本申请涉及智能轨道交通，尤其是涉及一种基于物联网的轨道交通消防用监测系统。
背景技术：
1、轨道交通系统在现代城市的公共运输网络中起着至关重要的作用。随着智能化和自动化技术的发展，轨道交通系统逐渐趋向于云-边协同控制的模式，以提升其运营效率和安全性。然而，在这一协同控制过程中，仍然面临着一些关键技术难题，主要集中在响应滞后、任务冲突和反馈闭环不完整等方面。
2、在云-边协同控制架构中，云端负责高层次的决策与建模，而边缘节点则承担具体的任务执行。然而，由于云端决策与边缘节点响应之间存在通信延迟，且云端模型与边缘设备的状态往往难以实时同步，导致了系统的响应滞后问题。传统的控制系统通常依赖单向的指令传递，无法在多任务并发情况下灵活调整任务执行顺序，从而增加了任务冲突的风险，影响了整体控制效果。
3、此外，现有的反馈机制通常存在反馈闭环不完整的问题。在复杂的轨道交通环境中，云端生成的决策信息与边缘设备的执行状态未能形成有效的闭环，导致了在系统运行过程中可能出现控制偏差或设备失效的情况。反馈延迟和反馈误差的积累，往往导致决策与实际执行之间的不一致，进一步影响了系统的稳定性和响应速度。
技术实现思路
1、本申请的目的是提供一种基于物联网的轨道交通消防用监测系统，解决了云-边协同控制架构中存在的响应滞后、任务冲突以及反馈闭环不完整等影响轨道交通系统稳定性与实时性的问题。
2、第一方面，本申请提供的一种基于物联网的轨道交通消防用监测系统，包括：
3、多模态感知采集模块，用于在轨道交通场景中采集包括温度、烟雾浓度、电气参数、声音、图像信息和可燃气体浓度的环境数据；
4、张量融合处理模块，用于对所述多模态数据进行统一融合建模，生成表征当前环境状态的融合特征数据；
5、边缘智能识别模块，用于基于所述融合特征数据执行火灾风险识别；
6、物联网通信模块，用于将识别结果和相关数据上传至云端分析与建模模块；
7、云端分析与建模模块，用于执行模型优化与风险趋势评估，并将优化后的模型下发至所述边缘智能识别模块；
8、联动响应模块，用于根据火灾风险等级执行对应的响应控制操作；
9、系统反馈机制模块，用于将响应执行与实际火情数据反馈至云端分析与建模模块，实现模型更新与系统自优化
10、优选的，所述多模态感知采集模块包括：
11、用于采集红外热成像图像的红外传感器；
12、用于采集环境声音的声学传感器；
13、用于检测电流电压的电力传感器；
14、用于监测气体浓度的气体传感器；
15、用于检测烟尘颗粒的烟雾传感器。
16、优选的，所述张量融合处理模块通过以下步骤对多模态感知数据进行统一建模：
17、将每一模态输入数据进行线性变换，嵌入至统一低维特征空间，表示为：
18、fm(xm)＝wmxm+bm；
19、其中，xm为模态输入数据，wm与bm分别为权重矩阵与偏置项，fm(xm)为线性嵌入函数的输出结果，是统一空间内的模态特征表示；
20、对各模态特征进行张量外积，形成高阶交互特征张量；
21、将该高阶特征张量输入融合网络，提取联合特征，得到最终融合特征表示。
22、优选的，所述边缘智能识别终端基于注意力机制对融合特征数据进行风险识别，其模型输出表示为：
23、
24、其中，q、k、v分别为查询、键、值矩阵，注意力机制定义为：
25、
26、其中，dk为键向量维度，wo为输出投影矩阵，为预测的火灾风险等级。
27、优选的，所述物联网通信模块支持通过mqtt协议或窄带物联网通信方式进行加密数据上传，并附带传感器标识、时间戳和位置坐标信息。
28、优选的，所述云端分析与建模平台采用知识蒸馏方法对火灾预测模型进行压缩优化，其损失函数定义为：
29、
30、其中，为总蒸馏损失函数，是硬标签损失与软标签损失的加权组合，表示基于真实标签的分类损失，表示基于教师模型软标签的预测损失，α为权重系数。
31、优选的，所述联动响应模块根据火灾风险等级的不同，分别执行信息提示、限速控流、设备断电、广播疏散、启动喷淋的响应措施。
32、优选的，所述系统反馈机制模块用于记录每次火灾预警后的实际结果，并将其反馈至云端模型进行学习与参数更新，实现模型持续优化。
33、优选的，所述云端分析与建模模块与边缘智能识别模块之间构成云-边协同结构，通过动态参数下发与边缘模型微调相结合，提升系统整体适应性与识别精度。
34、第二方面，本申请提供的一种基于物联网的轨道交通消防用监测方法，包括以下步骤：
35、s1、在轨道交通系统中采集包括温度、烟雾浓度、电气参数、声音、图像和气体浓度的多模态传感数据；
36、s2、将采集的多模态数据输入至张量融合建模模块，生成统一的特征数据；
37、s3、利用边缘智能识别模块中的智能模型对融合特征数据进行火灾风险等级识别；
38、s4、将识别结果及原始数据通过物联网通信模块上传至云端分析与建模模块；
39、s5、在云端分析与建模模块对上传数据进行趋势分析与模型优化，并将优化模型下发至边缘智能识别模块；
40、s6、根据风险等级由联动响应模块执行相应控制操作；
41、s7、将事件响应情况与火灾结果反馈至云端分析与建模模块，用于模型更新和系统自优化。
42、综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：
43、1.本发明通过构建基于类别置信度触发的联动响应机制，实现了轨道交通系统中任务响应的即时性与动态可控性。借助触发向量与任务映射结构，系统能够基于云端识别结果快速匹配边缘节点动作任务，形成闭环响应链路，有效解决多模态控制中的响应延迟问题；
44、2.本发明引入任务紧迫度评分与响应节奏调控机制，构建反馈驱动的优先队列，实现任务响应顺序的动态优化。该系统在多任务并发场景下根据任务历史与执行状态合理调度指令下发，有效避免因操作重叠或任务冲突导致的执行失效问题；
45、3.本发明提出的反馈机制模块基于反馈信号与状态更新函数，实现云端分析结果与边缘设备状态的高频闭环联动。通过反馈误差计算与模型自适应学习，使得系统能够在环境变化或识别偏差情况下自动修正控制策略，从而提升反馈过程的鲁棒性和系统自适应能力；
46、4.本发明通过引入反馈优化策略与动态调度机制，支持对任务反馈延迟和总响应时间的协同优化。系统在保障任务执行有效性的同时，最大程度压缩响应周期，提升轨道交通场景下多模态系统的实时控制性能，为复杂环境下的云边协同提供了可行性强的反馈控制框架。
1.一种基于物联网的轨道交通消防用监测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的轨道交通消防用监测系统，其特征在于，所述多模态感知采集模块包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的轨道交通消防用监测系统，其特征在于，所述张量融合处理模块通过以下步骤对多模态感知数据进行统一建模：
4.根据权利要求1所述的一种基于物联网的轨道交通消防用监测系统，其特征在于，所述边缘智能识别终端基于注意力机制对融合特征数据进行风险识别，其模型输出表示为：
5.根据权利要求1所述的一种基于物联网的轨道交通消防用监测系统，其特征在于，所述物联网通信模块支持通过mqtt协议或窄带物联网通信方式进行加密数据上传，并附带传感器标识、时间戳和位置坐标信息。
6.根据权利要求1所述的一种基于物联网的轨道交通消防用监测系统，其特征在于，所述云端分析与建模平台采用知识蒸馏方法对火灾预测模型进行压缩优化，其损失函数定义为：
7.根据权利要求1所述的一种基于物联网的轨道交通消防用监测系统，其特征在于，所述联动响应模块根据火灾风险等级的不同，分别执行信息提示、限速控流、设备断电、广播疏散、启动喷淋的响应措施。
8.根据权利要求1所述的一种基于物联网的轨道交通消防用监测系统，其特征在于，所述系统反馈机制模块用于记录每次火灾预警后的实际结果，并将其反馈至云端模型进行学习与参数更新，实现模型持续优化。
9.根据权利要求1所述的一种基于物联网的轨道交通消防用监测系统，其特征在于，所述云端分析与建模模块与边缘智能识别模块之间构成云-边协同结构，通过动态参数下发与边缘模型微调相结合，提升系统整体适应性与识别精度。
10.一种基于物联网的轨道交通消防用监测方法，根据权利要求1-9任一项所述的一种基于物联网的轨道交通消防用监测系统，其特征在于，包括以下步骤：