一种受困对象环境参数的推测方法、系统和智能穿戴设备与流程

本发明属于抢险救援设备技术领域，具体涉及一种受困对象环境参数的推测方法、系统和智能穿戴设备。

背景技术

现代生活中，在很多场景下发生灾情时都不利于救援人员快速展开救援工作，比如在井下作业的工人遭遇瓦斯泄漏事故，在结构复杂的建筑中发生火灾等，因此灾情发生时，救援人员疏散解救受困对象就是一个棘手的问题。

在很多情形中，受困对象距离救援人员比较远，救援人员由于某些原因不能探测到受困对象所处位置的环境参数/危险程度甚至不知道受困对象所处位置。

现有技术中，有通过终端服务器对消防员的传感器采集的信息结合环境数据对消防员的环境危险程度进行分析，将分析结果发送给消防员，起到对消防员灭火环境的危险情况进行预警作用。该技术是站在消防员的角度来对消防员进行危险情况的预警，但却仍然不能够了解受困对象所处位置的环境和其所处的位置，因此，急需一种能够推测受困对象所处位置环境参数的方法。

技术实现要素：

(一)发明目的

本发明的目的是提供一种能够对受困对象所处位置的环境参数进行推测的方法、系统、智能穿戴设备、计算机存储介质和电子设备。

(二)技术方案

为解决上述问题，本发明的第一方面提供了一种受困对象环境参数的推测方法，包括：对至少一个救援人员，获取救援人员所处位置的环境参数；获取救援人员所处位置到受困对象方向的远端环境感知参数；基于救援人员所处位置的环境参数和远端环境感知参数进行推测，得到受困对象所处位置的环境参数。

进一步地，基于救援人员所处位置的环境参数和远端环境感知参数进行推测的步骤包括：基于预设的映射关系进行推测，预设的映射关系为救援人员所处位置的环境参数、远端环境感知参数到受困对象所处位置的环境参数的关系。

进一步地，该推测方法还包括：获取不同时间的救援人员所处位置的环境参数；和/或获取不同时间的远端环境感知参数；基于不同时间的救援人员所处位置的环境参数和/或不同时间的远端环境感知参数以及各自对应的时间形成与受困对象所处位置的环境参数的映射关系。

进一步地，该推测方法还包括：基于映射关系推测当前时间和/或当前时间后某一时间受困对象所处位置的环境参数。

进一步地，远端环境感知参数包括救援人员与受困对象的距离信息、现场的位置信息、生命体探测信息、热力图和光谱中的至少一个。

进一步地，该推测方法还包括：基于现场的位置信息建立地图，地图包括地形和/或建筑格局信息；基于地图构建扩散模型。

进一步地，该推测方法还包括：对于多个不同位置处的救援人员，分别获取不同位置处的环境参数；分别获取不同位置处到受困对象方向的远端环境感知参数；基于多个不同位置、多个不同位置处的环境参数和多个远端环境感知参数进行联合推测。

进一步地，该推测方法还包括：基于受困对象所处位置的环境参数计算得到受困对象所处位置的生命威胁指数。

进一步地，基于受困对象所处位置的环境参数计算得到受困对象所处位置的生命威胁指数的步骤包括：根据受困对象所处位置的环境参数与标准环境参数的比较计算受困对象所处位置的生命威胁指数。

进一步地，该推测方法还包括：将受困对象所处位置的环境参数与预设的关联关系进行匹配以得到生命威胁指数，关联关系为受困对象所处位置的环境参数与生命威胁指数的关联。

进一步地，该推测方法还包括：接收用户输入的指定位置信息；基于指定位置信息推测该指定位置处的环境参数。

进一步地，该推测方法还包括：将受困对象所处环境的生命威胁指数、指定位置处受困对象的生命威胁指数和建筑格局信息中的至少一个呈现。

进一步地，该环境参数包括气体浓度、温度、湿度、烟雾浓度和压力参数中的至少一种；其中，推测方法还包括：根据救援人员所处位置的气体浓度、温度、湿度、烟雾浓度和压力参数中的至少一种参数以及救援人员与受困对象的距离推测受困对象所处位置处的相应参数。

根据本发明的另一个方面，提供一种受困对象环境参数的推测系统，包括：获取模块，用于对至少一个救援人员，获取救援人员所处位置的环境参数，以及救援人员所处位置到受困对象方向的远端环境感知参数；推测模块，用于基于救援人员所处位置的环境参数和远端环境感知参数进行推测，得到受困对象所处位置的环境参数。

进一步地，该推测模块包括：推测模型，用于基于预设的映射关系进行计算，预设的映射关系为救援人员所处位置的环境参数、远端环境感知参数到受困对象所处位置的环境参数的关系。

进一步地，获取模块，进一步用于获取不同时间的救援人员所处位置的环境参数和/或不同时间的远端环境感知参数；推测模块，进一步用于基于不同时间的救援人员所处位置的环境参数和/或不同时间的远端环境感知参数以及各自对应的时间形成与受困对象所处位置的环境参数的映射关系。

进一步地，推测模块进一步用于，基于映射关系推测当前时间和/或当前时间后某一时间受困对象所处位置的环境参数。

进一步地，远端环境感知参数包括救援人员与受困对象的距离信息、现场的位置信息、生命体探测信息、热力图和光谱中的至少一个。

进一步地，该推测系统还包括：建模模块，用于基于现场的位置信息建立地图，并基于地图构建扩散模型，地图包括地形和/或建筑格局信息。

进一步地，获取模块，进一步用于对多个不同位置处的救援人员，分别获取不同位置处的环境参数，以及分别获取不同位置处到受困对象方向的远端环境感知参数；推测模块，进一步用于基于多个不同位置、多个不同位置处的环境参数和多个远端环境感知参数进行联合推测。

进一步地，该推测系统还包括：评估模块，用于基于受困对象所处位置的环境参数计算得到受困对象所处位置的生命威胁指数。

进一步地，评估模块包括：比较子模块，用于根据受困对象所处位置的环境参数与标准环境参数的比较计算受困对象所处位置的生命威胁指数。

进一步地，评估模块包括：匹配子模块，用于将受困对象所处位置的环境参数与预设的关联关系进行匹配以得到生命威胁指数，关联关系为受困对象所处位置的环境参数与生命威胁指数的关联。

进一步地，该推测系统还包括：接收模块，用于接收用户输入的指定位置并输入推测模块；推测模块，还用于基于指定位置信息计算该指定位置处的环境参数。

进一步地，该推测系统还包括：显示模块，用于将受困对象所处环境的生命威胁指数、指定位置处受困对象的生命威胁指数和建筑格局信息中的至少一个呈现。

进一步地，推测模块包括气体扩散模型、温度扩散模型、湿度扩散模型、烟雾扩散模型和压力扩散模型中的至少一个；气体扩散模型，用于根据救援人员所处位置的气体浓度以及救援人员与受困对象的距离推测受困对象所处位置的气体浓度；温度扩散模型，用于根据救援人员所处位置的温度以及救援人员与受困对象的距离推测受困对象所处位置的温度；湿度扩散模型，用于根据救援人员所处位置的湿度以及救援人员与受困对象的距离推测受困对象所处位置的湿度；烟雾扩散模型，用于根据救援人员所处位置的烟雾浓度以及救援人员与受困对象的距离推测受困对象所处位置的烟雾浓度；压力扩散模型，用于根据救援人员所处位置的压力以及救援人员与受困对象的距离推测受困对象所处位置的压力。

根据本发明的又一方面，一种智能穿戴设备，包括一种生命威胁指数的推测系统，还包括：至少两个采集模块，设置于智能穿戴设备上，用于分别采集至少一个救援人员在其当前所处位置的环境参数和当前所处位置到受困对象方向的远端环境感知参数。

根据本发明实施例的另一个方面，提供一种非暂态计算机可读存储介质，非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，计算机指令用于使计算机执行上述任一种任务处理方法。

根据本发明实施例的另一个方面，提供一种计算机程序产品，计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，计算机程序包括程序指令，当程序指令被计算机执行时，使计算机执行上述任一种任务处理方法。

(三)有益效果

本发明的上述技术方案具有如下有益的技术效果：通过分别获取救援人员所处位置处的环境参数和到受困对象方向的远端环境感知参数，从而基于二者对受困对象所处位置的环境参数进行推测，进一步地，还可以基于推测到的受困对象所处位置的环境参数评估得到受困对象的生命威胁指数，从而为消防人员展开救援工作提供更多便利条件，有利于消防人员根据该生命威胁指数及时有效地对受困对象实施救援，同时也提高了被困人员的生存率。

附图说明

图1是本发明实施例一的一种受困对象环境参数的推测方法的流程图；

图2是根据本发明实施例二的一种受困对象环境参数的推测方法的流程图；

图3是根据本发明实施例三的一种受困对象环境参数的推测方法的流程图；

图4是本发明实施例四的一种受困对象环境参数的推测方法的流程图；

图5是本发明实施例五的一种受困对象环境参数的推测方法的流程图；

图6是本发明实施例六的一种受困对象环境参数的推测方法的流程图；

图7是本发明实施例七的一种受困对象环境参数的推测方法的流程图；

图8是本发明实施例八的一种受困对象环境参数的推测方法的流程图；

图9是本发明实施例九的一种受困对象环境参数的推测系统的结构图；

图10是本发明实施例十的一种受困对象环境参数的推测系统的结构图；

图11是本发明实施例十一的一种受困对象环境参数的推测系统的结构图；

图12是本发明实施例十二的一种受困对象环境参数的推测系统的结构图；

图13是本发明实施例十三的一种受困对象环境参数的推测系统的结构图；

图14是本发明实施例十四的一种受困对象环境参数的推测系统的结构图；

图15是本发明实施例十五的一种受困对象环境参数的推测系统的结构图；

图16是本发明实施例十六的一种受困对象环境参数的推测系统的结构图；

图17是本发明实施例十七的一种受困对象环境参数的推测系统的结构图；

图18是本发明实施例十八的一种智能可穿戴设备的结构图；

图19是本发明实施例的一种电子设备的结构图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。

图1是本发明实施例一的一种受困对象环境参数的推测方法的流程图。

如图1所示，一种受困对象环境参数的推测方法，包括如下步骤s1-s3：

s1，对至少一个救援人员，获取救援人员所处位置的环境参数；

具体地，救援人员所处位置的环境参数是指通过第一传感器探测救援人员所在位置处的环境参数，第一传感器可以是气体传感器、温度传感器、湿度传感器、压力传感器中的至少其中之一。比如气体传感器能够探测救援现场的有害气体浓度，比如瓦斯浓度和一氧化碳浓度，温度传感器能够探测救援现场的温度参数，温度过高过低都会对消防人员及被困人员的生命产生威胁；在瓦斯泄漏的场景中，气体传感器能够探测瓦斯的浓度，瓦斯浓度越高则对人的生命威胁就越大，也可以探测消防人员所处环境的氧气浓度，氧气浓度过高过低都会造成人体的不适，甚至产生生命危险；在火灾现场则需要温度传感器探测救援现场的温度参数，温度过高会对消防人员及被困人员的生命安全产生威胁；

其中，第一传感器可以设置在救援人员的可穿戴设备(比如头盔)上，也可设置在周边设备(比如建筑物、矿井坑道、搜救犬或无人机等)上。

对应于第一传感器，当第一传感器为以上传感器类型时，则救援人员当前所处位置的环境参数包括：空气成分、温度、湿度和压力参数中的至少一个。

s2，获取救援人员所处位置到至少一个受困对象方向的远端环境感知参数；

具体地，是由设置于救援人员身上的传感器来获取救援人员所处位置到受困对象方向的环境感知参数，即为受困对象所处位置的环境感知参数。

其中，远端环境感知参数可以是通过第二传感器探测与其有一定距离处的环境参数，第二传感器可以是生命探测仪、激光雷达、毫米波雷达、热成像仪和频谱分析仪中的至少其中之一，生命探测仪能够探测生命体探测信息，即当前环境是否存在有生命体征的人或动物，激光雷达和毫米波雷达可以获得距离信息并生成三维场景地图，热成像传感器能够生成热力图(比如红外成像)以显示环境温度情况，频谱分析仪能够对光谱进行分析以了解环境中物质情况，例如可以用来感知环境中危险物质(比如有害气体等)的分布。

其中，第二传感器可以是与第一传感器同时设置于救援人员身上；也可以是将第一传感器设置在救援人员的可穿戴设备(比如头盔)上，第二传感器设置在周边设备(比如建筑物、矿井坑道、搜救犬或无人机等)上，使得救援人员当前位置的环境参数由救援人员的可穿戴设备传感器提供，而远端环境感知参数由周边设备提供等。

对应于第二传感器，当第二传感器为以上传感器类型时，则受困对象方向的远端环境感知参数包括：救援人员与受困对象的距离信息、现场的位置信息、生命体探测信息、热力图和光谱中的至少一个。

s3，基于救援人员所处位置的环境参数和远端环境感知参数进行推测，得到受困对象所处位置的环境参数。

例如：在瓦斯泄漏时，通过对救援人员处的空气成分进行采集，以及对受困对象处是否有生命体进行探测和救援人员与受困对象的距离信息，并基于这三者推测受困对象处的环境参数，从而有利于为救援人员展开救援工作，同时也能够提高受困对象的生存率。

在一种实施方式中，环境参数包括气体浓度、温度、湿度、烟雾浓度和压力参数中的至少一种；则该推测方法的步骤s3为：根据救援人员所处位置的气体浓度、温度、湿度、烟雾浓度和压力参数中的至少一种参数以及救援人员与受困对象的距离推测受困对象所处位置处的相应参数。

在一种实施方式中，步骤s3是基于预设的映射关系进行推测，该预设的映射关系为救援人员所处位置环境参数、远端环境感知参数到受困对象所处位置的环境参数的关系。具体地，是根据救援人员所处位置的气体浓度、温度、湿度、烟雾浓度和压力参数中的至少一种参数以及救援人员与受困对象的距离推测受困对象所处位置处的相应参数。

在另一种实施方式中，还可以包括一推测模型，该推测模型中包括预设的映射关系，能够根据一些已知的参数，例如救援人员当前所处位置的环境参数和第二传感器获取的远端环境感知参数，在将这两者输入推测模型后，推测模型会根据这两者预测出无法探测位置的环境参数，例如：远端受困人员所处位置的环境参数。

其中，推测模型可以有多种，在不同的场景中可以选择不同的推测模型进行推测。比如瓦斯泄漏时，可以采用扩散模型来推测被困人员所处位置的瓦斯浓度；在一种实施方式中，推测模型为扩散模型，扩散模型可以使气体扩散模型、温度扩散模型等，假设扩散模型的映射关系为f，则映射关系可以表示为：c＝f(x1,x2)，x1为第一传感器获取的救援人员在当前所处位置的环境参数，x2为第二传感器获取的远端环境感知参数，在将第一、第二传感器获取的数据输入该扩散模型后，就可以得到远端受困人员的环境参数。下面通过举例进行详细说明：

比如瓦斯泄漏时，泄漏源的位置已知，消防人员所佩戴的智能头盔中的激光雷达和毫米波雷达可以探测到消防员所处位置跟泄漏源之间的距离，气体传感器可以获取消防人员当前所处位置处的瓦斯浓度，瓦斯浓度会根据某种规律(扩散模型中的浓度、距离和时间之间的映射关系)随着离泄露源距离的增大而变小，例如菲克第一定律和菲克第二定律，因此某远端位置的气体浓度可以通过消防人员所处位置的气体浓度，以及激光雷达、毫米波雷达探测到的被困人员和消防人员之间的距离，就可以通过该扩散模型得到远端被困人员所处位置处的瓦斯浓度等环境参数。

进一步地，还可以在映射关系中增加时间因素，从而可以基于该映射关系推测当前时间和/或未来一段时间受困对象所处位置的环境参数，如图2所示，具体实施方式如下：

s201，获取不同时间的救援人员所处位置的环境参数；和/或

s202，获取不同时间的远端环境感知参数；

s203，基于不同时间的救援人员所处位置的环境参数和/或不同时间的远端环境感知参数以及各自对应的时间形成与受困对象所处位置的环境参数的映射关系。

该实施例的实施过程不同于实施例一的是，根据多个不同时刻的救援人员所处位置的环境参数和/或多个不同时刻的远端环境感知参数的累积来推测数据变化趋势，从而预测受困对象所处位置处的环境变化情况。

此时多次采样的环境参数能够更好的反映现场气体的扩散情况。例如如果泄露源释放高浓度的有害气体，则基于多个不同时间的救援人员所处位置的环境参数和不同时间的远端环境感知参数计算得到的受困人员所处位置的环境参数会呈现出浓度逐渐增加的趋势。优选地，该映射关系还可以通过更复杂的模型或大数据训练一个预测模型得到。

由于扩散模型也会受到场所的地形和建筑格局所影响，因此可以通过激光雷达采集到的数据建立3d地图数据，从而为扩散模型提供建筑格局信息，进而使得扩散模型更为精确。如图3所示，采集到的现场位置信息的具体应用如下：

s301，基于现场的位置信息建立地图，其中，地图包括现场地形和/或建筑格局信息；

具体地，现场的位置信息是指受困对象所处的救援现场的地形或建筑格局信息，以使得救援人员能够根据现场地形或建筑格局实施救援。

s302，基于地图构建扩散模型。

具体地，可以是将地图添加至扩散模型的映射关系中，使得扩散模型在计算受困对象所处位置处的环境参数时，更加精确。

图4是本发明实施例四的一种受困对象环境参数的推测方法的流程图。

如图4所示，该推测方法还包括：

s401，对于多个不同位置处的救援人员，分别获取不同位置处的环境参数；

s402，分别获取不同位置处到受困对象方向的远端环境感知参数；

s403，基于多个不同位置、多个不同位置处的环境参数和多个远端环境感知参数进行联合推测。

本发明实施例是通过更多的数据来拟合一函数或曲线，在采集到新的数据后，将其代入该函数或曲线进行推测，就能够得到受困对象所处位置的环境参数。

在本发明实施例中，多个消防员或消防设备能够通过网络进行信息的交互，若每个消防员或消防设备均能够采集所在位置的环境参数以及对远端位置参数进行探测，则可以将多个设备的信息汇总到一个计算设备，例如某一消防员所穿戴的智能消防头盔或后台指挥中心。该计算设备根据多个位置的环境参数进行联合推测，推测出某一远端位置的环境参数。例如，通过在多个位置进行气体浓度测量，进而得到气体在空间中浓度的下降梯度，再结合潜在的泄漏点，就可以更精准的推测远端被困人员所处的气体浓度。

图5是本发明实施例五的一种受困对象环境参数的推测方法的流程图。

如图5所示，在本发明实施例一的步骤s3：计算得到受困对象所处位置的环境参数后，还可以包括如下步骤s4：

s4，基于受困对象所处位置的环境参数计算得到受困对象所处位置的生命威胁指数。

本发明实施例计算得到的生命威胁指数可以表示受困对象在受困环境中的危险程度，进一步地，在将生命威胁指数显示给救援人员后，能够有利于救援人员快速了解到受困对象的处境，使得救援人员可以及时制定合理的救援策略，或者增加救援设备和救援人员，实现快速高效地展开救援工作这一目的。

进一步地，还可以在救援人员佩戴的智能可穿戴设备上设置一ar显示模块，并将生命威胁指数传输到ar显示模块中，由于该ar显示模块采用了增强现实技术，不仅展示真实信息，还可以叠加虚拟信息，因此，通过ar显示模块对推测评估结果(例如生命威胁指数)进行显示，使得消防人员能清晰明了地看到受困人员所处环境的生命威胁指数，有利于快速高效地展开救援工作。

图6是本发明实施例六的一种受困对象环境参数的推测方法的流程图。

如图6所示，步骤s4的一种实施方式包括如下子步骤：

s41a，根据受困对象所处位置的环境参数与标准环境参数的比较计算受困对象所处位置的生命威胁指数。

具体地，将各个推测得到的环境参数与适合人类生存的标准环境参数进行比较，比如推测得到的被困人员所处环境参数比适合人类生存的标准环境参数相比过高或过低，代表对人的生命安全造成很大威胁。例如：正常情况下氧气浓度为21％，当受困对象所处位置处的氧气浓度低于10％时就会出现恶心、呕吐等症状，而当受困对象所处位置处的氧气浓度高于70％时，也会发生氧中毒，进而危及人的生命安全，因此，计算结果为生命威胁指数较高。

进一步地，由于是将各个环境参数分别与相应的标准环境参数进行比较，因此，得出的生命威胁指数是针对每一环境参数的，以下称子生命威胁指数。而如果将基于每一项环境参数计算得到的子生命威胁指数都显示给救援人员来看，会对救援人员造成救援时间的浪费，救援人员可能还需要在现场花费时间进行判断，因此，本发明将各个环境参数计算得到的子生命威胁指数进行综合评估得出一个总的生命威胁指数。该总的生命威胁指数显示给救援人员后，救援人员只需根据这一结果来进行判断即可，假设生命威胁指数最大为100，可以设置一阈值，例如为50，那么生命威胁指数超过50时则说明被困人员较为危险，超过50之后的数值越大，说明被困人员越危险，低于50时，说明被困人员相对比较安全。

图7是本发明实施例七的一种受困对象环境参数的推测方法的流程图。

如图7所示，步骤s4的另一种实施方式包括如下子步骤：

s41b，将受困对象所处位置的环境参数与预设的关联关系进行匹配以得到生命威胁指数，该关联关系为受困对象所处位置的环境参数与生命威胁指数之间的关联。

具体地，可以是每一环境参数或每一取值范围内的环境参数对应一生命威胁指数形成一关联关系，当接收到计算得到的受困对象所处位置的环境参数后，就可以根据该关联关系匹配得到相应的生命威胁指数。

图8是本发明实施例八的一种受困对象环境参数的推测方法的流程图。

如图8所示，该推测方法还包括：

s801，接收用户输入的指定位置信息；

具体地，是由救援人员直接指定受困环境中的某一位置处作为输入；

s802，基于指定位置信息推测该指定位置处的环境参数。

在将该指定的位置信息输入推测模型后，推测模型会对该指定位置处的环境参数进行推测。

在一种实施方式中，还可以是将受困对象所处环境的生命威胁指数、指定位置处受困对象的生命威胁指数和建筑格局信息中的至少一个呈现。具体地，当生命探测仪探测到存在有生命特征的人时，救援人员佩戴的头盔会自动显示该被困人员所处环境的生命威胁指数，进一步地，消防人员也可以指定某些位置，对该位置的环境参数进行推测评估，显示该位置的生命威胁指数，方便消防人员将被困人员从生命威胁指数较高的区域疏散至生命威胁指数较低的区域，争取有效救援的时间，提高被困人员的生存率。

在一种可选的实施方式中，本发明还可以基于计算得到的生命威胁指数，自动匹配救援策略或救援优先级。

下面通过两个完整的示例对上述实施例进行详细说明：

示例一：

在本示例中，消防人员头戴装有该系统的智能头盔进入到瓦斯泄漏现场，首先传感器模块1探测到了消防员所处位置的瓦斯浓度、氧气浓度、温度(与发生瓦斯爆炸的可能性有关)等参数，此参数记为x1；进一步地，传感器模块2中的生命探测仪探测到了共有两处存在被困人员各一人，同时安装在智能消防头盔之上的激光雷达建立了现场的3d地图，记为m。更进一步地，激光雷达和毫米波雷达探测到了被困人员a与消防人员的距离为50米，此参数记为x2被困人员b与消防人员的距离为60米，此参数记为x3，进一步地，将参数x1和x2作为推测模型的输入，其输出c＝f(x1,x2,m)就为被困人员a所处位置的环境参数，将参数x1和x3作为推测模型的输入，其输出c＝f(x1,x3,m)就为被困人员b所处位置的环境参数，其中包括被困人员所在位置处的瓦斯浓度，氧气浓度，温度等参数，比如被困人员a处瓦斯浓度为20％，氧气浓度为16％，温度为45℃，被困人员b处瓦斯浓度为10％，氧气浓度为19％，温度为30℃，将两组环境参数分别输入到评估模块中，分别得到a处和b处的生命威胁指数，比如被困人员a处的生命威胁指数为80，表示被困人员a很危险，被困人员b处的生命威胁指数是40，表示被困人员b暂时不会产生生命危险，消防人员看到ar显示模块显示出的被困人员a和被困人员b处的生命威胁指数，就可以先对生命威胁指数较大的被困人员a展开救援，从而提高被困人员的生存率。

示例二：

在本示例中，消防人员头戴装有该系统的智能头盔进入到火灾发生现场，首先传感器模块1得到消防人员位置的环境参数比如温度，氧气浓度和烟雾浓度等，该参数记为x1，进一步地，传感器模块2中的生命探测仪探测到某处存在被困人员10人，更进一步地，激光雷达或毫米波雷达传感器探测到被困人员与消防人员之间的距离为40米，该环境感知参数记为x2,将x1和x2以及现场地图m做为推测模型的输入，就可以得到被困人员所处位置的环境参数c＝f(x1,x2，m)，其中包括温度、氧气浓度和烟雾浓度等，进一步地，将环境参数c输入到评估模块中，比如氧气浓度仅为10％，温度高达50℃，此时评估模块输出的被困人员所处位置的生命威胁指数为90，表示被困人员极其危险，ar显示模块将结果显示，消防人员可以清晰明了地看到此时被困人员所处环境的生命威胁指数，但是由于被困人员人数较多，如果逐个将被困人员转移到完全安全但距离较远的室外环境将会耗费很多时间，很可能造成人员伤亡，此时最佳的方法就是先将被困人员转移到生命威胁指数较低的地方，然后再转移到室外，此时消防人员就可以指定某些离被困人员相对较近的位置，通过此系统对这些位置进行生命威胁指数评估，比如，消防人员指定位置1通过该系统评估得到生命威胁指数为80，说明位置1危险系数仍然很高，不适合做转移地点；接着对位置2进行评估，得到的生命威胁指数为40，此处暂无生命危险，那么消防人员就可以先将被困人员转移到相对较近且没有生命危险的位置，之后再将被困人员转移到室外更为安全的地方，这样就节约了很多时间，进而提高了被困人员的生存率。

图9是本发明实施例九的一种受困对象环境参数的推测系统的结构图。

如图9所示，一种受困对象环境参数的推测系统，包括：

获取模块，用于对至少一个救援人员，获取救援人员所处位置的环境参数，以及救援人员所处位置到受困对象方向的远端环境感知参数；

推测模块，用于基于救援人员所处位置的环境参数和远端环境感知参数进行推测，得到受困对象所处位置的环境参数。

图10是本发明实施例十的一种受困对象环境参数的推测系统的结构图。

如图10所示，推测模块包括：

推测模型，用于基于预设的映射关系进行计算，预设的映射关系为救援人员所处位置的环境参数、远端环境感知参数到受困对象所处位置的环境参数的关系。

作为一种实施方式，获取模块，进一步用于获取不同时间的救援人员所处位置的环境参数和/或不同时间的远端环境感知参数；推测模块，进一步用于基于不同时间的救援人员所处位置的环境参数和/或不同时间的远端环境感知参数以及各自对应的时间形成与受困对象所处位置的环境参数的映射关系。

进一步地，推测模块还用于，基于映射关系推测当前时间和/或当前时间后某一时间受困对象所处位置的环境参数。

其中，远端环境感知参数包括救援人员与受困对象的距离信息、现场的位置信息、生命体探测信息、热力图和光谱中的至少一个。

图11是本发明实施例十一的一种受困对象环境参数的推测系统的结构图。

如图11所示，该推测系统还包括：

建模模块，用于基于现场的位置信息建立地图，并基于地图构建扩散模型，地图包括地形和/或建筑格局信息。

进一步地，获取模块，还用于对于多个不同位置处的救援人员，分别获取不同位置处的环境参数，以及分别获取不同位置到受困对象方向的远端环境感知参数；推测模块，还用于根据多个不同位置、不同位置处的环境参数和多个远端环境感知参数进行联合推测。

图12是本发明实施例十二的一种受困对象环境参数的推测系统的结构图。

如图12所示，该推测系统还包括：评估模块，用于基于受困对象所处位置的环境参数计算得到受困对象所处位置的生命威胁指数。

图13是本发明实施例十三的一种受困对象环境参数的推测系统的结构图。

如图13所示，评估模块包括：比较子模块，用于根据受困对象所处位置的环境参数与标准环境参数的比较计算受困对象所处位置的生命威胁指数。

图14是本发明实施例十四的一种受困对象环境参数的推测系统的结构图。

如图14所示，评估模块包括：匹配子模块，用于将受困对象所处位置的环境参数与预设的关联关系进行匹配以得到生命威胁指数，关联关系为受困对象所处位置的环境参数与生命威胁指数的关联。

图15是本发明实施例十五的一种受困对象环境参数的推测系统的结构图。

如图15所示，该推测系统还包括：接收模块，用于接收用户输入的指定位置并输入推测模块；推测模块，还用于基于指定位置信息计算该指定位置处的环境参数。

图16是本发明实施例十六的一种受困对象环境参数的推测系统的结构图。

如图16所示，该推测系统还包括：显示模块，用于将受困对象所处环境的生命威胁指数、指定位置处受困对象的生命威胁指数和建筑格局信息中的至少一个呈现。

图17是本发明实施例十七的一种受困对象环境参数的推测系统的结构图。

如图17所示，该推测系统中的推测模块包括气体扩散模型、温度扩散模型、湿度扩散模型、烟雾扩散模型和压力扩散模型中的至少一个；

其中，气体扩散模型，用于根据救援人员所处位置的气体浓度以及救援人员与受困对象的距离推测受困对象所处位置的气体浓度；

温度扩散模型，用于根据救援人员所处位置的温度以及救援人员与受困对象的距离推测受困对象所处位置的温度；

湿度扩散模型，用于根据救援人员所处位置的湿度以及救援人员与受困对象的距离推测受困对象所处位置的湿度；

烟雾扩散模型，用于根据救援人员所处位置的烟雾浓度以及救援人员与受困对象的距离推测受困对象所处位置的烟雾浓度；

压力扩散模型，用于根据救援人员所处位置的压力以及救援人员与受困对象的距离推测受困对象所处位置的压力。

图18是本发明实施例十八的一种智能可穿戴设备的结构图。

如图18所示，一种智能穿戴设备，包括一种生命威胁指数的推测系统，还包括：至少两个采集模块，设置于智能穿戴设备上，用于分别采集至少一个救援人员在其当前所处位置的环境参数和当前所处位置到受困对象方向的远端环境感知参数。

本发明旨在保护一种受困对象环境参数的推测方法和系统，通过分别获取救援人员所处位置的环境参数和救援人员到受困对象方法的远端环境感知参数，从而基于二者对受困对象所处位置的环境参数进行推测，进一步地，还可以基于推测到的受困对象所处位置的环境参数评估得到受困对象的生命威胁指数。本发明具有如下有益效果：

(1)将计算得到的生命威胁指数以及现场地图等数据采用ar显示模块叠加显示，使消防人员快速高效地了解受困人员所处环境或者灾情发生场景各处的生命威胁指数，以便快速高效地展开救援工作。

(2)通过累计不同时间的环境参数和/或远端环境感知参数对预设的映射关系进行优化，使得可以对未来某个时间点的受困对象所处位置的环境参数进行推测。

(3)采用激光雷达采集的数据建立地图，为扩散模型提供建筑格局信息，进而使得扩散模型更为精确。

(4)扩散模型包括多种类型，每种类型的扩散模型对一种环境参数进行推测，从而将所有的环境参数并行处理进行推测，减小计算压力，提高计算速度。

(5)根据不同位置处救援人员的环境参数以及现场地图进行联合推测，能够更精准的推测远端被困人员所处位置的环境参数。

需要说明的是，本发明一种受困对象环境参数的推测系统是与涉及计算机程序流程的一种受困对象环境参数的推测方法一一对应的系统，由于在前已经对一种受困对象环境参数的推测方法的步骤流程进行了详细描述，在此不再对一种受困对象环境参数的推测系统的实施过程进行赘述。

本发明实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，计算机指令用于使计算机执行上述任一个实施例的方法。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

如图19所示，一种执行前述方法的电子设备，包括一个或多个处理器1901以及与一个或多个处理器通信连接的存储器1902，图19中以一个处理器为例。

电子设备还可以包括：输入装置1903和输出装置1904。

处理器1901、存储器1902、输入装置1903和输出装置1904可以通过总线或者其他方式连接，图19中以通过总线连接为例。

存储器1902作为一种非暂态计算机可读存储介质。可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序，如本发明实施例中的一种商品热力图的生成方法对应的软件程序、指令以及模块。处理器1901通过运行存储在存储器1902中的非暂态软件程序、指令以及模块，执行一种受困对象环境参数的推测系统的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例的方法步骤。

存储器1902可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据一种受困对象环境参数的推测系统的使用所创建的数据等。此外，存储器1902可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件，闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器1902可选包括相对于处理器1901远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至一种受困对象环境参数的推测系统。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

输入装置1903可接收输入的数据，以及产生与输入的数据的一种受困对象环境参数的推测系统的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输入装置1903可以包括触摸屏、键盘等，也可以包括有线接口、无线接口等。输出装置1904可包括显示屏等显示设备。

一个或多个软件程序、指令存储在存储器1902中，当被一个或多个处理器1901执行时，执行上述任意方法实施例中的一种受困对象环境参数的推测方法。

在本发明实施例中，一个或多个处理器能够：执行前述任一实施方式的一种方法。

应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。