CN117939761A - 用于应急疏散救援的光线引导疏散照明方法 - Google Patents
用于应急疏散救援的光线引导疏散照明方法 Download PDFInfo
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Abstract
本申请提供了用于应急疏散救援的光线引导疏散照明方法，涉及应急照明技术领域，该方法包括：建立疏散区域的区域特征，其中，所述区域特征包括结构区域特征和危险区域特征；依据所述结构区域特征配置路径引导光线；依据所述区域特征建立异常规划网络；读取应急响应信息，并解析获得应急响应信息的应急位置、应急强度；进行应急响应信息拟合，并将带有时序的拟合结果同步至规划单元；根据同步结果生成带有时序节点的规划结果，以所述规划结果控制路径引导光线进行疏散照明指引，解决了现有技术中存在由于对于应急照明灯的规划控制与应急状况不匹配，进而导致疏散引导效果不佳的技术问题，达到提升应急疏散指引效率和准确性的技术效果。
Description
技术领域
本申请涉及应急照明技术领域，具体涉及用于应急疏散救援的光线引导疏散照明方法。
背景技术
随着人工智能技术和物联网的快速发展，自动化进行应急处理被引入应急处理领域。在发生地震、火灾等灾情时，容易导致电力设备的损坏，进而导致大型人群聚集区域发生照明停止工作，需要依靠应急照明灯进行应急照明。但是，现有技术中对于应急照明灯的规划控制与应急状况不匹配，进而导致疏散引导效果不佳。
发明内容
本申请提供了用于应急疏散救援的光线引导疏散照明方法，用以解决现有技术中存在由于对于应急照明灯的规划控制与应急状况不匹配，进而导致疏散引导效果不佳的技术问题。
根据本申请的第一方面，提供了用于应急疏散救援的光线引导疏散照明方法，包括：建立疏散区域的区域特征，其中，所述区域特征包括结构区域特征和危险区域特征；依据所述结构区域特征配置路径引导光线，其中，所述路径引导光线为引导光线，且在疏散区域的分支路口至少对应设置有一个路径引导光线；依据所述区域特征建立异常规划网络，其中，所述异常规划网络为执行结构节点的指引规划网络；读取应急响应信息，并解析获得应急响应信息的应急位置、应急强度；基于所述异常规划网络的应急预估单元进行应急响应信息拟合，并将带有时序的拟合结果同步至规划单元，所述规划单元为所述异常规划网络的子处理单元；根据同步结果生成带有时序节点的规划结果，以所述规划结果控制路径引导光线进行疏散照明指引。
根据本申请的第二方面，提供了用于应急疏散救援的光线引导疏散照明***，包括：区域特征建立模块，所述区域特征建立模块用于建立疏散区域的区域特征，其中，所述区域特征包括结构区域特征和危险区域特征；路径引导光线配置模块，所述路径引导光线配置模块用于依据所述结构区域特征配置路径引导光线，其中，所述路径引导光线为引导光线，且在疏散区域的分支路口至少对应设置有一个路径引导光线；异常规划网络建立模块，所述异常规划网络建立模块用于依据所述区域特征建立异常规划网络，其中，所述异常规划网络为执行结构节点的指引规划网络；应急响应信息解析模块，所述应急响应信息解析模块用于读取应急响应信息，并解析获得应急响应信息的应急位置、应急强度；应急响应信息拟合模块，所述应急响应信息拟合模块用于基于所述异常规划网络的应急预估单元进行应急响应信息拟合，并将带有时序的拟合结果同步至规划单元，所述规划单元为所述异常规划网络的子处理单元；疏散照明指引模块，所述疏散照明指引模块用于根据同步结果生成带有时序节点的规划结果，以所述规划结果控制路径引导光线进行疏散照明指引。
根据本申请采用的一个或多个技术方案，其可达到的有益效果如下：
建立疏散区域的区域特征，其中，区域特征包括结构区域特征和危险区域特征，依据结构区域特征配置路径引导光线，其中，路径引导光线为引导光线，且在疏散区域的分支路口至少对应设置有一个路径引导光线，依据区域特征建立异常规划网络，其中，异常规划网络为执行结构节点的指引规划网络，读取应急响应信息，并解析获得应急响应信息的应急位置、应急强度，基于异常规划网络的应急预估单元进行应急响应信息拟合，并将带有时序的拟合结果同步至规划单元，规划单元为异常规划网络的子处理单元，根据同步结果生成带有时序节点的规划结果，以规划结果控制路径引导光线进行疏散照明指引。由此基于疏散区域的区域特征进行异常规划网络的建立，进而结合应急响应信息进行拟合，带有时序节点的规划结果，以所述规划结果控制路径引导光线进行疏散照明指引，达到提升应急疏散指引效率和准确性的技术效果。
附图说明
为了更清楚地说明本申请或现有技术中的技术方案，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。构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的用于应急疏散救援的光线引导疏散照明方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的用于应急疏散救援的光线引导疏散照明***的结构示意图。
附图标记说明：区域特征建立模块11，路径引导光线配置模块12，异常规划网络建立模块13，应急响应信息解析模块14，应急响应信息拟合模块15，疏散照明指引模块16。
具体实施方式
为了使得本申请的目的、技术方案和优点更为明显，下面将参照附图详细描述本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。
说明书中使用的术语用于描述实施例，而不是限制本申请。如在说明书中所使用的，单数术语“一”“一个”和“该”旨在也包括复数形式，除非上下文另有清楚指示。当在说明书中使用时，术语“包括”和/或“包含”指定了步骤、操作、元件和/或组件的存在，但是不排除一个或多个其他步骤、操作、元件、组件和/或其组的存在或添加。
除非另有定义，本说明书中使用的所有术语(包括技术和科学术语)应具有与本申请所属领域的技术人员通常理解的相同含义。术语，如常用词典中定义的术语，不应以理想化或过于正式的意义来解释，除非在此明确定义。在整个说明书中，相同的附图标记表示相同的元件。
需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于展示的数据、分析的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
实施例一
图1为本申请实施例提供的用于应急疏散救援的光线引导疏散照明方法图，所述方法包括：
建立疏散区域的区域特征，其中，所述区域特征包括结构区域特征和危险区域特征；
所述疏散区域是指在发生灾情时用于进行人群疏散逃生的区域，建立疏散区域的区域特征，所述区域特征包括结构区域特征和危险区域特征，结构区域特征是指所述疏散区域的组成结构，比如疏散区域有多个路口。危险区域特征则是指具有安全隐患的位置，比如易燃物品、有毒气体等危险物品的存放区域。
依据所述结构区域特征配置路径引导光线，其中，所述路径引导光线为引导光线，且在疏散区域的分支路口至少对应设置有一个路径引导光线；
结构区域特征是指所述疏散区域的组成结构，比如疏散区域有多个路口，依据所述结构区域特征配置路径引导光线，就是在每个路口配置路径引导光线，其中，所述路径引导光线为引导光线，且引导光线为可连续照明的应急照明设备，且在疏散区域的分支路口至少对应设置有一个路径引导光线。路径引导光线可以被用来引导人员在疏散区域中正确地移动，路径引导光线被设置在疏散区域的分支路口，以指示正确的疏散路径，通过使用路径引导光线，可以有效地引导人员沿着正确的路径移动，避免在紧急情况下发生混乱或危险的情况。
依据所述区域特征建立异常规划网络，其中，所述异常规划网络为执行结构节点的指引规划网络；
具体来说，首先根据所述区域特征中的结构区域特征和危险区域特征提取出疏散区域的路口位置、危险区域位置、路线的方向、距离等特征，以这些特征建立一个网络模型，该模型由多个节点连接组成，每个节点都代表一个特定的区域或位置，比如路口位置、危险品存放位置等。
读取应急响应信息，并解析获得应急响应信息的应急位置、应急强度；
应急响应信息是指包含紧急事件的重要信息，其包括事件类型、发生地点、影响范围、强度等，比如火灾位置、范围，强度等，一般可连接公共安全信息***读取应急响应信息，或者由工作人员获取后上传。进一步对应急响应信息进行解析，就是提取出其中的发生地点和强度作为应急位置和应急强度。
基于所述异常规划网络的应急预估单元进行应急响应信息拟合，并将带有时序的拟合结果同步至规划单元，所述规划单元为所述异常规划网络的子处理单元；
应急预估单元可以使用历史应急响应数据和当前应急响应信息进行拟合，以预测未来的应急响应情况，通俗地讲，调取历史应急响应数据，历史应急响应数据包括历史应急位置和应急强度以及历史应急状态变化时序，即灾情随时间变化的位置，然后使用现有技术中的各种统计方法和机器学习算法对历史应急响应数据进行趋势分析，例如，可以使用现有技术中的时间序列分析、回归分析、神经网络等方法来建立应急预估单元，并将应急预估单元嵌入异常规划网络。进而基于应急预估单元进行应急响应信息拟合，输出带有时序的拟合结果并同步至规划单元，带有时序的拟合结果即为不同时间下在应急位置的变化信息，所述规划单元为所述异常规划网络的子处理单元。规划单元根据带有时序的拟合结果制定时间保护方案，例如，规划单元根据带有时序的拟合结果确定应急位置随时间的变化情况，从而确定不同的位置的疏散时间，用于对疏散区域内的人群进行提醒，辅助人群在疏散时间内移动，防止移动过程中发生安全事故。
在一个优选实施例中，还包括：
当所述应急响应信息输入所述应急预估单元后，通过独立拟合通道进行特征的独立发展结果拟合，生成独立拟合结果，其中，所述独立拟合结果带有时序和位置标识；将所述独立拟合结果同步至关联拟合通道，执行时序的关联拟合；将关联拟合通道的输出结果作为所述拟合结果输出。
当所述应急响应信息输入所述应急预估单元后，通过独立拟合通道进行特征的独立发展结果拟合，独立拟合通道是指一个独立的处理路径，即所述应急响应信息中可能包含多个应急位置和对应的应急强度，针对每一个应急位置和对应的应急强度进行单独分析预测，分析应急位置随时间的变化情况，即使用现有技术中的时间序列分析、回归分析、神经网络等方法来建立独立拟合通道，通过独立拟合通道对每一个应急位置和对应的应急强度进行单独分析预测，输出独立拟合结果，其中，所述独立拟合结果带有时序和位置标识。然后将所述独立拟合结果同步至关联拟合通道，关联拟合通道是一个数据整合路径，即对于应急位置和应急强度对应的独立拟合结果，按照其携带的时序和位置标识，对于同一时序下的应急位置和应急强度建立关联，并将其拟合至一起，由此实现时序的关联拟合，关联拟合通道的输出结果即为同一时序下预测出的应急位置和应急强度，将关联拟合通道的输出结果作为所述拟合结果输出。由此通过对不同特征进行独立拟合后进行关联拟合，提升拟合结果的准确性和拟合精度。
根据同步结果生成带有时序节点的规划结果，以所述规划结果控制路径引导光线进行疏散照明指引。
前述步骤中，将带有时序的拟合结果同步至规划单元，同步结果可以理解为同步传输至规划单元的带有时序的拟合结果，进一步地，规划单元针对带有时序的拟合结果设置不同时序下的不同位置的照明时间作为带有时序节点的规划结果，最后以所述规划结果控制路径引导光线进行疏散照明指引，即按照规划结果控制路径引导光线进行照明，以引导疏散区域的人群向出口或者安全区域移动。
在一个优选实施例中，还包括：
建立传感器组，所述传感器组为依据所述区域特征构建的可进行交互数据传输的传感器组合；接收所述传感器组的实时传感数据，并依据所述实时传感数据生成修正参数；通过所述修正参数对所述拟合结果进行拟合补偿，根据拟合补偿结果获得带有时序节点的规划结果。
其中，生成带有时序节点的规划结果还包括：建立传感器组，所述传感器组为依据所述区域特征构建的可进行交互数据传输的传感器组合，通俗地讲，根据区域特征在不同的路口位置设置传感器组成传感器组，其中，传感器是指用于进行应急位置和强度预测的传感器，具体需要根据实际应急类型确定，比如火灾可以使用温度传感器、空气质量传感器等。进一步接收所述传感器组输出的实时传感数据，并依据所述实时传感数据生成修正参数，简单来说，可基于现有技术根据拟合结果获取预期传感数据，对所述实时传感数据和预期传感数据进行比较分析，以两者之间存在的差异程度作为修正参数，通过所述修正参数对所述拟合结果进行拟合补偿，简单理解，以修正参数乘以拟合结果，得到拟合补偿结果，拟合补偿结果即为带有时序节点的规划结果。由此实现拟合结果的补偿分析，提升拟合结果的准确性，进而提升规划结果的精度，提升疏散指引安全性。
在一个优选实施例中，还包括：
判断所述传感器组是否存在信号丢失结果；若存在信号丢失结果，则以应急响应信息的响应位置为中心，以中心和目标传感器连线作为中心移动方向，生成预测修正，其中，所述目标传感器为信号丢失传感器；根据所述预测修正获得所述修正参数。
获得所述修正参数还包括：判断所述传感器组是否存在信号丢失结果，及是否有传感器无法传输信号，可根据实时传感数据匹配数据获取源，即对应的传感器，获取这些传感器与传感器组的差集，如果差集为空集，说明不存在信号丢失结果，反之，则存在信号丢失结果，以差集中的传感器作为信号丢失传感器，也就是目标传感器。若存在信号丢失结果，则以应急响应信息的响应位置为中心，其中，响应位置就是应急位置，以中心和目标传感器连线作为中心移动方向，生成预测修正，即中心移动方向一定发生了应急情况，比如火灾发生迁移，预测修正即中心移动方向。根据所述预测修正获得所述修正参数，具体地，可按照中心移动方向和拟合结果的差异程度作为修正参数，进而对拟合结果进行修正，提升拟合结果的准确性。
在一个优选实施例中，还包括：
配置疏散区域内的图像采集设备，并读取应急响应信息触发前的初始图像；对所述初始图像进行人员分布识别，生成初始分布结果；将所述初始分布结果作为新增特征，输入增量学习后的所述异常规划网络，生成更新规划结果；以所述更新规划结果控制路径引导光线进行疏散照明指引。
配置疏散区域内的图像采集设备，所述图像采集设备为现有技术中的摄像头无人机等设备，通过图像采集设备对疏散区域进行实时监测，并读取应急响应信息触发前的初始图像，就是说，图像采集设备会实时采集疏散区域内的图像并进行存储，前述读取了应急响应信息，记录读取时间，根据图像采集设备存储的图像信息调取读取时间之前的图像作为所述初始图像。进而对所述初始图像进行人员分布识别，就是识别人员所在位置，可通过现有技术中的目标识别等图像识别方法，识别出所述初始图像中的人员在图像中的位置坐标，进一步对图像位置坐标和实际空间位置坐标进行转换，即可得到人员分布位置作为初始分布结果。需要说明的是，图像目标识别和图像坐标的转换均为本领域技术人员常用技术手段，在此不进行展开。将所述初始分布结果作为新增特征，输入增量学习后的所述异常规划网络，生成更新规划结果，增量学习是现有的一种机器学习方法，可以在原有异常规划网络的基础上，根据初始分布结果进行更新和改进，即将所述初始分布结果输入到增量学习后的异常规划网络中，异常规划网络可以将初始分布结果中的人员位置添加至异常规划网络，得到更新规划结果。以所述更新规划结果控制路径引导光线进行疏散照明指引，比如可以通过控制光源、颜色、亮度等参数，引导光线照射到需要疏散的人员所处位置，辅助找到正确的疏散路径和出口，提高疏散效率。
在一个优选实施例中，还包括：
对所述图像采集设备进行连续图像采集，并解析带有时间序列的连续图像集，生成时间拥堵值；通过所述时间拥堵值对所述规划结果进行实时修正，其中，所述实时修正包括路径决策修正和路口引导修正；根据实时修正结果动态控制路径引导光线进行疏散照明指引。
对所述图像采集设备进行连续图像采集，即在连续时间下进行图像采集，并解析带有时间序列的连续图像集，连续图像集包括多个帧的图像，每个帧都代表疏散区域在不同时间点的状态和人员分布情况，对每个帧进行人员识别，获取不同路口的人员数量、通行方向，以人员数量和通行方向作为时间拥堵值。进一步通过所述时间拥堵值对所述规划结果进行实时修正，其中，所述实时修正包括路径决策修正和路口引导修正，其中，路径决策修正是指路口通行方向，可根据前述获得的通行方向确定，比如左转或者右转；路口引导修正是指对于有两个通行方向及以上的路口进行不同拥堵情况标识，即将不同方向上的时间拥堵值，即不同方向的人员数量作为路口引导修正，以人员数量较少，即以时间拥堵值较低的方向作为规划结果中的疏散路线，以此作为实时修正结果。最后根据实时修正结果动态控制路径引导光线进行疏散照明指引，即按照修正后的规划结果进行疏散指引，提高疏散指引效率。
在一个优选实施例中，还包括：
基于带有时序的拟合结果进行预测拟合，生成预测拟合结果；配置规划单元的时间保护机制，以所述时间保护机制和所述预测拟合结果进行预测控制规划；通过预测控制规划结果对所述规划结果优化，基于优化后的规划结果控制路径引导光线进行疏散照明指引。
基于带有时序的拟合结果进行预测拟合，生成预测拟合结果，其中，预测拟合是指对于拟合结果进行应急时间的预测，可通过获取历史拟合结果和对应的历史应急时间对现有的机器学习模型进行训练，以训练至收敛的机器学习模型对拟合结果进行预测拟合，输出预测拟合结果。进一步配置规划单元的时间保护机制，时间保护机制是指为规划单元设置一定的时间限制或时间窗，以确保在特定时间内完成疏散指引，以所述时间保护机制和所述预测拟合结果进行预测控制规划，即以所述预测拟合结果对应的应急时间作为时间限制对时间保护机制进行限制，在时间限制之内进行不同位置的引导光线控制，得到预测控制规划结果，预测控制规划结果为不同位置的引导光线的时间限制控制结果。最后，通过预测控制规划结果对所述规划结果优化，即按照预测控制规划结果中的不同位置的引导光线的时间限制控制结果对所述规划结果进行光线引导的时间规划，得到优化后的规划结果控制路径引导光线进行疏散照明指引。提高应急疏散的效率和准确性。
基于上述分析可知，本申请提供的一个或多个技术方案，可达到的有益效果如下：
建立疏散区域的区域特征，其中，区域特征包括结构区域特征和危险区域特征，依据结构区域特征配置路径引导光线，其中，路径引导光线为引导光线，且在疏散区域的分支路口至少对应设置有一个路径引导光线，依据区域特征建立异常规划网络，其中，异常规划网络为执行结构节点的指引规划网络，读取应急响应信息，并解析获得应急响应信息的应急位置、应急强度，基于异常规划网络的应急预估单元进行应急响应信息拟合，并将带有时序的拟合结果同步至规划单元，规划单元为异常规划网络的子处理单元，根据同步结果生成带有时序节点的规划结果，以规划结果控制路径引导光线进行疏散照明指引。由此基于疏散区域的区域特征进行异常规划网络的建立，进而结合应急响应信息进行拟合，带有时序节点的规划结果，以所述规划结果控制路径引导光线进行疏散照明指引，达到提升应急疏散指引效率和准确性的技术效果。
实施例二
基于与前述实施例中用于应急疏散救援的光线引导疏散照明方法同样的发明构思，如图2所示，本申请还提供了用于应急疏散救援的光线引导疏散照明***，所述***包括：
区域特征建立模块11，所述区域特征建立模块11用于建立疏散区域的区域特征，其中，所述区域特征包括结构区域特征和危险区域特征；
路径引导光线配置模块12，所述路径引导光线配置模块12用于依据所述结构区域特征配置路径引导光线，其中，所述路径引导光线为引导光线，且在疏散区域的分支路口至少对应设置有一个路径引导光线；
异常规划网络建立模块13，所述异常规划网络建立模块13用于依据所述区域特征建立异常规划网络，其中，所述异常规划网络为执行结构节点的指引规划网络；
应急响应信息解析模块14，所述应急响应信息解析模块14用于读取应急响应信息，并解析获得应急响应信息的应急位置、应急强度；
应急响应信息拟合模块15，所述应急响应信息拟合模块15用于基于所述异常规划网络的应急预估单元进行应急响应信息拟合，并将带有时序的拟合结果同步至规划单元，所述规划单元为所述异常规划网络的子处理单元；
疏散照明指引模块16，所述疏散照明指引模块16用于根据同步结果生成带有时序节点的规划结果，以所述规划结果控制路径引导光线进行疏散照明指引。
进一步而言，所述疏散照明指引模块16还包括：
配置疏散区域内的图像采集设备，并读取应急响应信息触发前的初始图像；
对所述初始图像进行人员分布识别，生成初始分布结果；
将所述初始分布结果作为新增特征，输入增量学习后的所述异常规划网络，生成更新规划结果；
以所述更新规划结果控制路径引导光线进行疏散照明指引。
进一步而言，所述疏散照明指引模块16还包括：
对所述图像采集设备进行连续图像采集，并解析带有时间序列的连续图像集，生成时间拥堵值；
通过所述时间拥堵值对所述规划结果进行实时修正，其中，所述实时修正包括路径决策修正和路口引导修正；
根据实时修正结果动态控制路径引导光线进行疏散照明指引。
进一步而言，所述应急响应信息拟合模块15还包括：
当所述应急响应信息输入所述应急预估单元后，通过独立拟合通道进行特征的独立发展结果拟合，生成独立拟合结果，其中，所述独立拟合结果带有时序和位置标识；
将所述独立拟合结果同步至关联拟合通道，执行时序的关联拟合；
将关联拟合通道的输出结果作为所述拟合结果输出。
进一步而言，所述疏散照明指引模块16还包括：
基于带有时序的拟合结果进行预测拟合，生成预测拟合结果；
配置规划单元的时间保护机制，以所述时间保护机制和所述预测拟合结果进行预测控制规划；
通过预测控制规划结果对所述规划结果优化，基于优化后的规划结果控制路径引导光线进行疏散照明指引。
进一步而言，所述疏散照明指引模块16还包括：
建立传感器组，所述传感器组为依据所述区域特征构建的可进行交互数据传输的传感器组合；
接收所述传感器组的实时传感数据，并依据所述实时传感数据生成修正参数；
通过所述修正参数对所述拟合结果进行拟合补偿，根据拟合补偿结果获得带有时序节点的规划结果。
进一步而言，所述疏散照明指引模块16还包括：
判断所述传感器组是否存在信号丢失结果；
若存在信号丢失结果，则以应急响应信息的响应位置为中心，以中心和目标传感器连线作为中心移动方向，生成预测修正，其中，所述目标传感器为信号丢失传感器；
根据所述预测修正获得所述修正参数。
前述实施例一中的用于应急疏散救援的光线引导疏散照明方法具体实例同样适用于本实施例的用于应急疏散救援的光线引导疏散照明***，通过前述对用于应急疏散救援的光线引导疏散照明方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚地知道本实施例中用于应急疏散救援的光线引导疏散照明***，所以为了说明书的简洁，在此不再详述。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
注意，上述仅为本申请的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本申请不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本申请的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本申请进行了较为详细的说明，但是本申请不仅仅限于以上实施例，在不脱离本申请构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本申请的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (8)
1.用于应急疏散救援的光线引导疏散照明方法，其特征在于，所述方法包括：
建立疏散区域的区域特征，其中，所述区域特征包括结构区域特征和危险区域特征；
依据所述结构区域特征配置路径引导光线，其中，所述路径引导光线为引导光线，且在疏散区域的分支路口至少对应设置有一个路径引导光线；
依据所述区域特征建立异常规划网络，其中，所述异常规划网络为执行结构节点的指引规划网络；
读取应急响应信息，并解析获得应急响应信息的应急位置、应急强度；
基于所述异常规划网络的应急预估单元进行应急响应信息拟合，并将带有时序的拟合结果同步至规划单元，所述规划单元为所述异常规划网络的子处理单元；
根据同步结果生成带有时序节点的规划结果，以所述规划结果控制路径引导光线进行疏散照明指引。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
配置疏散区域内的图像采集设备，并读取应急响应信息触发前的初始图像；
对所述初始图像进行人员分布识别，生成初始分布结果；
将所述初始分布结果作为新增特征，输入增量学习后的所述异常规划网络，生成更新规划结果；
以所述更新规划结果控制路径引导光线进行疏散照明指引。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对所述图像采集设备进行连续图像采集，并解析带有时间序列的连续图像集，生成时间拥堵值；
通过所述时间拥堵值对所述规划结果进行实时修正，其中，所述实时修正包括路径决策修正和路口引导修正；
根据实时修正结果动态控制路径引导光线进行疏散照明指引。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述异常规划网络的应急预估单元进行应急响应信息拟合，还包括：
当所述应急响应信息输入所述应急预估单元后，通过独立拟合通道进行特征的独立发展结果拟合，生成独立拟合结果，其中，所述独立拟合结果带有时序和位置标识；
将所述独立拟合结果同步至关联拟合通道，执行时序的关联拟合；
将关联拟合通道的输出结果作为所述拟合结果输出。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于带有时序的拟合结果进行预测拟合，生成预测拟合结果；
配置规划单元的时间保护机制，以所述时间保护机制和所述预测拟合结果进行预测控制规划；
通过预测控制规划结果对所述规划结果优化，基于优化后的规划结果控制路径引导光线进行疏散照明指引。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
建立传感器组，所述传感器组为依据所述区域特征构建的可进行交互数据传输的传感器组合；
接收所述传感器组的实时传感数据，并依据所述实时传感数据生成修正参数；
通过所述修正参数对所述拟合结果进行拟合补偿，根据拟合补偿结果获得带有时序节点的规划结果。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
判断所述传感器组是否存在信号丢失结果；
若存在信号丢失结果，则以应急响应信息的响应位置为中心，以中心和目标传感器连线作为中心移动方向，生成预测修正，其中，所述目标传感器为信号丢失传感器；
根据所述预测修正获得所述修正参数。
8.用于应急疏散救援的光线引导疏散照明***，其特征在于，用于执行权利要求1至7任意一项所述方法的步骤，所述***包括：
区域特征建立模块，所述区域特征建立模块用于建立疏散区域的区域特征，其中，所述区域特征包括结构区域特征和危险区域特征；
路径引导光线配置模块，所述路径引导光线配置模块用于依据所述结构区域特征配置路径引导光线，其中，所述路径引导光线为引导光线，且在疏散区域的分支路口至少对应设置有一个路径引导光线；
异常规划网络建立模块，所述异常规划网络建立模块用于依据所述区域特征建立异常规划网络，其中，所述异常规划网络为执行结构节点的指引规划网络；
应急响应信息解析模块，所述应急响应信息解析模块用于读取应急响应信息，并解析获得应急响应信息的应急位置、应急强度；
应急响应信息拟合模块，所述应急响应信息拟合模块用于基于所述异常规划网络的应急预估单元进行应急响应信息拟合，并将带有时序的拟合结果同步至规划单元，所述规划单元为所述异常规划网络的子处理单元；
疏散照明指引模块，所述疏散照明指引模块用于根据同步结果生成带有时序节点的规划结果，以所述规划结果控制路径引导光线进行疏散照明指引。
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