本發(fā)明涉及冷鏈倉儲，尤其涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的隧道智能消防系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、物聯(lián)網(wǎng)（iot）技術(shù)的迅猛發(fā)展已經(jīng)深刻地改變了各行各業(yè)，特別是在安全和監(jiān)控領(lǐng)域，帶來了革命性的進(jìn)步，隨著全球基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的不斷擴(kuò)展，隧道作為重要的交通和運輸通道，其安全問題日益受到重視，傳統(tǒng)的隧道消防系統(tǒng)主要依賴于人工監(jiān)測和機械式設(shè)備，這種模式不僅效率低下，且存在較大的安全隱患，近年來，智能化、自動化的消防系統(tǒng)逐漸成為研究的熱點，其中基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智能消防系統(tǒng)表現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力，通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，傳感器網(wǎng)絡(luò)可以實時監(jiān)測隧道內(nèi)的環(huán)境參數(shù)，如溫度、濕度、煙霧濃度等，從而實現(xiàn)對隧道內(nèi)火災(zāi)隱患的及時預(yù)警和處理，但現(xiàn)有技術(shù)仍存在不足，現(xiàn)有技術(shù)中對數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)較為簡單，無法高效地構(gòu)建綜合的消防安全檢測模型，導(dǎo)致檢測精度和可靠性不足，且對于消防設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測不夠精準(zhǔn)高效。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明目的在于提供一種基于物聯(lián)網(wǎng)的隧道智能消防系統(tǒng)，以解決上述問題。

2、本發(fā)明通過下述技術(shù)方案實現(xiàn)：

3、一種基于物聯(lián)網(wǎng)的隧道智能消防系統(tǒng)，包括，

4、數(shù)據(jù)收集模塊，用于部署傳感器監(jiān)測隧道環(huán)境數(shù)據(jù)和消防設(shè)備數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；

5、消防安全檢測模塊，用于根據(jù)收集的隧道環(huán)境數(shù)據(jù)構(gòu)建隧道檢測模型對隧道內(nèi)消防安全進(jìn)行檢測，并根據(jù)檢測結(jié)果實施隧道消防安全處理措施；

6、消防設(shè)備監(jiān)測模塊，用于對收集的消防設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實時監(jiān)測隧道內(nèi)消防設(shè)備狀態(tài)；

7、數(shù)據(jù)存儲模塊，用于對收集和分析產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲，并對存儲數(shù)據(jù)施加安全保護(hù)；

8、中央控制模塊，用于綜合控制所有模塊運行，并遠(yuǎn)程連接用戶終端進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸展示。

9、作為本發(fā)明所述基于物聯(lián)網(wǎng)的隧道智能消防系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案，其中：所述部署傳感器監(jiān)測隧道環(huán)境數(shù)據(jù)和消防設(shè)備數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理指根據(jù)隧道的長度和結(jié)構(gòu)將環(huán)境傳感器均勻部署在隧道中，并在隧道中的消防設(shè)備上安裝設(shè)備傳感器實時收集隧道環(huán)境數(shù)據(jù)和消防設(shè)備數(shù)據(jù)，所述隧道環(huán)境數(shù)據(jù)包括隧道長度、寬度、高度、隧道內(nèi)溫度、濕度、煙霧濃度以及氣體成分?jǐn)?shù)據(jù)，將收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗過濾，按照時間戳進(jìn)行記錄形成時間序列格式數(shù)據(jù)。

10、作為本發(fā)明所述基于物聯(lián)網(wǎng)的隧道智能消防系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案，其中：所述根據(jù)收集的隧道環(huán)境數(shù)據(jù)構(gòu)建隧道檢測模型對隧道內(nèi)消防安全進(jìn)行檢測指將預(yù)處理后的隧道環(huán)境數(shù)據(jù)采用滑動窗口平均法進(jìn)行平滑處理，并按照環(huán)境數(shù)據(jù)的時間序列形成環(huán)境數(shù)據(jù)向量；

11、構(gòu)建隧道檢測模型包括輸入層、lstm層、注意力權(quán)重層以及輸出層；

12、設(shè)定輸入層輸入數(shù)據(jù)格式為平滑處理后的隧道環(huán)境數(shù)據(jù)向量格式；

13、設(shè)定lstm層包含兩個隱藏層，每個隱藏層包含50個隱藏單元，采用sigmoid函數(shù)作為激活函數(shù)將最后一個隱藏層處理結(jié)果進(jìn)行輸出；

14、注意力權(quán)重層對lstm層的輸出進(jìn)行處理，計算lstm層輸出的注意力權(quán)重

15、根據(jù)注意力權(quán)重對lstm層輸出進(jìn)行加權(quán)求和，得到上下文向量：

16、，

17、其中c為上下文向量，為時間t的注意力權(quán)重，為lstm層輸出；

18、輸出層對注意力權(quán)重層輸出的上下文向量c進(jìn)行輸出：

19、，

20、其中y為輸出層輸出，即隧道消防安全評分，為輸出層權(quán)重，為輸出層偏置；

21、使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型迭代訓(xùn)練，定義均方誤差作為模型訓(xùn)練損失函數(shù)，使用adam優(yōu)化器進(jìn)行模型參數(shù)更新，在每次迭代后更新模型參數(shù)并計算模型訓(xùn)練損失，若在連續(xù)迭代過程中模型損失不再明顯下降，則使用更新的模型參數(shù)更新隧道檢測模型；

22、將隧道環(huán)境數(shù)據(jù)向量輸入隧道檢測模型中得到隧道消防安全評分y，定義安全閾值為：

23、，

24、其中t為安全閾值，為歷史數(shù)據(jù)隧道消防安全評分均值，為歷史數(shù)據(jù)隧道消防安全評分標(biāo)準(zhǔn)差，r為調(diào)節(jié)系數(shù)；

25、將隧道消防安全評分y與安全閾值進(jìn)行對比，若隧道消防安全評分y小于安全閾值，則判斷隧道內(nèi)不存在消防安全隱患，若隧道消防安全評分y大于等于安全閾值，則判斷隧道內(nèi)存在消防安全隱患。

26、作為本發(fā)明所述基于物聯(lián)網(wǎng)的隧道智能消防系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案，其中：所述根據(jù)檢測結(jié)果實施隧道消防安全處理措施指若隧道內(nèi)不存在消防安全隱患，則保持實時對隧道內(nèi)環(huán)境數(shù)據(jù)的監(jiān)測收集，并輸入隧道檢測模型得到消防安全評分y與安全閾值對比監(jiān)測隧道消防安全，定期生成隧道消防安全監(jiān)測報告，若隧道內(nèi)存在消防安全隱患，則通過隧道內(nèi)部署的環(huán)境傳感器定位消防安全隱患位置，并將消防安全隱患位置與消防安全隱患數(shù)據(jù)發(fā)送給工作人員和消防人員進(jìn)行消防安全處理。

27、作為本發(fā)明所述基于物聯(lián)網(wǎng)的隧道智能消防系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案，其中：所述對收集的消防設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實時監(jiān)測隧道內(nèi)消防設(shè)備狀態(tài)指收集消防設(shè)備歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建歷史數(shù)據(jù)集，通過歷史數(shù)據(jù)集繪制自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)圖識別自回歸項階數(shù)和移動平均項階數(shù)，建立自回歸模型；

28、初始化自回歸模型參數(shù)，使用梯度下降法迭代更新模型參數(shù)，在每次更新后計算似然函數(shù)值，直至最大化似然函數(shù)后停止迭代，輸出模型參數(shù)更新自回歸模型；

29、將收集的消防設(shè)備數(shù)據(jù)輸入自回歸模型中獲得消防設(shè)備狀態(tài)值；

30、定義卡爾曼濾波器對消防設(shè)備狀態(tài)值進(jìn)行優(yōu)化：

31、，

32、,

33、其中為狀態(tài)優(yōu)化值，a為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，b為控制矩陣，為消防設(shè)備控制輸入，為過程噪聲，h為觀測矩陣，為最終優(yōu)化值，為觀測噪聲；

34、基于消防設(shè)備歷史數(shù)據(jù)集，使用多源線性回歸擬合狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣a和控制矩陣b，定義觀測矩陣h為單位矩陣，如下所示：

35、，

36、使用消防設(shè)備歷史數(shù)據(jù)以及自回歸模型擬合計算每個數(shù)據(jù)時間進(jìn)一步的殘差：

37、，

38、計算殘差的方差估計過程噪聲：

39、，

40、其中為過程噪聲的方差，n為殘差總數(shù)，為殘差均值；

41、收集傳感器的測量誤差數(shù)據(jù)，通過多次測量相同狀態(tài)獲取誤差樣本，計算測量誤差的方差估計觀測噪聲：

42、，

43、其中為觀測噪聲方差，為第i次測量誤差，m為測量誤差總數(shù)，為測量誤差均值；

44、定義設(shè)備狀態(tài)閾值，若最終優(yōu)化值大于等于設(shè)備狀態(tài)閾值，則判斷消防設(shè)備存在異常，將異常消防設(shè)備進(jìn)行標(biāo)記并通知工作人員進(jìn)行消防設(shè)備檢修維護(hù)。

45、作為本發(fā)明所述基于物聯(lián)網(wǎng)的隧道智能消防系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案，其中：所述對收集和分析產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲，并對存儲數(shù)據(jù)施加安全保護(hù)指將收集的數(shù)據(jù)以及分析產(chǎn)生的數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫中，并添加安全保護(hù)措施，數(shù)據(jù)庫對存儲數(shù)據(jù)進(jìn)行云端備份，并定期對存儲數(shù)據(jù)和備份數(shù)據(jù)進(jìn)行安全檢測和完整性檢測，將檢測結(jié)果生成檢測報告同步存儲。

46、作為本發(fā)明所述基于物聯(lián)網(wǎng)的隧道智能消防系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案，其中：所述綜合控制所有模塊運行指所述中央控制模塊通過物聯(lián)網(wǎng)與其余所有模塊連接，并通過物聯(lián)網(wǎng)收集其余模塊收集和產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合管理，中央控制模塊生成模塊控制指令并發(fā)送至對應(yīng)模塊進(jìn)行模型遠(yuǎn)程控制。

47、作為本發(fā)明所述基于物聯(lián)網(wǎng)的隧道智能消防系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案，其中：所述遠(yuǎn)程連接用戶終端進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸展示指所述中央控制模塊通過物聯(lián)網(wǎng)與用戶終端遠(yuǎn)程連接進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，并將數(shù)據(jù)整理成為可視化圖表在用戶終端進(jìn)行展示，用戶終端通過物聯(lián)網(wǎng)遠(yuǎn)程控制中央控制模塊。

48、一種計算機設(shè)備，包括：存儲器和處理器；所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)上述基于物聯(lián)網(wǎng)的隧道智能消防系統(tǒng)的步驟。

49、一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述基于物聯(lián)網(wǎng)的隧道智能消防系統(tǒng)的步驟。

50、本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有如下的優(yōu)點和有益效果：

51、本發(fā)明通過收集隧道環(huán)境數(shù)據(jù)和消防設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，根據(jù)隧道環(huán)境數(shù)據(jù)構(gòu)建隧道檢測模型對隧道內(nèi)消防安全進(jìn)行實時監(jiān)測處理，同步基于自回歸模型和卡爾曼濾波器對隧道消防設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行分析判斷設(shè)備狀態(tài)，大幅提升了隧道內(nèi)的消防安全性，并且遠(yuǎn)程監(jiān)控設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行設(shè)備維護(hù)降低了設(shè)備故障率，實現(xiàn)了精準(zhǔn)的消防安全檢測處理，確保消防設(shè)備正常運行。