CN115862296B - 铁路施工工地的火灾风险预警方法、***、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及公共安全领域，提供了铁路施工工地的火灾风险预警方法、***、设备及介质，包括获取第一信息、第二信息和图片信息，第一信息包括铁路施工工地内测点采集的烟雾浓度信息和一氧化碳浓度信息，图片信息包括铁路施工工地内监控目标的图片信息，第二信息包括监控目标发生火灾时每组测点采集的一氧化碳浓度信息、烟雾浓度信息和温度信息；根据图片信息得到第三信息；将第一信息、第二信息和第三信息均进行标准化处理，根据标准化处理后的第一信息与第三信息得到第一特征值，根据标准化处理后的第二信息得到第二特征值；根据第一特征值和第二特征值计算铁路施工工地内监控目标着火概率，本发明融合多种火灾特征有效提高了火灾预警的准确率。

Description

铁路施工工地的火灾风险预警方法、***、设备及介质

技术领域

本发明涉及公共安全领域，具体而言，涉及铁路施工工地的火灾风险预警方法、***、设备及介质。

背景技术

随着我国经济建设和城市化建设的飞速发展，铁路建设行业也正蓬勃发展，铁路建设施工现场作为铁路建设的主要场所其中存在大量的施工工人和易燃物质堆放区域，特别是在现场钢筋焊接、电焊切割、配电箱、临时用电，隧道***，站房的木材堆放、木模板切割等区域容易引发火灾，因此，铁路施工工地具有极大的火灾风险隐患，并且铁路施工工地内一旦起火，不仅火势蔓延的快，而且还会造成大量的经济损失和人员伤亡，在现在有技术中，一般通过烟雾传感器对火灾进行检测，但由于施工工人的个人行为可能会产生其他烟雾，容易导致对火灾检测进行误报，因此，亟需一种高精度的火灾风险预警方法，用于保证铁路施工工地火灾风险预警的准确率。

发明内容

本发明的目的在于提供铁路施工工地的火灾风险预警方法、***、设备及介质，以改善上述问题。

为了实现上述目的，本申请实施例提供了如下技术方案：

一方面，本申请实施例提供了铁路施工工地的火灾风险预警方法，所述方法包括：

获取第一信息、第二信息和图片信息，所述第一信息包括铁路施工工地内测点采集的烟雾浓度信息和铁路施工工地内测点采集的一氧化碳浓度信息，所述图片信息包括铁路施工工地内监控目标的图片信息，所述第二信息包括监控目标发生火灾时每组测点采集的一氧化碳浓度信息、烟雾浓度信息和温度信息；

将所述图片信息进行处理，得到第三信息，所述第三信息包括铁路施工工地内监控目标对应的温度信息；

将所述第一信息、所述第二信息和所述第三信息均进行标准化处理，得到标准化处理后的第一信息、标准化处理后的第二信息和标准化处理后的第三信息；

将所述标准化处理后的第一信息与所述标准化处理后的第三信息进行融合，得到第一特征值；将所述标准化处理后的第二信息进行融合，得到第二特征值，所述第一特征值为一组测点同一时刻采集的一氧化碳浓度信息、烟雾浓度信息和温度信息融合后的值，所述第二特征为发生火灾时采集的一氧化碳浓度信息、烟雾浓度信息和温度信息融合后的值；

根据所述第一特征值和所述第二特征值进行计算，得到所述铁路施工工地内监控目标的着火概率，并根据所述着火概率判断是否发出预警信息。

第二方面，本申请实施例提供了铁路施工工地的火灾风险预警***，所述***包括：

获取模块，用于获取第一信息、第二信息和图片信息，所述第一信息包括铁路施工工地内测点采集的烟雾浓度信息和铁路施工工地内测点采集的一氧化碳浓度信息，所述图片信息包括铁路施工工地内监控目标的图片信息，所述第二信息包括监控目标发生火灾时每组测点采集的一氧化碳浓度信息、烟雾浓度信息和温度信息；

第一处理模块，用于将所述图片信息进行处理，得到第三信息，所述第三信息包括铁路施工工地内监控目标对应的温度信息；

第二处理模块，用于将所述第一信息、所述第二信息和所述第三信息均进行标准化处理，得到标准化处理后的第一信息、标准化处理后的第二信息和标准化处理后的第三信息；

第三处理模块，用于将所述标准化处理后的第一信息与所述标准化处理后的第三信息进行融合，得到第一特征值；将所述标准化处理后的第二信息进行融合，得到第二特征值，所述第一特征值为一组测点同一时刻采集的一氧化碳浓度信息、烟雾浓度信息和温度信息融合后的值，所述第二特征为发生火灾时采集的一氧化碳浓度信息、烟雾浓度信息和温度信息融合后的值；

第四处理模块，用于根据所述第一特征值和所述第二特征值进行计算，得到所述铁路施工工地内监控目标的着火概率，并根据所述着火概率判断是否发出预警信息。

第三方面，本申请实施例提供了铁路施工工地的火灾风险预警设备，所述设备包括存储器和处理器。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上述铁路施工工地的火灾风险预警方法的步骤。

第四方面，本申请实施例提供了一种可读存储介质，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上述铁路施工工地的火灾风险预警方法的步骤。

本发明的有益效果为：

本发明通过不同类型的传感器采集得到铁路施工工地内监控区域的烟雾浓度、一氧化碳浓度以及通过监控区域图片采集得到监控区域中监控目标的温度信息后，通过灰色关联分析实现对采集到的烟雾浓度、一氧化碳浓度和温度信息进行融合得到第一特征值，再根据火灾发生时对应的第二特征值与第一特征值计算火灾发生的概率，避免了采集单一数据容易引起火灾预警误报的同时，融合多种火灾特征有效提高了火灾风险预警的准确率，此外，本发明通过对铁路施工工地内易燃的监控目标进行分割，可以实现对易燃的监控目标进行精准测温，保证了易燃的监控目标温度测量的精度，从而达到提高火灾风险预警的准确率的目的。

本发明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，或者通过实施本发明实施例了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本发明实施例中所述的铁路施工工地的火灾风险预警方法流程示意图。

图2为本发明实施例中所述的铁路施工工地的火灾风险预警***结构示意图。

图3为本发明实施例中所述的铁路施工工地的火灾风险预警设备结构示意图。

图中标注：901、获取模块；902、第一处理模块；903、计算模块；904、构建模块；905、判断模块；906、第二处理模块；907、第三处理模块；908、第四处理模块；9021、第一处理单元；9022、第二处理单元；9023、第三处理单元；9024、第四处理单元；9061、获取单元；9062、第一计算单元；9063、第五处理单元；9064、第六处理单元；9071、第七处理单元；9072、第八处理单元；9073、第二计算单元；9081、第九处理单元；9082、第十处理单元；9083、判断单元；800、铁路施工工地的火灾风险预警设备；801、处理器；802、存储器；803、多媒体组件；804、I/O接口；805、通信组件。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

实施例1：

本实施例提供了铁路施工工地的火灾风险预警方法，可以理解的是，在本实施例中可以铺设一个场景，例如:通过设置多组不同的传感器对铁路施工工地内易燃区域（易燃建材的堆放区域）或电气设备的一氧化碳浓度和烟雾浓度进行采集，同时通过红外热成像仪对易燃区域或电气设备进行拍摄。

参见图1，图中示出了本方法包括步骤S1、步骤S2、步骤S6、步骤S7和步骤S8。

步骤S1、获取第一信息、第二信息和图片信息，所述第一信息包括铁路施工工地内测点采集的烟雾浓度信息和铁路施工工地内测点采集的一氧化碳浓度信息，所述图片信息包括铁路施工工地内监控目标的图片信息，所述第二信息包括监控目标发生火灾时每组测点采集的一氧化碳浓度信息、烟雾浓度信息和温度信息；

可以理解的是，第一信息为通过烟雾探测器和一氧化碳探测器所采集的铁路施工工地内烟雾浓度信息和铁路施工工地内一氧化碳浓度信息，图片信息为通过红外热成像仪所采集得到的，需要说明的是监控目标为铁路施工工地内的易燃区域或电气设备，其中，易燃区域包括但不限于现场钢筋焊接区域、电焊切割区域、配电箱区域、临时用电区域、隧道***区域、站房的木材堆放区域以及木模板切割区域。

步骤S2、将所述图片信息进行处理，得到第三信息，所述第三信息包括铁路施工工地内监控目标对应的温度信息；

可以理解的是，由于电气设备处理工作状态中，电气设备的温度高于空气中的温度，因此通过对图片信息进行处理得到铁路施工工地内监控目标对应的温度信息，可以提高对电气设备温度检测的精确度，从而达到提高提高火灾预警的准确率的目的。

可以理解的是，所述步骤S2包括还包括步骤S21、步骤S22、步骤S23和步骤S24，其中：

步骤S21、将所述图片信息进行灰度化处理，得到铁路施工工地内监控目标对应的灰度化图像；

可以理解的是，通过将红外热成像仪拍摄的彩色图像进行灰度化处理实现将彩色图像转化为灰度图像便于后续处理。

步骤S22、将所述铁路施工工地内监控目标对应的灰度化图像进行二值化处理，得到二值化处理后的图像；

可以理解的是，对灰度化图像进行二值化处理为本技术领域人员所熟知的技术，故不在此赘述。

步骤S23、利用最大类间方差法对所述二值化处理后的图像进行分割，得到目标物的边缘图像；

可以理解的是，利用最大类间方差法确定图像分割的阈值，可以不受图像亮度和图像对比度的影响，实现将图像的前景和后景进行精确的分割，从而实现对目标物的边缘轮廓进行提取，得到目标物的边缘图像。

步骤S24、根据所述目标物的边缘图像的红通道对应的灰度得到铁路施工工地内监控目标对应的温度信息。

可以理解的是，在对铁路施工工地进行火灾预警时，不可能对铁路施工工地的每一处都进行温度检测，因此，只需对易燃的目标区域和电气设备进行温度检测即可，通过对目标物的边缘图像的红通道对应的灰度进行检测可以得到易燃的目标区域和电气设备的温度，其中，红通道对应的灰度值越高温度越高。

步骤S6、将所述第一信息、所述第二信息和所述第三信息均进行标准化处理，得到标准化处理后的第一信息、标准化处理后的第二信息和标准化处理后的第三信息；

可以理解的是，所述步骤S6之前还包括步骤S3、步骤S4和步骤S5，其中：

步骤S3、根据至少两个测点测得的一氧化碳浓度信息进行计算，得到置信距离，所述置信距离包括任意两个测点之间一氧化碳浓度信息的置信距离；

可以理解的是，在对一氧化碳浓度的测量中，采集器采集的浓度数据不可避免的会引入一些测量误差，为了防止测量误差的无效数据对火灾预警的准确率造成的影响，因此，需要对一氧化碳的浓度信息进行有效性的判断，其中具体为：

上式中，c_i表示第i个测点的一氧化碳浓度信息，c_j表示第j个测点的一氧化碳浓度信息，d_ij表示表示c_i对c_j的置信距离，d_ji表示c_j对c_i的置信距离，

和/>

分别表示j测点的概率密度函数和i测点的概率密度函数，通过该公式可以计算处每个测点之间一氧化碳浓度信息的置信距离。

步骤S4、基于所述置信距离构建样本集；

步骤S5、判断所述样本集中的置信距离是否大于预设的第一阈值，其中，若所述样本集中的置信距离大于所述预设的第一阈值，则保留所述置信距离对应的一氧化碳浓度信息作为有效信息；若所述样本集中的置信距离大小所述预设的第一阈值，则滤除所述置信距离对应的所述一氧化碳浓度信息。

可以理解的是，置信距离能够反应出不同测点采集的数据之间相互支持的关系，因此，通过预设的第一阈值，可以将相互支持较低的一氧化碳浓度进行滤除，防止对火灾预警的准确率造成的影响，需要说明的是，置信距离还包括任意两个测点之间烟雾浓度信息的置信距离，具体计算过程与一氧化碳浓度信息的置信距离原理相同，故不再赘述。

可以理解的是，所述步骤S6还包括步骤S61、步骤S62、步骤S63和步骤S64，其中：

步骤S61、获取第四信息和第五信息，所述第四信息包括第一时间段内测点采集的一氧化碳浓度信息和烟雾浓度信息，所述第五信息包括第一时间段内测点采集的监控目标的温度信息，所述第一时间段是以当前时刻为截至时刻，所述第一时间段是为预设时长的时间段；

可以理解的是，根据铁路施工工地内的易燃区域的数量预设时长的时间段设置的时长不同，其中，易燃区域的数量越多，预设时长就越长，通常预设时长设置为1小时。

步骤S62、分别计算第一时间段内测点采集的一氧化碳浓度信息的均值、第一时间段内测点采集的烟雾浓度信息的均值和第一时间段内测点采集的监控目标的温度信息的均值，得到第六信息；

可以理解的是，以一小时内的一氧化碳浓度信息、一小时内的烟雾浓度信息和一小时内的监控目标的温度信息进行计算，得到采集的一氧化碳浓度信息的均值、第一时间段内测点采集的烟雾浓度信息的均值和第一时间段内测点采集的监控目标的温度信息的均值，其中，具体为：

上式中，

表示第i类测点采集的数据在一小时内对应的均值，其中i=1,2,3,1表示一氧化碳浓度信息对应的数据，2表示烟雾浓度信息对应的数据，3表示监控目标的温度信息对应的数据，/>

表示第i类传感器在/>

时刻的测量值，n表示一个小时内传感器采集得到数据量。

步骤S63、利用所述第六信息对第四信息和第五信息中的缺失信息进行处理，得到处理后的第四信息和处理后的第五信息；

可以理解的是，为了解决一氧化碳浓度信息、烟雾浓度信息和监控目标的温度信息存在缺失和错误的问题，对一氧化碳浓度信息、烟雾浓度信息和监控目标的温度信息中的缺失数据采用时间段内的均值进行替代，有效的提高了火灾风险预警的准确率。

步骤S64、利用拉格朗日插值法对所述处理后的第四信息和所述处理后的第五信息进行时间配准，得到所述标准化处理后的第一信息和所述标准化处理后的第三信息。

可以理解的是，采用拉格朗日插值法，利用配准时间点最近的三个采样值进行插值运算，得到一系列固定时间点且采样时间和采样间隔均相同的一氧化碳浓度信息、烟雾浓度信息和检测目标的温度信息，提高了数据的精度。

步骤S7、将所述标准化处理后的第一信息与所述标准化处理后的第三信息进行融合，得到第一特征值；将所述标准化处理后的第二信息进行融合，得到第二特征值，所述第一特征值为一组测点同一时刻采集的一氧化碳浓度信息、烟雾浓度信息和温度信息融合后的值，所述第二特征为发生火灾时采集的一氧化碳浓度信息、烟雾浓度信息和温度信息融合后的值；

可以理解的是，所述步骤S7还包括步骤S71、步骤S72和步骤S73，其中：

步骤S71、将所述标准化处理后的第一信息和所述标准化处理后的第三信息进行归一化处理，得到归一化处理后的第一信息和归一化处理后的第三信息；

可以理解的是，将标准化处理后的第一信息和所述标准化处理后的第三信息进行归一化处理，可以有效的减小不同量纲下的数据绝对值差异，避免计算过程中出现大数值数据对小数值数据淹没情况，将所有的传感器数据值转换到统一量度范围内，为后续对数据之间的相关性分析提供便利。

步骤S72、将所述归一化处理后的第一信息和所述归一化处理后的第三信息进行灰色关联分析，得到一氧化碳浓度信息对应的灰色关联系数、烟雾浓度信息对应的灰色关联系数和温度信息对应的灰色关联系数；

可以理解的是，根据一氧化碳浓度信息对应的灰色关联系数、烟雾浓度信息对应的灰色关联系数和温度信息对应的灰色关联系数可以得到一氧化碳浓度、烟雾浓度和温度信息与发生火灾的相关性，其中，计算一氧化碳浓度信息对应的灰色关联系数为本领域技术人员所熟知的技术，故不再此赘述，同理，烟雾浓度信息对应的灰色关联系数和温度信息对应的灰色关联系数计算过程相同。

步骤S73、根据所述一氧化碳浓度信息对应的灰色关联系数、所述烟雾浓度信息对应的灰色关联系数和所述温度信息对应的灰色关联系数进行计算，得到第一特征值。

可以理解的是，通过不同数据对应的灰色关联系数，可以实现不同数据之间的融合，对数据中的信息充分的利用，得到的融合结果更能体现火灾的特征，从而达到提高火灾风险预警准确性的目的，其中，具体的计算公式为：

上式中，

表示/>

时刻第一特征值，/>

，1≦j≦m,表示/>

时刻第i类数据相对于第j类数据的灰色关联系数/>

，表示/>

时刻第j类传感器数据的测量值，需要说明的是第二特征值的计算过程与第一特征值的计算原理相同。

步骤S8根据所述第一特征值和所述第二特征值进行计算，得到所述铁路施工工地内监控目标的着火概率，并根据所述着火概率判断是否发出预警信息。

可以理解的是，所述步骤S8还包括步骤S81、步骤S82和步骤S83，其中：

步骤S81、根据所述第一特征值和所述第二特征值进行计算，得到第七信息，所述第七信息包括测点对应的监控目标每一时刻的着火概率，所述测点包括至少两组；

可以理解的是，一组测点包括一个一氧化碳浓度信息测点，一个烟雾浓度信息测点和一个温度信息测点，针对一个监控目标可以设置多组测点，以提高数据的精确性，此外，通过将第一特征值和第二特征值向量化，得到第一特征向量和第二特征向量，根据第一特征向量计算第二特征向量的相似度即可得到测点对应的监控目标每一时刻的着火概率，其中计算第一特征向量计算第二特征向量的相似度为本领域技术人员所熟知的内容，故不再赘述。

步骤S82、根据所述第七信息计算每组测点的监控目标的着火概率的均值，得到每一时刻所述铁路施工工地内监控目标的着火概率；

可以理解的是，针对一个监控目标，一组测点可以得到一个监控目标的着火概率，通过求取每一组测点的着火概率再求取着火概率的均值，得到监控目标的着火概率，提高了火灾预警准确率的同时，降低了火灾预警的误报。

步骤S83、根据每一时刻所述铁路施工工地内监控目标的着火概率是否大于预设的阈值信息，判断是否发出预警信息，其中，当每一时刻所述铁路施工工地内监控目标的着火概率大于预设的第二阈值，则在监控目标处通过声音报警器进行现场预警；当每一时刻所述铁路施工工地内监控目标的着火概率大于预设的第三阈值，则发送预警信息至铁路施工工地相关负责人；当每一时刻所述铁路施工工地内监控目标的着火概率大于预设的第四阈值，则发生报警信息发送报警信息至火灾应急指挥中心，并实时同步监控目标对应的监控画面。

可以理解的是，基于不同的监控目标对应的场景，第二阈值、第三阈值以及第四阈值的设置不同，其中，若为室内易燃区域，则第二阈值设置为30%、第三阈值设置为50%，第四阈值设置为70%，若为室外易燃区域，则第二阈值设置为40%、第三阈值设置为60%、第四阈值设置为80%，若着火概率大于第二阈值，此时判断着火概率较低，通过声音报警器进行现场预警，提醒现场人员进行排查，若着火概率大于第三阈值，着火概率持续上升表示现场无人排查，发送预警信息至铁路施工工地相关负责人，负责人通知工人到监控目标排查，若着火概率大于第四阈值，表示监控目标极大概率发生火灾，直接发送报警信息至火灾应急指挥中心，并实时同步监控目标对应的监控画面，需要说明的是，室内易燃区域较室外易燃区域燃烧更容易造成严重的后果，因此室内易燃区域较室外易燃区域设置更小的阈值。

实施例2:

如图2所示，本实施例提供了铁路施工工地的火灾风险预警***，所述***包括获取模块901、第一处理模块902、第二处理模块906、第三处理模块907和第四处理模块908。

获取模块901，获取第一信息、第二信息和图片信息，所述第一信息包括铁路施工工地内测点采集的烟雾浓度信息和铁路施工工地内测点采集的一氧化碳浓度信息，所述图片信息包括铁路施工工地内监控目标的图片信息，所述第二信息包括监控目标发生火灾时每组测点采集的一氧化碳浓度信息、烟雾浓度信息和温度信息；

第一处理模块902，将所述图片信息进行处理，得到第三信息，所述第三信息包括铁路施工工地内监控目标对应的温度信息；

第二处理模块906，将所述第一信息、所述第二信息和所述第三信息均进行标准化处理，得到标准化处理后的第一信息、标准化处理后的第二信息和标准化处理后的第三信息；

第三处理模块907，将所述标准化处理后的第一信息与所述标准化处理后的第三信息进行融合，得到第一特征值；将所述标准化处理后的第二信息进行融合，得到第二特征值，所述第一特征值为一组测点同一时刻采集的一氧化碳浓度信息、烟雾浓度信息和温度信息融合后的值，所述第二特征为发生火灾时采集的一氧化碳浓度信息、烟雾浓度信息和温度信息融合后的值；

第四处理模块908，根据所述第一特征值和所述第二特征值进行计算，得到所述铁路施工工地内监控目标的着火概率，并根据所述着火概率判断是否发出预警信息。

在本公开的一种具体实施方式中，所述第一处理模块902包括第一处理单元9021、第二处理单元9022、第三处理单元9023和第四处理单元9024，其中：

第一处理单元9021，用于将所述图片信息进行灰度化处理，得到铁路施工工地内监控目标对应的灰度化图像；

第二处理单元9022，用于将所述铁路施工工地内监控目标对应的灰度化图像进行二值化处理，得到二值化处理后的图像；

第三处理单元9023，用于利用最大类间方差法对所述二值化处理后的图像进行分割，得到目标物的边缘图像；

第四处理单元9024，用于根据所述目标物的边缘图像的红通道对应的灰度得到铁路施工工地内监控目标对应的温度信息。

在本公开的一种具体实施方式中，所述第二处理模块906之前还包括计算模块903、构建模块904和判断模块905，其中：

计算模块903，用于根据至少两个测点测得的一氧化碳浓度信息进行计算，得到置信距离，所述置信距离包括任意两个测点之间一氧化碳浓度信息的置信距离；

构建模块904，用于基于所述置信距离构建样本集；

判断模块905，用于判断所述样本集中的置信距离是否大于预设的第一阈值，其中，若所述样本集中的置信距离大于所述预设的第一阈值，则保留所述置信距离对应的一氧化碳浓度信息作为有效信息；若所述样本集中的置信距离大小所述预设的第一阈值，则滤除所述置信距离对应的所述一氧化碳浓度信息。

在本公开的一种具体实施方式中，所述第二处理模块906包括获取单元9061、第一计算单元9062、第五处理单元9063和第六处理单元9064，其中：

获取单元9061，用于获取第四信息和第五信息，所述第四信息包括第一时间段内测点采集的一氧化碳浓度信息和烟雾浓度信息，所述第五信息包括第一时间段内测点采集的监控目标的温度信息，所述第一时间段是以当前时刻为截至时刻，所述第一时间段是为预设时长的时间段；

第一计算单元9062，用于分别计算第一时间段内测点采集的一氧化碳浓度信息的均值、第一时间段内测点采集的烟雾浓度信息的均值和第一时间段内测点采集的监控目标的温度信息的均值，得到第六信息；

第五处理单元9063，用于利用所述第六信息对第四信息和第五信息中的缺失信息进行处理，得到处理后的第四信息和处理后的第五信息；

第六处理单元9064，用于利用拉格朗日插值法对所述处理后的第四信息和所述处理后的第五信息进行时间配准，得到所述标准化处理后的第一信息和所述标准化处理后的第三信息。

在本公开的一种具体实施方式中，所述第三处理模块907包括第七处理单元9071、第八处理单元9072和第二计算单元9073，其中：

第七处理单元9071，用于将所述标准化处理后的第一信息和所述标准化处理后的第三信息进行归一化处理，得到归一化处理后的第一信息和归一化处理后的第三信息；

第八处理单元9072，用于将所述归一化处理后的第一信息和所述归一化处理后的第三信息进行灰色关联分析，得到一氧化碳浓度信息对应的灰色关联系数、烟雾浓度信息对应的灰色关联系数和温度信息对应的灰色关联系数；

第二计算单元9073，用于根据所述一氧化碳浓度信息对应的灰色关联系数、所述烟雾浓度信息对应的灰色关联系数和所述温度信息对应的灰色关联系数进行计算，得到第一特征值。

在本公开的一种具体实施方式中，所述第四处理模块908包括第九处理单元9081、第十处理单元9082和判断单元9083，其中：

第九处理单元9081，用于根据所述第一特征值和所述第二特征值进行计算，得到第七信息，所述第七信息包括测点对应的监控目标每一时刻的着火概率，所述测点包括至少两组；

第十处理单元9082，用于根据所述第七信息计算每组测点的监控目标的着火概率的均值，得到每一时刻所述铁路施工工地内监控目标的着火概率；

判断单元9083，用于根据每一时刻所述铁路施工工地内监控目标的着火概率是否大于预设的阈值信息，判断是否发出预警信息，其中，当每一时刻所述铁路施工工地内监控目标的着火概率大于预设的第二阈值，则在监控目标处通过声音报警器进行现场预警；当每一时刻所述铁路施工工地内监控目标的着火概率大于预设的第三阈值，则发送预警信息至铁路施工工地相关负责人；当每一时刻所述铁路施工工地内监控目标的着火概率大于预设的第四阈值，则发生报警信息发送报警信息至火灾应急指挥中心，并实时同步监控目标对应的监控画面。

需要说明的是，关于上述实施例中的***，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

实施例3:

相应于上面的方法实施例，本实施例中还提供了铁路施工工地的火灾风险预警设备，下文描述的铁路施工工地的火灾风险预警设备与上文描述的一种铁路施工工地的火灾风险预警方法可相互对应参照。

图3是根据示例性实施例示出的一种铁路施工工地的火灾风险预警设备800的框图。如图3所示，该铁路施工工地的火灾风险预警设备800可以包括：处理器801，存储器802。该铁路施工工地的火灾风险预警设备800还可以包括多媒体组件803， I/O接口804，以及通信组件805中的一者或多者。

其中，处理器801用于控制该铁路施工工地的火灾风险预警设备800的整体操作，以完成上述的铁路施工工地的火灾风险预警方法中的全部或部分步骤。存储器802用于存储各种类型的数据以支持在该铁路施工工地的火灾风险预警设备800的操作，这些数据例如可以包括用于在该铁路施工工地的火灾风险预警设备800上操作的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据，例如联系人数据、收发的消息、图片、音频、视频等等。该存储器802可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，简称PROM)，只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。多媒体组件803可以包括屏幕和音频组件。其中屏幕例如可以是触摸屏，音频组件用于输出和/或输入音频信号。例如，音频组件可以包括一个麦克风，麦克风用于接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器802或通过通信组件805发送。音频组件还包括至少一个扬声器，用于输出音频信号。I/O接口804为处理器801和其他接口模块之间提供接口，上述其他接口模块可以是键盘，鼠标，按钮等。这些按钮可以是虚拟按钮或者实体按钮。通信组件805用于该铁路施工工地的火灾风险预警设备800与其他设备之间进行有线或无线通信。无线通信，例如Wi-Fi，蓝牙，近场通信(Near FieldCommunication，简称NFC)，2G、3G或4G，或它们中的一种或几种的组合，因此相应的该通信组件805可以包括：Wi-Fi模块，蓝牙模块，NFC模块。

在一示例性实施例中，铁路施工工地的火灾风险预警设备800可以被一个或多个应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，简称DSP)、数字信号处理设备(Digital SignalProcessing Device，简称DSPD)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device，简称PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述的铁路施工工地的火灾风险预警方法。

在另一示例性实施例中，还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质，该程序指令被处理器执行时实现上述的铁路施工工地的火灾风险预警方法的步骤。例如，该计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的存储器802，上述程序指令可由铁路施工工地的火灾风险预警设备800的处理器801执行以完成上述的铁路施工工地的火灾风险预警方法。

实施例4:

相应于上面的方法实施例，本实施例中还提供了一种可读存储介质，下文描述的一种可读存储介质与上文描述的铁路施工工地的火灾风险预警方法可相互对应参照。

一种可读存储介质，可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例的铁路施工工地的火灾风险预警方法的步骤。

该可读存储介质具体可以为U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可存储程序代码的可读存储介质。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (6)

1.铁路施工工地的火灾风险预警方法，其特征在于，包括：

获取第一信息、第二信息和图片信息，所述第一信息包括铁路施工工地内测点采集的烟雾浓度信息和铁路施工工地内测点采集的一氧化碳浓度信息，所述图片信息包括铁路施工工地内监控目标的图片信息，所述第二信息包括监控目标发生火灾时每组测点采集的一氧化碳浓度信息、烟雾浓度信息和温度信息；

将所述图片信息进行处理，得到第三信息，所述第三信息包括铁路施工工地内监控目标对应的温度信息；

将所述第一信息、所述第二信息和所述第三信息均进行标准化处理，得到标准化处理后的第一信息、标准化处理后的第二信息和标准化处理后的第三信息；

将所述标准化处理后的第一信息与所述标准化处理后的第三信息进行融合，得到第一特征值；将所述标准化处理后的第二信息进行融合，得到第二特征值，所述第一特征值为一组测点同一时刻采集的一氧化碳浓度信息、烟雾浓度信息和温度信息融合后的值，所述第二特征为发生火灾时采集的一氧化碳浓度信息、烟雾浓度信息和温度信息融合后的值；

根据所述第一特征值和所述第二特征值进行计算，得到所述铁路施工工地内监控目标的着火概率，并根据所述着火概率判断是否发出预警信息；

其中，将所述第一信息、所述第二信息和所述第三信息均进行标准化处理，得到标准化处理后的第一信息、标准化处理后的第二信息和标准化处理后的第三信息，包括：

获取第四信息和第五信息，所述第四信息包括第一时间段内测点采集的一氧化碳浓度信息和烟雾浓度信息，所述第五信息包括第一时间段内测点采集的监控目标的温度信息，所述第一时间段是以当前时刻为截至时刻，所述第一时间段是为预设时长的时间段；

分别计算第一时间段内测点采集的一氧化碳浓度信息的均值、第一时间段内测点采集的烟雾浓度信息的均值和第一时间段内测点采集的监控目标的温度信息的均值，得到第六信息；

利用所述第六信息对第四信息和第五信息中的缺失信息进行处理，得到处理后的第四信息和处理后的第五信息；

利用拉格朗日插值法对所述处理后的第四信息和所述处理后的第五信息进行时间配准，得到所述标准化处理后的第一信息和所述标准化处理后的第三信息；

其中，将所述图片信息进行处理，得到第三信息，包括：

将所述图片信息进行灰度化处理，得到铁路施工工地内监控目标对应的灰度化图像；

将所述铁路施工工地内监控目标对应的灰度化图像进行二值化处理，得到二值化处理后的图像；

利用最大类间方差法对所述二值化处理后的图像进行分割，得到目标物的边缘图像；

根据所述目标物的边缘图像的红通道对应的灰度得到铁路施工工地内监控目标对应的温度信息；

其中，将所述标准化处理后的第一信息与所述标准化处理后的第三信息进行融合，得到第一特征值，包括：

将所述标准化处理后的第一信息和所述标准化处理后的第三信息进行归一化处理，得到归一化处理后的第一信息和归一化处理后的第三信息；

将所述归一化处理后的第一信息和所述归一化处理后的第三信息进行灰色关联分析，得到一氧化碳浓度信息对应的灰色关联系数、烟雾浓度信息对应的灰色关联系数和温度信息对应的灰色关联系数；

根据所述一氧化碳浓度信息对应的灰色关联系数、所述烟雾浓度信息对应的灰色关联系数和所述温度信息对应的灰色关联系数进行计算，得到第一特征值；

其中，将根据所述第一特征值和所述第二特征值进行计算，得到所述铁路施工工地内监控目标的着火概率，并根据所述着火概率判断是否发出预警信息，包括：

根据所述第一特征值和所述第二特征值进行计算，得到第七信息，所述第七信息包括测点对应的监控目标每一时刻的着火概率，所述测点包括至少两组；

根据所述第七信息计算每组测点的监控目标的着火概率的均值，得到每一时刻所述铁路施工工地内监控目标的着火概率；

根据每一时刻所述铁路施工工地内监控目标的着火概率是否大于预设的阈值信息，判断是否发出预警信息，其中，当每一时刻所述铁路施工工地内监控目标的着火概率大于预设的第二阈值，则在监控目标处通过声音报警器进行现场预警；当每一时刻所述铁路施工工地内监控目标的着火概率大于预设的第三阈值，则发送预警信息至铁路施工工地相关负责人；当每一时刻所述铁路施工工地内监控目标的着火概率大于预设的第四阈值，则发送报警信息至火灾应急指挥中心，并实时同步监控目标对应的监控画面。

2.根据权利要求1所述的铁路施工工地的火灾风险预警方法，其特征在于，将所述第一信息、所述第二信息和所述第三信息均进行标准化处理之前，还包括：

根据至少两个测点测得的一氧化碳浓度信息进行计算，得到置信距离，所述置信距离包括任意两个测点之间一氧化碳浓度信息的置信距离；

基于所述置信距离构建样本集；

判断所述样本集中的置信距离是否大于预设的第一阈值，其中，若所述样本集中的置信距离大于所述预设的第一阈值，则保留所述置信距离对应的一氧化碳浓度信息作为有效信息；若所述样本集中的置信距离大小所述预设的第一阈值，则滤除所述置信距离对应的所述一氧化碳浓度信息。

3.铁路施工工地的火灾风险预警***，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取第一信息、第二信息和图片信息，所述第一信息包括铁路施工工地内测点采集的烟雾浓度信息和铁路施工工地内测点采集的一氧化碳浓度信息，所述图片信息包括铁路施工工地内监控目标的图片信息，所述第二信息包括监控目标发生火灾时每组测点采集的一氧化碳浓度信息、烟雾浓度信息和温度信息；

第一处理模块，用于将所述图片信息进行处理，得到第三信息，所述第三信息包括铁路施工工地内监控目标对应的温度信息；

第二处理模块，用于将所述第一信息、所述第二信息和所述第三信息均进行标准化处理，得到标准化处理后的第一信息、标准化处理后的第二信息和标准化处理后的第三信息；

第三处理模块，用于将所述标准化处理后的第一信息与所述标准化处理后的第三信息进行融合，得到第一特征值；将所述标准化处理后的第二信息进行融合，得到第二特征值，所述第一特征值为一组测点同一时刻采集的一氧化碳浓度信息、烟雾浓度信息和温度信息融合后的值，所述第二特征为发生火灾时采集的一氧化碳浓度信息、烟雾浓度信息和温度信息融合后的值；

第四处理模块，用于根据所述第一特征值和所述第二特征值进行计算，得到所述铁路施工工地内监控目标的着火概率，并根据所述着火概率判断是否发出预警信息；

其中，所述第二处理模块，包括：

获取单元，用于获取第四信息和第五信息，所述第四信息包括第一时间段内测点采集的一氧化碳浓度信息和烟雾浓度信息，所述第五信息包括第一时间段内测点采集的监控目标的温度信息，所述第一时间段是以当前时刻为截至时刻，所述第一时间段是为预设时长的时间段；

第一计算单元，用于分别计算第一时间段内测点采集的一氧化碳浓度信息的均值、第一时间段内测点采集的烟雾浓度信息的均值和第一时间段内测点采集的监控目标的温度信息的均值，得到第六信息；

第五处理单元，用于利用所述第六信息对第四信息和第五信息中的缺失信息进行处理，得到处理后的第四信息和处理后的第五信息；

第六处理单元，用于利用拉格朗日插值法对所述处理后的第四信息和所述处理后的第五信息进行时间配准，得到所述标准化处理后的第一信息和所述标准化处理后的第三信息；

其中，所述第一处理模块，包括：

第一处理单元，用于将所述图片信息进行灰度化处理，得到铁路施工工地内监控目标对应的灰度化图像；

第二处理单元，用于将所述铁路施工工地内监控目标对应的灰度化图像进行二值化处理，得到二值化处理后的图像；

第三处理单元，用于利用最大类间方差法对所述二值化处理后的图像进行分割，得到目标物的边缘图像；

第四处理单元，用于根据所述目标物的边缘图像的红通道对应的灰度得到铁路施工工地内监控目标对应的温度信息；

其中，所述第三处理模块，包括：

第七处理单元，用于将所述标准化处理后的第一信息和所述标准化处理后的第三信息进行归一化处理，得到归一化处理后的第一信息和归一化处理后的第三信息；

第八处理单元，用于将所述归一化处理后的第一信息和所述归一化处理后的第三信息进行灰色关联分析，得到一氧化碳浓度信息对应的灰色关联系数、烟雾浓度信息对应的灰色关联系数和温度信息对应的灰色关联系数；

第二计算单元，用于根据所述一氧化碳浓度信息对应的灰色关联系数、所述烟雾浓度信息对应的灰色关联系数和所述温度信息对应的灰色关联系数进行计算，得到第一特征值；

其中，所述第四处理模块，包括：

第九处理单元，用于根据所述第一特征值和所述第二特征值进行计算，得到第七信息，所述第七信息包括测点对应的监控目标每一时刻的着火概率，所述测点包括至少两组；

第十处理单元，用于根据所述第七信息计算每组测点的监控目标的着火概率的均值，得到每一时刻所述铁路施工工地内监控目标的着火概率；

判断单元，用于根据每一时刻所述铁路施工工地内监控目标的着火概率是否大于预设的阈值信息，判断是否发出预警信息，其中，当每一时刻所述铁路施工工地内监控目标的着火概率大于预设的第二阈值，则在监控目标处通过声音报警器进行现场预警；当每一时刻所述铁路施工工地内监控目标的着火概率大于预设的第三阈值，则发送预警信息至铁路施工工地相关负责人；当每一时刻所述铁路施工工地内监控目标的着火概率大于预设的第四阈值，则发送报警信息至火灾应急指挥中心，并实时同步监控目标对应的监控画面。

4.根据权利要求3所述的铁路施工工地的火灾风险预警***，其特征在于，所述第二处理模块之前，还包括：

计算模块，用于根据至少两个测点测得的一氧化碳浓度信息进行计算，得到置信距离，所述置信距离包括任意两个测点之间一氧化碳浓度信息的置信距离；

构建模块，用于基于所述置信距离构建样本集；

判断模块，用于判断所述样本集中的置信距离是否大于预设的第一阈值，其中，若所述样本集中的置信距离大于所述预设的第一阈值，则保留所述置信距离对应的一氧化碳浓度信息作为有效信息；若所述样本集中的置信距离大小所述预设的第一阈值，则滤除所述置信距离对应的所述一氧化碳浓度信息。

5.铁路施工工地的火灾风险预警设备，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2任一项所述铁路施工工地的火灾风险预警方法的步骤。

6.一种可读存储介质，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2任一项所述铁路施工工地的火灾风险预警方法的步骤。

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