申请/专利权人：及安盾(海南)科技有限公司

申请日：2024-02-19

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117746602A

主分类号：G08B31/00

分类号：G08B31/00;G08B17/06;G08B17/117;G06F18/213;G06F18/2413;G06F18/2431;G06F18/25;G06F123/02

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明涉及火灾预警技术领域，具体涉及基于多源数据融合的火灾风险智能预警方法及系统，该方法包括：采集船舶不同区域火灾的特征数据；对于各区域每个温度传感器采集的温度序列，根据各时刻及相邻时刻温度数据差异获取各时刻的温度起伏变化指数；根据各时刻温度数据的时序特征、周围温度分布波动情况获取各时刻的自适应权值；根据所有采集时刻的自适应权值以及温度数据获取下一时刻的温度估计值；基于船舶各区域特征数据的估计值采用KNN模型进行训练，输出火灾分类标签。本发明旨在灵活应对复杂多变的船舶环境，提高火灾风险监测的准确性。

主权项：1.基于多源数据融合的火灾风险智能预警方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集船舶不同区域火灾的特征数据，所述特征数据包括温度传感器、二氧化碳传感器、一氧化碳传感器以及烟雾传感器采集的数据序列；对于各区域每个温度传感器采集的温度序列，根据各时刻及相邻时刻温度数据差异获取各时刻的温度变化趋势指数；将各时刻及之前所有时刻的温度数据组成各时刻的温度前驱序列；结合各时刻的温度变化趋势指数以及温度前驱序列获取各时刻的温度起伏变化指数；根据各时刻温度数据的时序特征获取各时刻的特征权值；根据各时刻的温度数据与周围温度分布波动情况获取各时刻的平衡权值；结合特征权值、平衡权值以及温度起伏变化指数构建各时刻的全局温度特征指数；根据相邻时刻的全局温度特征指数的趋势变化获取各时刻的自适应权值；根据所有采集时刻的自适应权值以及温度数据获取下一时刻的温度估计值；基于船舶各区域特征数据的估计值采用KNN模型进行训练，输出火灾分类标签。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 及安盾(海南)科技有限公司 基于多源数据融合的火灾风险智能预警方法及系统

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