
过热隐患判断单元，所述过热隐患判断单元用于根据获取得到的实时温度信息判断空调是否存在过热隐患；
火灾隐患判断单元，所述火灾隐患判断单元用于根据获取得到的红外图像信息判断空调是否存在火灾隐患；
所述摄像模块以及温度传感器连接所述数据采集卡，所述数据采集卡、GPRS通信模块、报警模块以及灭火模块连接所述处理模块。
本发明还提出基于云端的空调防火方法，应用于上述基于云端的空调防火***，包括以下：
每隔阈值时间T获取空调机内部的红外图像信息，获取温度传感器的实时温度信息；
根据获取得到的实时温度信息判断空调是否存在过热隐患，如果存在过热隐患则切断空调电源并进行报警同时通过云端告知管理中心；
根据获取得到的红外图像信息判断空调是否存在火灾隐患，如果存在火灾隐患则切断空调电源并进行报警同时通过云端告知管理中心，控制灭火模块进行灭火。
作为本方案的优选实施方式，上述判断是否存在过热隐患的具体方式包括以下：
设定危险温度阈值H，构建温度传感器的实时温度信息函数图像，并以时间t作为x轴，温度值示数P作为y轴，(0，H)作为坐标原点；
随机选取(t1，P1)与(t2，P2)之间的实时温度信息函数图像，其中t2-t1为固定值L，计算(t1，P1)与(t2，P2)之间的函数图像面积M，处于x轴下方的面积为负值，处于x轴上方的面积为正值；
若M的值大于0则说明存在过热隐患，若M的值不大于0则说明不存在过热隐患。
作为本方案的优选实施方式，上述判断空调是否存在火灾隐患的具体方式包括以下：
对上述获得的红外图像信息通过VC++进行相邻两帧的图像相减，判断相邻两帧图像之间是否存在变化；图像相减操作在现如今已经十分成熟，作为现有技术进行使用。
对存在变化的图像进行二值化处理得到第二图像信息；
将第二图像信息进行图像分割处理得到分割后的像元区域；
计算每个像元区域的圆形度；
若像元区域的圆形度低于第一阈值，则判断该像元区域无火灾隐患；
若像元区域的圆形度不低于第一阈值，则判断该像元区域存在火灾隐患。
上述将第二图像信息进行图像分割处理的具体方式为通过最大类间方差分割的方式将所述第二图像信息进行图像分割处理得到像元区域。
作为本方案的优选实施方式，上述计算像元区域的圆形度的方式包括以下：
选用像元区域的周长的平方与面积的比值作为该像元区域的圆形度，具体为：
Figure BDA0002159903700000051
其中Qn为编号为n的像元区域的圆形度，Un第n个像元区域的周长，En为第n个像元区域的面积，A为常数。其中为了使结果更为鲜明将常熟A的值取4π。其中第一阈值可以人为设定，一般规则的圆形的圆形度为1，第一阈值可以人为设定，但必须大于1，对于像元区域的周长可以根据该像元区域的边界链码得到，像元区域的面积可以根据像元区域内的亮点个数求得，当然也可以通过其他方式求得，只要合理即可。
作为本方案的优选实施方式，上述基于云端的空调防火方法还包括在出现过热隐患和/或火灾隐患时，还会生成日志文件，所述日志文件的内容包括出现过热隐患和/或火灾隐患的时间日期、用于检测的温度传感器以及红外图像信息。通过生成日志文件，有利于日后对火灾隐患出现的规律进行总结。
还提出一种计算机可读存储的介质，所述计算机可读存储的介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求2-7任一项所述方法的步骤。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。
所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储的介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。
尽管本发明的描述已经相当详尽且特别对几个所述实施例进行了描述，但其并非旨在局限于任何这些细节或实施例或任何特殊实施例，而是应当将其视作是通过参考所附权利要求考虑到现有技术为这些权利要求提供广义的可能性解释，从而有效地涵盖本发明的预定范围。此外，上文以发明人可预见的实施例对本发明进行描述，其目的是为了提供有用的描述，而那些目前尚未预见的对本发明的非实质性改动仍可代表本发明的等效改动。
以上所述，只是本发明的较佳实施例而已，本发明并不局限于上述实施方式，只要其以相同的手段达到本发明的技术效果，都应属于本发明的保护范围。在本发明的保护范围内其技术方案和/或实施方式可以有各种不同的修改和变化。

Claims (8)

1.基于云端的空调防火***，其特征在于，包括：
摄像模块，所述摄像模块包括带有红外滤镜的CCD摄像头，所述摄像模块用于每隔阈值时间T获取空调机内部的红外图像信息；
GPRS通信模块，所述GPRS通信模块用于与云端服务器通信连接，在存在过热隐患和/或火灾隐患时，通过云端告知管理中心；
温度传感器，所述温度传感器用于实时获取空调机的压缩机表面温度信息；
数据采集卡，所述数据采集卡用于将红外图像信息以及压缩机表面温度信息传递至处理模块；
报警模块，所述报警模块用于在存在过热隐患和/或火灾隐患时进行报警；
灭火模块，所述灭火模块包括二氧化碳灭火器，所述灭火模块用于在出现火灾隐患时自动开启进行火灾预防；
处理模块，所述处理模块包括：
过热隐患判断单元，所述过热隐患判断单元用于根据获取得到的实时温度信息判断空调是否存在过热隐患；
火灾隐患判断单元，所述火灾隐患判断单元用于根据获取得到的红外图像信息判断空调是否存在火灾隐患；
所述摄像模块以及温度传感器连接所述数据采集卡，所述数据采集卡、GPRS通信模块、报警模块以及灭火模块连接所述处理模块。
2.基于云端的空调防火方法，其特征在于，应用于权利要求1所述的基于云端的空调防火***，包括以下：
每隔阈值时间T获取空调机内部的红外图像信息，获取温度传感器的实时温度信息；
根据获取得到的实时温度信息判断空调是否存在过热隐患，如果存在过热隐患则切断空调电源并进行报警同时通过云端告知管理中心；
根据获取得到的红外图像信息判断空调是否存在火灾隐患，如果存在火灾隐患则切断空调电源并进行报警同时通过云端告知管理中心，控制灭火模块进行灭火。
3.根据权利要求2所述的基于云端的空调防火方法，其特征在于，上述判断是否存在过热隐患的具体方式包括以下：
设定危险温度阈值H，构建温度传感器的实时温度信息函数图像，并以时间t作为x轴，温度值示数P作为y轴，(0，H)作为坐标原点；
随机选取(t1，P1)与(t2，P2)之间的实时温度信息函数图像，其中t2-t1为固定值L，计算(t1，P1)与(t2，P2)之间的函数图像面积M，处于x轴下方的面积为负值，处于x轴上方的面积为正值；
若M的值大于0则说明存在过热隐患，若M的值不大于0则说明不存在过热隐患。
4.根据权利要求2所述的基于云端的空调防火方法，其特征在于，上述判断空调是否存在火灾隐患的具体方式包括以下：
对上述获得的红外图像信息通过VC++进行相邻两帧的图像相减，判断相邻两帧图像之间是否存在变化；
对存在变化的图像进行二值化处理得到第二图像信息；
将第二图像信息进行图像分割处理得到分割后的像元区域；
计算每个像元区域的圆形度；
若像元区域的圆形度低于第一阈值，则判断该像元区域无火灾隐患；
若像元区域的圆形度不低于第一阈值，则判断该像元区域存在火灾隐患。
5.根据权利要求4所述的基于云端的空调防火方法，其特征在于，上述将第二图像信息进行图像分割处理的具体方式为通过最大类间方差分割的方式将所述第二图像信息进行图像分割处理得到像元区域。
6.根据权利要求5所述的基于云端的空调防火方法，其特征在于，上述计算像元区域的圆形度的方式包括以下：
选用像元区域的周长的平方与面积的比值作为该像元区域的圆形度，具体为：
Figure FDA0002773693580000021
其中Qn为编号为n的像元区域的圆形度，Un第n个像元区域的周长，En为第n个像元区域的面积，A为常数。
7.根据权利要求2所述的基于云端的空调防火方法，其特征在于，上述基于云端的空调防火方法还包括在出现过热隐患和/或火灾隐患时，还会生成日志文件，所述日志文件的内容包括出现过热隐患和/或火灾隐患的时间日期、用于检测的温度传感器以及红外图像信息。
8.一种计算机可读存储的介质，所述计算机可读存储的介质存储有计算机程序，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2-7中任一项所述方法的步骤。
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