申请/专利权人：四川银谷碳汇再生资源有限公司

申请日：2024-03-18

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117893385A

主分类号：G06Q50/26

分类号：G06Q50/26;G06N3/042;G06N3/08;G08B17/00

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.16#公开

摘要：本发明提供了一种保障仓储安全的消防预警方法及系统，涉及消防预警技术和深度学习技术领域，包括：将整个需要消防预警的区域划分为多个一级分区和二级分区，构建节点之间的相互联系，定义图的邻接矩阵，对消防报警传感器的历史检测信息进行预处理和分段处理；对数据进行均衡化处理，增强预警数据在整个数据集中的占比；将经过预处理、分段处理后的历史检测信息作为节点特征，基于图神经网络构建消防预警模型，对消防预警模型进行迭代训练，利用实时数据和经过训练的消防预警模型，实现消防预警。本发明的方法将具有相关性的消防报警传感器进行整合得到相关设施的预测，增强了各消防设施之间的关联性，能够更好的进行提前消防预警，减少损失。

主权项：1.一种保障仓储安全的消防预警方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：将整个需要消防预警的区域划分为多个一级分区，每个一级分区中包含多个二级分区，在每个二级分区中均设有消防报警传感器，所述消防报警传感器的种类为一种或多种，将单个二级分区中的所有消防报警传感器视为单个节点，将这些节点定义为图中的节点；S2：根据各二级分区间的消防报警传感器位置信息、一级分区间的位置信息，构建节点之间的相互联系，定义图的邻接矩阵；S3：对消防报警传感器的历史检测信息进行预处理；S4：对消防报警传感器提供的历史检测信息进行分段处理；对分段处理后的数据进行均衡化处理，增强预警数据在整个数据集中的占比；S5：将经过预处理、分段处理后的历史检测信息作为节点特征；基于图神经网络构建消防预警模型，对消防预警模型进行迭代训练，通过邻接矩阵对历史检测信息构建的节点特征进行聚合，实现各个消防报警传感器的节点特征的优化，并在训练过程中实时更新邻接矩阵，实现邻接矩阵基于节点特征的自动更新；S6：利用实时数据和经过训练的消防预警模型，实现消防预警。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 四川银谷碳汇再生资源有限公司 一种保障仓储安全的消防预警方法及系统

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