CN116682223A - 国产环境下基于物联网+ai的火灾巡检***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了国产环境下基于物联网+AI的火灾巡检***及方法，属于物联网技术领域，要解决的技术问题为如何对森林、草原、油管、电网线路等进行实时监控，提高火灾发现能力并及时进行预警。应用于配置有国产CPU和国产操作***的国产物联网环境，所述***包括物联网平台以及接入所述物联网平台的物联网设备，所述物联网平台配置有设备管理模块、规则引擎模块、AI检测模块、预警模块以及存储模块，在基于国产CPU和国产操作***的国产环境下，实现了火灾预警，具有安全可靠性。
Description
技术领域
本发明涉及物联网技术领域，具体地说是国产环境下基于物联网+AI的火灾巡检***及方法。
背景技术
具有自主知识产权的全国产软硬件有了较快的发展，尤其是近年来我国涌现了众多具有自主知识产权的基础软硬件产品。龙芯、飞腾、北大众志等具有自主知识产权的高端通用芯片蓬勃发展，技术水平达到了同类产品的世界先进水平。
基于全国产环境的物联网+AI已经在很多地区投入使用，在生产环境中，物联网和AI分析都扮演着重要的角色，在一些森林，油管巡检等还是通过人来巡检，人力成本高，信息传递不迅速等现象，为此提出了一种国产环境下基于物联网+AI的火灾巡检***。
如何对森林、草原、油管、电网线路等进行实时监控，提高火灾发现能力并及时进行预警，是需要解决的技术我呢提。
发明内容
本发明的技术任务是针对以上不足，提供国产环境下基于物联网+AI的火灾巡检***及方法，来解决如何对森林、草原、油管、电网线路等进行实时监控，提高火灾发现能力并及时进行预警的技术问题。
第一方面，本发明一种国产环境下基于物联网+AI的火灾巡检***，应用于配置有国产CPU和国产操作***的国产物联网环境，所述***包括物联网平台以及接入所述物联网平台的物联网设备，所述物联网平台配置有设备管理模块、规则引擎模块、AI检测模块、预警模块以及存储模块；
所述设备管理模块用于对接入的物联网设备进行管理，配置物联网设备的连接方式和设备属性，基于连接方式配置上传数据的传输方式，并基于设备属性配置上传数据的数据模型；
所述规则引擎模块用于将物联网设备上传的数据流转至所述AI检测模块，所述AI检测模块用于基于物联网设备上传的数据进行火灾分析形成预警信息，并通过规则引擎模块将所述预警信息流转至所述预警模块；
所述预警模块用于配置预警方式，基于配置的预警方式上报预警信息。
作为优选，所述连接方式支持物联网设备与物联网平台之间通过MQTT、COAP以及LwM2M标准物联网协议进行传输，并支持支持物联网设备与物联网平台之间通过RTMP、RTSP、HLS协议进行传输。
作为优选，所述预警方式包括以短息、邮件和微信的方式上报预警信息。
作为优选，所述物联网设备包括摄像机，所述摄像机用于采集图像；
所述AI检测模块中配置有烟雾检测模型和火灾场景识别模型，所述烟雾检测模型用于以物联网设备采集的图像为输入进行烟雾和火焰识别，输出具有烟雾和火焰的图像，所述火灾场景识别模型用于以具有烟雾和火焰的图像为输入进行火灾场景识别，输出预警信息。
作为优选，所述火灾检测模型为基于YoloV5网络结构构建的YoloV5模型，所述AI检测模块用于基于训练后的YoloV5模型对输入的图像进行烟雾和火焰识别，输出具有烟雾和火焰的图像，并进行图像截取，将截取后具有烟雾和火焰的图像输入所述火灾场景识别模型；
所述火灾场景识别模型为基于Seq2One网络结构构件的Seq2One模型，所述AI检测模块用于基于训练后的Seq2One模型对输入的图像进行火灾场景分析，得到预警信息。
第二方面，本发明一种国产环境下基于物联网+AI的火灾巡检方法，用于通过如第一方面任一项所述的国产环境下基于物联网+AI的火灾巡检***进行火灾巡检，所述方法包括如下步骤：
对接入的物联网设备进行管理，配置物联网设备的连接方式和设备属性，基于连接方式配置上传数据的传输方式，并基于设备属性配置上传数据的数据模型；
将物联网设备上传的数据流转至AI检测模块，基于物联网设备上传的数据、通过AI检测模块进行火灾分析形成预警信息，并通过规则引擎模块将所述预警信息流转至预警模块；
通过预警模块配置预警方式，基于配置的预警方式上报预警信息。
作为优选，所述连接方式支持物联网设备与物联网平台之间通过MQTT、COAP以及LwM2M标准物联网协议进行传输，并支持支持物联网设备与物联网平台之间通过RTMP、RTSP、HLS协议进行传输。
作为优选，所述预警方式包括以短息、邮件和微信的方式上报预警信息。
作为优选，物联网设备包括摄像机，通过摄像机采集图像；
所述AI检测模块中配置有烟雾检测模型和火灾场景识别模型；
以物联网设备采集的图像为输入、通过烟雾检测模型进行烟雾和火焰识别，输出具有烟雾和火焰的图像；
以具有烟雾和火焰的图像为输入、通过火灾场景识别模型用于进行火灾场景识别，输出预警信息。
作为优选，所述火灾检测模型为基于YoloV5网络结构构建的YoloV5模型，所述AI检测模块用于基于训练后的YoloV5模型对输入的图像进行烟雾和火焰识别，输出具有烟雾和火焰的图像，并进行图像截取，将截取后具有烟雾和火焰的图像输入所述火灾场景识别模型；
所述火灾场景识别模型为基于Seq2One网络结构构件的Seq2One模型，所述AI检测模块用于基于训练后的Seq2One模型对输入的图像进行火灾场景分析，得到预警信息。
本发明的国产环境下基于物联网+AI的火灾巡检***及方法具有以下优点：
1、在基于国产CPU和国产操作***的国产环境下，实现了火灾预警，具有安全可靠性；
2、使用YoloV5模型(单阶段目标检测算法)，相较于双阶段目标检测算法与语义分割算法，该算法极大的提高了检测速度，同时对YoloV5目标检测算法截取的图片进行再截取，减小了背景干扰，提高了检测精度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，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的附图。
下面结合附图对本发明进一步说明。
图1为实施例1国产环境下基于物联网+AI的火灾巡检***的架构框图；
图2为实施例1国产环境下基于物联网+AI的火灾巡检***中火灾预警分析的流程框图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定，在不冲突的情况下，本发明实施例以及实施例中的技术特征可以相互结合。
本发明实施例提供国产环境下基于物联网+AI的火灾巡检***及方法，用于解决如何对森林、草原、油管、电网线路等进行实时监控，提高火灾发现能力并及时进行预警的技术问题。
实施例1：
本发明一种国产环境下基于物联网+AI的火灾巡检***，应用于配置有国产CPU和国产操作***的国产物联网环境，该***包括物联网平台以及接入所述物联网平台的物联网设备，所述物联网平台配置有设备管理模块、规则引擎模块、AI检测模块、预警模块以及存储模块。
设备管理模块用于对接入的物联网设备进行管理，配置物联网设备的连接方式和设备属性，基于连接方式配置上传数据的传输方式，并基于设备属性配置上传数据的数据模型。
本实施例中可通过3G、4G、有线或者无线方式进行连接，连接方式支持物联网设备与物联网平台之间通过MQTT、COAP以及LwM2M标准物联网协议进行传输，并支持支持物联网设备与物联网平台之间通过RTMP、RTSP、HLS协议进行传输。
设备属性包括温湿度以及烟雾火焰等，数据模型与设备属性对应，例如，如果为温湿度，则数据模型理解上传的数据为数字数据，如果为烟雾火焰，则数据模型为图像数据。
其中，物联网设备包括摄像机，摄像机用于采集图像，通过图像进行后续的烟雾和火焰识别。
规则引擎模块用于将物联网设备上传的数据流转至所述AI检测模块，所述AI检测模块用于基于物联网设备上传的数据进行火灾分析形成预警信息，并通过规则引擎模块将所述预警信息流转至所述预警模块。
烟雾检测模型用于以物联网设备采集的图像为输入分别进行烟雾和火焰识别，输出目标图像，所述目标图像包括仅有火焰的图像、仅有烟雾的图像以及同时具有火焰和烟雾的图像，所述火灾场景识别模型用于以目标图像为输入进行火灾场景识别，输出预警信息。
其中，火灾检测模型为基于YoloV5网络结构构建的YoloV5模型，所述AI检测模块用于基于训练后的YoloV5模型对输入的图像进行烟雾和火焰识别，输出目标图像，并进行图像截取，将截取后的目标图像输入所述火灾场景识别模型；
其中，火灾场景识别模型为基于Seq2One网络结构构件的Seq2One模型，所述AI检测模块用于基于训练后的Seq2One模型对输入的图像进行火灾场景分析，得到预警信息。
预警模块用于配置预警方式，基于配置的预警方式上报预警信息。
本实施例中，预警方式包括以短息、邮件和微信的方式上报预警信息。
所述存储模块用于存储数据，包括存储物联网设备上传的数据以及AI检测模块生成的预警信息。本实施例中存储模块选用瀚高+InfluxDB2的数据库设备。
本实施例的***通过物联网+AI的方式进行火灾的预防和监测，物联网设备设备接入物联网平台，接入数据通过AI检测模块进行视频推理，根据监测结果进行预警展现通过influxdb2进行数据落地用来后期的数据分析。
实施例2：
本发明一种国产环境下基于物联网+AI的火灾巡检方法，用于通过实施例1公开的***进行火灾巡检，所述方法包括如下步骤：
S100、对接入的物联网设备进行管理，配置物联网设备的连接方式和设备属性，基于连接方式配置上传数据的传输方式，并基于设备属性配置上传数据的数据模型；
S200、将物联网设备上传的数据流转至AI检测模块，基于物联网设备上传的数据、通过AI检测模块进行火灾分析形成预警信息，并通过规则引擎模块将所述预警信息流转至预警模块；
S300、通过预警模块配置预警方式，基于配置的预警方式上报预警信息。
其中步骤S100中连接方式支持物联网设备与物联网平台之间通过MQTT、COAP以及LwM2M标准物联网协议进行传输，并支持支持物联网设备与物联网平台之间通过RTMP、RTSP、HLS协议进行传输。
物联网设备包括摄像机，通过摄像机采集图像；AI检测模块中配置有烟雾检测模型和火灾场景识别模型。
本实施例步骤S200以物联网设备采集的图像为输入、分别进行烟雾和火焰识别，输出目标图像，所述目标图像包括仅有火焰的图像、仅有烟雾的图像以及同时具有火焰和烟雾的图像；以目标图像为输入、通过火灾场景识别模型用于进行火灾场景识别，输出预警信息。
火灾检测模型为基于YoloV5网络结构构建的YoloV5模型，所述AI检测模块用于基于训练后的YoloV5模型对输入的图像分别进行烟雾和火焰识别，输出目标图像，并进行图像截取，将截取后的目标图像输入所述火灾场景识别模型
火灾场景识别模型为基于Seq2One网络结构构件的Seq2One模型，所述AI检测模块用于基于训练后的Seq2One模型对输入的图像进行火灾场景分析，得到预警信息。
预警方式包括以短息、邮件和微信的方式上报预警信息。
上文通过附图和优选实施例对本发明进行了详细展示和说明，然而本发明不限于这些已揭示的实施例，基与上述多个实施例本领域技术人员可以知晓，可以组合上述不同实施例中的代码审核手段得到本发明更多的实施例，这些实施例也在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种国产环境下基于物联网+AI的火灾巡检***，其特征在于，应用于配置有国产CPU和国产操作***的国产物联网环境，所述***包括物联网平台以及接入所述物联网平台的物联网设备，所述物联网平台配置有设备管理模块、规则引擎模块、AI检测模块、预警模块以及存储模块；
所述设备管理模块用于对接入的物联网设备进行管理，配置物联网设备的连接方式和设备属性，基于连接方式配置上传数据的传输方式，并基于设备属性配置上传数据的数据模型；
所述规则引擎模块用于将物联网设备上传的数据流转至所述AI检测模块，所述AI检测模块用于基于物联网设备上传的数据进行火灾分析形成预警信息，并通过规则引擎模块将所述预警信息流转至所述预警模块；
所述预警模块用于配置预警方式，基于配置的预警方式上报预警信息；
所述存储模块用于存储数据，包括存储物联网设备上传的数据以及AI检测模块生成的预警信息。
2.根据权利要求1所述的国产环境下基于物联网+AI的火灾巡检***，其特征在于，所述连接方式支持物联网设备与物联网平台之间通过MQTT、COAP以及LwM2M标准物联网协议进行传输，并支持支持物联网设备与物联网平台之间通过RTMP、RTSP、HLS协议进行传输。
3.根据权利要求1所述的国产环境下基于物联网+AI的火灾巡检***，其特征在于，所述预警方式包括以短息、邮件和微信的方式上报预警信息。
4.根据权利要求1、2或3所述的国产环境下基于物联网+AI的火灾巡检***，其特征在于，所述物联网设备包括摄像机，所述摄像机用于采集图像；
所述AI检测模块中配置有烟雾检测模型和火灾场景识别模型，所述烟雾检测模型用于以物联网设备采集的图像为输入分别进行烟雾和火焰识别，输出目标图像，所述目标图像包括仅有火焰的图像、仅有烟雾的图像以及同时具有火焰和烟雾的图像，所述火灾场景识别模型用于以目标图像为输入进行火灾场景识别，输出预警信息。
5.根据权利要求4所述的国产环境下基于物联网+AI的火灾巡检***，其特征在于，所述火灾检测模型为基于YoloV5网络结构构建的YoloV5模型，所述AI检测模块用于基于训练后的YoloV5模型对输入的图像进行烟雾和火焰识别，输出目标图像，并进行图像截取，将截取后的目标图像输入所述火灾场景识别模型；
所述火灾场景识别模型为基于Seq2One网络结构构件的Seq2One模型，所述AI检测模块用于基于训练后的Seq2One模型对输入的图像进行火灾场景分析，得到预警信息。
6.一种国产环境下基于物联网+AI的火灾巡检方法，其特征在于，用于通过如权利要求1-5任一项所述的国产环境下基于物联网+AI的火灾巡检***进行火灾巡检，所述方法包括如下步骤：
对接入的物联网设备进行管理，配置物联网设备的连接方式和设备属性，基于连接方式配置上传数据的传输方式，并基于设备属性配置上传数据的数据模型；
将物联网设备上传的数据流转至AI检测模块，基于物联网设备上传的数据、通过AI检测模块进行火灾分析形成预警信息，并通过规则引擎模块将所述预警信息流转至预警模块；
通过预警模块配置预警方式，基于配置的预警方式上报预警信息。
7.根据权利要求6所述的国产环境下基于物联网+AI的火灾巡检方法，其特征在于，所述连接方式支持物联网设备与物联网平台之间通过MQTT、COAP以及LwM2M标准物联网协议进行传输，并支持支持物联网设备与物联网平台之间通过RTMP、RTSP、HLS协议进行传输。
8.根据权利要求6所述的国产环境下基于物联网+AI的火灾巡检方法，其特征在于，所述预警方式包括以短息、邮件和微信的方式上报预警信息。
9.根据权利要求6、7或8所述的国产环境下基于物联网+AI的火灾巡检方法，其特征在于，物联网设备包括摄像机，通过摄像机采集图像；
所述AI检测模块中配置有烟雾检测模型和火灾场景识别模型；
以物联网设备采集的图像为输入、分别进行烟雾和火焰识别，输出目标图像，所述目标图像包括仅有火焰的图像、仅有烟雾的图像以及同时具有火焰和烟雾的图像；
以目标图像为输入、通过火灾场景识别模型用于进行火灾场景识别，输出预警信息。
10.根据权利要求9所述的国产环境下基于物联网+AI的火灾巡检方法，其特征在于，所述火灾检测模型为基于YoloV5网络结构构建的YoloV5模型，所述AI检测模块用于基于训练后的YoloV5模型对输入的图像分别进行烟雾和火焰识别，输出目标图像，并进行图像截取，将截取后的目标图像输入所述火灾场景识别模型；
所述火灾场景识别模型为基于Seq2One网络结构构件的Seq2One模型，所述AI检测模块用于基于训练后的Seq2One模型对输入的图像进行火灾场景分析，得到预警信息。
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|---|---|---|---|---|
| CN116994396A (zh) * | 2023-09-26 | 2023-11-03 | 深圳前海奥瑞那安全技术有限公司 | 一种基于物联网的智能ai报警***及方法 |
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- 2022-12-08 CN CN202211569209.0A patent/CN116682223A/zh active Pending
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| CN116994396A (zh) * | 2023-09-26 | 2023-11-03 | 深圳前海奥瑞那安全技术有限公司 | 一种基于物联网的智能ai报警***及方法 |
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