一种光伏组件地区防火报警方法及系统与流程

1.本发明涉及防火报警技术领域，特别是涉及一种光伏组件地区防火报警方法及系统。


背景技术：

2.随着我国科技的发展与进步，新能源发电已经成为未来发展趋势，其中，光伏组件是一种暴露在阳光下便会产生直流电的发电装置，由几乎全部以半导体物料(例如硅)制成的薄身固体光伏电池组成，具有无污染、发电效率高的特点。但是在围网附近风滚草容易聚集，在炎热的夏天非常容易发生火灾，破坏了光伏组件地区的设备，且易压坏围栏，严重影响了光伏组件的发件效率。
3.当前很多地区都设置有火灾报警装置，设置有烟雾传感器当空气中的烟雾浓度大于标准浓度时，则控制报警器发生报警，提醒工作人员进行灭火。在现有技术中不能根据火灾燃烧情况以及火势蔓延速度等因素，来对火情进行分析，因此，火灾带来的突发性以及随机性就会造成不可预测的后果。
4.因此，如何提供一种可以预测火灾火情，防止火灾突发性以及随机性给光伏组件地区带来极大危害的防火报警方法，是目前有待解决的技术问题。


技术实现要素：

5.本发明实施例提供一种光伏组件地区防火报警方法及系统，通过去除烟雾图像信息和火灾温度变化率来预测火灾火情，用以解决现有技术中无法根据实时的火灾火情来防止火灾的突发性以及随机性而带来的极大危害的技术问题。
6.在本技术的一些实施例中，通过获取光伏组件地区空气中的颗粒物浓度，基于颗粒物浓度确定待处理区域，若所述颗粒物浓度大于或者等于所述颗粒物浓度阈值，则获取对应的烟雾传感器所在的位置坐标，并根据所述位置坐标确定待处理区域。在本技术中，通过烟雾传感器获取光伏组件地区的颗粒物浓度，当检测到颗粒物浓度高于阈值时，此时精准定位到相应的烟雾传感器，可以精准的掌握失火地点，极大程度上节省了防火报警时间，可以及时对火势进行掌控。
7.在本技术的一些实施例中，实时采集待处理区域内的去雾图像信息，获取所述待处理区域内的初始图像信息，所述初始图像信息为含有烟雾的图像信息；根据预设去雾网络获取初始图像信息的多个表象特征信息，并基于多个表象特征信息确定特征图像；将所述特征图像映射到图像网格中，获取清晰的图像信息，所述清晰的图像信息为去雾图像信息。在本技术中，当定位到失火地点时，此时开启图像采集装置，可以实时采集失火地点的火势图像信息，由于失火时会产生浓浓的烟雾，此时获取到的图像信息是不清楚的，通过本技术中的去烟雾步骤，可以清晰地得到去除烟雾后的失火图像信息，可以给工作人员或者消防人员提供失火地点的清晰图像，极大程度上方便了消防人员制定相关的救火措施，有效地避免了火势的突发性而带来的不可预料的危害，极大程度上避免了经济的损失。
8.在本技术的一些实施例中，基于所述去雾图像信息和所述温度变化率构建火情发展模型，并基于火情发展模型确定所述待处理区域内的火灾蔓延趋势信息；实时获取火灾蔓延趋势信息，并采取报警行动。接收构建的火情发展模型，并调用数据库中预先存储的预设火情模型；根据所述火情发展模型与所述预设火情模型之间的映射关系确定所述待处理区域内的火灾蔓延趋势信息。在本技术中，通过将实时构建的火情发展模型，与预先存储的预设火情模型之间的映射关系来确定火势的蔓延信息，可以通过观察火势蔓延信息及时对失火点进行视觉上的掌控，防止火势过大破坏区域内的设备，通过预测当前所处环境的火情，当预测到发生火情发生变化时，及时进行火情提醒，以便消防人员能够及时作出应对措施。
9.为了实现上述目的，本发明提供了一种光伏组件地区防火报警方法，所述方法包括：
10.获取光伏组件地区空气中的颗粒物浓度，基于所述颗粒物浓度确定待处理区域，并实时采集所述待处理区域内的去雾图像信息；
11.获取所述待处理区域内的第一温度信号，并在预设时间内获取所述待处理区域内的第二温度信号；
12.根据所述第一温度信号和所述第二温度信号实时获取待处理区域内的温度变化率；
13.基于所述去雾图像信息和所述温度变化率构建火情发展模型，并基于火情发展模型确定所述待处理区域内的火灾蔓延趋势信息；
14.实时获取火灾蔓延趋势信息，并采取报警行动。
15.在本技术的一些实施例中，基于所述颗粒物浓度确定待处理区域时，具体为：
16.将实时获取到的颗粒物浓度与颗粒物浓度阈值进行判断比较，根据判断结果确定是否确定待处理区域：
17.若所述颗粒物浓度大于或者等于所述颗粒物浓度阈值，则获取对应的烟雾传感器所在的位置坐标，并根据所述位置坐标确定待处理区域；
18.若所述颗粒物浓度小于所述颗粒物浓度阈值，则不确定待处理区域。
19.在本技术的一些实施例中，实时采集所述待处理区域内的去雾图像信息时，具体为：
20.获取所述待处理区域内的初始图像信息，所述初始图像信息为含有烟雾的图像信息；
21.根据预设去雾网络获取初始图像信息的多个表象特征信息，并基于多个表象特征信息确定特征图像；
22.将所述特征图像映射到图像网格中，获取清晰的图像信息，所述清晰的图像信息为去雾图像信息。
23.在本技术的一些实施例中，根据所述第一温度信号和所述第二温度信号实时获取待处理区域内的温度变化率的计算公式为：
[0024][0025]
其中，t为温度变化率，t2为第二温度信号，t1为第一温度信号。
[0026]
在本技术的一些实施例中，基于火情发展模型确定所述待处理区域内的火灾蔓延趋势信息时，具体为：
[0027]
接收构建的火情发展模型，并调用数据库中预先存储的预设火情模型；
[0028]
根据所述火情发展模型与所述预设火情模型之间的映射关系确定所述待处理区域内的火灾蔓延趋势信息；
[0029]
其中，预设火情模型是使用机器学习算法通过图像训练集的图像特征进行训练所得到的模型。
[0030]
为了实现上述目的，本发明还提供了一种光伏组件地区防火报警系统，所述系统包括：
[0031]
采集模块，用于获取光伏组件地区空气中的颗粒物浓度，基于所述颗粒物浓度确定待处理区域，并实时采集所述待处理区域内的去雾图像信息；
[0032]
确定模块，用于获取所述待处理区域内的第一温度信号，并在预设时间内获取所述待处理区域内的第二温度信号；
[0033]
根据所述第一温度信号和所述第二温度信号实时获取待处理区域内的温度变化率；
[0034]
生成模块，用于基于所述去雾图像信息和所述温度变化率构建火情发展模型，并基于火情发展模型确定所述待处理区域内的火灾蔓延趋势信息；
[0035]
报警模块，用于实时获取火灾蔓延趋势信息，并采取报警行动。
[0036]
在本技术的一些实施例中，在采集模块中，基于所述颗粒物浓度确定待处理区域时，具体为：
[0037]
将实时获取到的颗粒物浓度与颗粒物浓度阈值进行判断比较，根据判断结果确定是否确定待处理区域：
[0038]
若所述颗粒物浓度大于或者等于所述颗粒物浓度阈值，则获取对应的烟雾传感器所在的位置坐标，并根据所述位置坐标确定待处理区域；
[0039]
若所述颗粒物浓度小于所述颗粒物浓度阈值，则不确定待处理区域。
[0040]
在本技术的一些实施例中，在采集模块中，实时采集所述待处理区域内的去雾图像信息时，具体为：
[0041]
获取所述待处理区域内的初始图像信息，所述初始图像信息为含有烟雾的图像信息；
[0042]
根据预设去雾网络获取初始图像信息的多个表象特征信息，并基于多个表象特征信息确定特征图像；
[0043]
将所述特征图像映射到图像网格中，获取清晰的图像信息，所述清晰的图像信息为去雾图像信息。
[0044]
在本技术的一些实施例中，在确定模块中，根据所述第一温度信号和所述第二温度信号实时获取待处理区域内的温度变化率的计算公式为：
[0045][0046]
其中，t为温度变化率，t2为第二温度信号，t1为第一温度信号。
[0047]
在本技术的一些实施例中，在生成模块中，基于火情发展模型确定所述待处理区
域内的火灾蔓延趋势信息时，具体为：
[0048]
接收构建的火情发展模型，并调用数据库中预先存储的预设火情模型；
[0049]
根据所述火情发展模型与所述预设火情模型之间的映射关系确定所述待处理区域内的火灾蔓延趋势信息；
[0050]
其中，预设火情模型是使用机器学习算法通过图像训练集的图像特征进行训练所得到的模型。
[0051]
本发明提供了一种光伏组件地区防火报警方法及系统，相较现有技术，具有以下有益效果：
[0052]
本发明公开了一种光伏组件地区防火报警方法，包括：获取光伏组件地区空气中的颗粒物浓度，基于颗粒物浓度确定待处理区域，并采集待处理区域内的去雾图像信息，获取待处理区域内的第一温度信号和第二温度信号，根据第一温度信号和第二温度信号获取待处理区域内的温度变化率，基于去雾图像信息和温度变化率构建火情发展模型，并基于火情发展模型确定待处理区域内的火灾蔓延趋势信息，获取火灾蔓延趋势信息，并采取报警行动。在本技术中，通过本技术中的方法可以精准的掌握失火地点，极大程度上节省了防火报警时间，可以及时对火势进行掌控。根据构建的火情发展模型与预设火情模型之间的映射关系确定火灾蔓延趋势信息，可以有效地应对火灾突发性以及随机性而带来的危害，极大程度上减少了经济损失，同时有利用救火人员做出针对性的救火措施。
附图说明
[0053]
图1示出了本发明实施例中一种光伏组件地区防火报警方法的流程示意图；
[0054]
图2示出了本发明实施例中一种光伏组件地区防火报警系统的结构示意图。
具体实施方式
[0055]
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式做进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
[0056]
在本技术的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本技术的限制。
[0057]
术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本技术的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
[0058]
在本技术的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体的连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本技术中的具体含义。
[0059]
下文是结合附图对本发明的优选的实施例说明。
[0060]
如图1所示，本发明的实施例公开了一种光伏组件地区防火报警方法，所述方法包括：
[0061]
步骤s101，获取光伏组件地区空气中的颗粒物浓度，基于所述颗粒物浓度确定待处理区域，并实时采集所述待处理区域内的去雾图像信息；
[0062]
步骤s102，获取所述待处理区域内的第一温度信号，并在预设时间内获取所述待处理区域内的第二温度信号；
[0063]
步骤s103，根据所述第一温度信号和所述第二温度信号实时获取待处理区域内的温度变化率；
[0064]
步骤s104，基于所述去雾图像信息和所述温度变化率构建火情发展模型，并基于火情发展模型确定所述待处理区域内的火灾蔓延趋势信息；
[0065]
步骤s105，实时获取火灾蔓延趋势信息，并采取报警行动。
[0066]
在本技术的一些实施例中，基于所述颗粒物浓度确定待处理区域时，具体为：
[0067]
将实时获取到的颗粒物浓度与颗粒物浓度阈值进行判断比较，根据判断结果确定是否确定待处理区域：
[0068]
若所述颗粒物浓度大于或者等于所述颗粒物浓度阈值，则获取对应的烟雾传感器所在的位置坐标，并根据所述位置坐标确定待处理区域；
[0069]
若所述颗粒物浓度小于所述颗粒物浓度阈值，则不确定待处理区域。
[0070]
需要说明的是，为了精准的定位到光伏组件地区失火点，节约救火时间。在本技术中，在光伏组件地区设置有多个烟雾传感器，每个烟雾传感器均匀分布在光伏组件地区，当有烟雾传感器实时获取到颗粒物浓度时，判断获取到的颗粒物浓度与阈值之间的关系，当颗粒物浓度大于阈值时，此时说明有火灾发生，则自动定位到相应的烟雾传感器，获取此烟雾传感的位置坐标，进而确定失火地点，也就是待处理区域，当颗粒物浓度小于阈值时，此时说明没有火灾发生，不进行任何处理。在本技术中，通过烟雾传感器获取光伏组件地区的颗粒物浓度，当检测到颗粒物浓度高于阈值时，此时精准定位到相应的烟雾传感器，可以精准的掌握失火地点，极大程度上节省了防火报警时间，可以及时对火势进行掌控。
[0071]
在本技术的一些实施例中，实时采集所述待处理区域内的去雾图像信息时，具体为：
[0072]
获取所述待处理区域内的初始图像信息，所述初始图像信息为含有烟雾的图像信息；
[0073]
根据预设去雾网络获取初始图像信息的多个表象特征信息，并基于多个表象特征信息确定特征图像；
[0074]
将所述特征图像映射到图像网格中，获取清晰的图像信息，所述清晰的图像信息为去雾图像信息。
[0075]
需要说明的是，为了得到清晰的失火点的图像信息。在本技术中，当确定失火点时，获取失火点的初始图像信息，也就是含有烟雾的图像信息，在实际发生火灾时，会伴随有大量烟雾的产生，烟雾会覆盖住失火点，及时通过图像采集装置也无法清晰地看到火势，此时需要将含有烟雾的图像信息进行去雾处理，根据预设的去雾网络获取初始图像的表象特征信息，并将生成的特征图像映射到图像网格中，获取到清晰的图像信息。在本技术中，可以清晰地得到去除烟雾后的失火图像信息，可以给工作人员或者消防人员提供失火地点
的清晰图像，极大程度上方便了消防人员制定相关的救火措施，有效地避免了火势的突发性而带来的不可预料的危害，极大程度上避免了经济的损失。
[0076]
在本技术的一些实施例中，根据所述第一温度信号和所述第二温度信号实时获取待处理区域内的温度变化率的计算公式为：
[0077][0078]
其中，t为温度变化率，t2为第二温度信号，t1为第一温度信号。
[0079]
需要说明的是，为了精准得到火势的温度变化信号，初步预测火势的蔓延高度。在获取到第一温度信号和第二温度信号时，计算火势的温度变化率。如t2＝120，t1＝100，此时温度变化率t为120-100/100＝0.2，应该理解的是，在此只做举例示出，不作具体限定。
[0080]
在本技术的一些实施例中，基于火情发展模型确定所述待处理区域内的火灾蔓延趋势信息时，具体为：
[0081]
接收构建的火情发展模型，并调用数据库中预先存储的预设火情模型；
[0082]
根据所述火情发展模型与所述预设火情模型之间的映射关系确定所述待处理区域内的火灾蔓延趋势信息；
[0083]
其中，预设火情模型是使用机器学习算法通过图像训练集的图像特征进行训练所得到的模型。
[0084]
需要说明的是，为了更好地掌握火情发展趋势，以便消防人员能够及时作出应对措施。在本技术中，通过实时获取到的温度变化率与去雾图像信息构建火情发展模型，将火情发展模型与预设火情模型之间的映射关系来预测火势的蔓延情况，包括并不限于，火势的蔓延方向、火势燃烧速度等，在此不作限定。在本技术中，通过将实时构建的火情发展模型，与预先存储的预设火情模型之间的映射关系来确定火势的蔓延信息，可以通过观察火势蔓延信息及时对失火点进行视觉上的掌控，防止火势过大破坏区域内的设备，通过预测当前所处环境的火情，当预测到发生火情发生变化时，及时进行火情提醒，以便消防人员能够及时作出应对措施。
[0085]
如图2所示，本发明的实施例公开了一种光伏组件地区防火报警系统，所述系统包括：
[0086]
采集模块，用于获取光伏组件地区空气中的颗粒物浓度，基于所述颗粒物浓度确定待处理区域，并实时采集所述待处理区域内的去雾图像信息；
[0087]
确定模块，用于获取所述待处理区域内的第一温度信号，并在预设时间内获取所述待处理区域内的第二温度信号；
[0088]
根据所述第一温度信号和所述第二温度信号实时获取待处理区域内的温度变化率；
[0089]
生成模块，用于基于所述去雾图像信息和所述温度变化率构建火情发展模型，并基于火情发展模型确定所述待处理区域内的火灾蔓延趋势信息；
[0090]
报警模块，用于实时获取火灾蔓延趋势信息，并采取报警行动。
[0091]
在本技术的一些实施例中，在采集模块中，基于所述颗粒物浓度确定待处理区域时，具体为：
[0092]
将实时获取到的颗粒物浓度与颗粒物浓度阈值进行判断比较，根据判断结果确定
是否确定待处理区域：
[0093]
若所述颗粒物浓度大于或者等于所述颗粒物浓度阈值，则获取对应的烟雾传感器所在的位置坐标，并根据所述位置坐标确定待处理区域；
[0094]
若所述颗粒物浓度小于所述颗粒物浓度阈值，则不确定待处理区域。
[0095]
需要说明的是，为了精准的定位到光伏组件地区失火点，节约救火时间。在本技术中，在光伏组件地区设置有多个烟雾传感器，每个烟雾传感器均匀分布在光伏组件地区，当有烟雾传感器实时获取到颗粒物浓度时，判断获取到的颗粒物浓度与阈值之间的关系，当颗粒物浓度大于阈值时，此时说明有火灾发生，则自动定位到相应的烟雾传感器，获取此烟雾传感的位置坐标，进而确定失火地点，也就是待处理区域，当颗粒物浓度小于阈值时，此时说明没有火灾发生，不进行任何处理。在本技术中，通过烟雾传感器获取光伏组件地区的颗粒物浓度，当检测到颗粒物浓度高于阈值时，此时精准定位到相应的烟雾传感器，可以精准的掌握失火地点，极大程度上节省了防火报警时间，可以及时对火势进行掌控。
[0096]
在本技术的一些实施例中，在采集模块中，实时采集所述待处理区域内的去雾图像信息时，具体为：
[0097]
获取所述待处理区域内的初始图像信息，所述初始图像信息为含有烟雾的图像信息；
[0098]
根据预设去雾网络获取初始图像信息的多个表象特征信息，并基于多个表象特征信息确定特征图像；
[0099]
将所述特征图像映射到图像网格中，获取清晰的图像信息，所述清晰的图像信息为去雾图像信息。
[0100]
需要说明的是，为了得到清晰的失火点的图像信息。在本技术中，当确定失火点时，获取失火点的初始图像信息，也就是含有烟雾的图像信息，在实际发生火灾时，会伴随有大量烟雾的产生，烟雾会覆盖住失火点，及时通过图像采集装置也无法清晰地看到火势，此时需要将含有烟雾的图像信息进行去雾处理，根据预设的去雾网络获取初始图像的表象特征信息，并将生成的特征图像映射到图像网格中，获取到清晰的图像信息。在本技术中，可以清晰地得到去除烟雾后的失火图像信息，可以给工作人员或者消防人员提供失火地点的清晰图像，极大程度上方便了消防人员制定相关的救火措施，有效地避免了火势的突发性而带来的不可预料的危害，极大程度上避免了经济的损失。
[0101]
在本技术的一些实施例中，在确定模块中，根据所述第一温度信号和所述第二温度信号实时获取待处理区域内的温度变化率的计算公式为：
[0102][0103]
其中，t为温度变化率，t2为第二温度信号，t1为第一温度信号。
[0104]
需要说明的是，为了精准得到火势的温度变化信号，初步预测火势的蔓延高度。在获取到第一温度信号和第二温度信号时，计算火势的温度变化率。如t2＝120，t1＝100，此时温度变化率t为120-100/100＝0.2，应该理解的是，在此只做举例示出，不作具体限定。
[0105]
在本技术的一些实施例中，在生成模块中，基于火情发展模型确定所述待处理区域内的火灾蔓延趋势信息时，具体为：
[0106]
接收构建的火情发展模型，并调用数据库中预先存储的预设火情模型；
[0107]
根据所述火情发展模型与所述预设火情模型之间的映射关系确定所述待处理区域内的火灾蔓延趋势信息；
[0108]
其中，预设火情模型是使用机器学习算法通过图像训练集的图像特征进行训练所得到的模型。
[0109]
需要说明的是，为了更好地掌握火情发展趋势，以便消防人员能够及时做出应对措施。在本技术中，通过实时获取到的温度变化率与去雾图像信息构建火情发展模型，将火情发展模型与预设火情模型之间的映射关系来预测火势的蔓延情况，包括并不限于，火势的蔓延方向、火势燃烧速度等，在此不作限定。在本技术中，通过将实时构建的火情发展模型，与预先存储的预设火情模型之间的映射关系来确定火势的蔓延信息，可以通过观察火势蔓延信息及时对失火点进行视觉上的掌控，防止火势过大破坏区域内的设备，通过预测当前所处环境的火情，当预测到发生火情发生变化时，及时进行火情提醒，以便消防人员能够及时做出应对措施。
[0110]
综上，本发明实施例提供一种光伏组件地区防火报警方法，包括：获取光伏组件地区空气中的颗粒物浓度，基于颗粒物浓度确定待处理区域，并采集待处理区域内的去雾图像信息，获取待处理区域内的第一温度信号和第二温度信号，根据第一温度信号和第二温度信号获取待处理区域内的温度变化率，基于去雾图像信息和温度变化率构建火情发展模型，并基于火情发展模型确定待处理区域内的火灾蔓延趋势信息，获取火灾蔓延趋势信息，并采取报警行动。在本技术中，通过本技术中的方法可以精准的掌握失火地点，极大程度上节省了防火报警时间，可以及时对火势进行掌控。根据构建的火情发展模型与预设火情模型之间的映射关系确定火灾蔓延趋势信息，可以有效地应对火灾突发性以及随机性而带来的危害，极大程度上减少了经济损失，同时有利用救火人员做出针对性的救火措施。
[0111]
根据本技术的第一构思，通过获取光伏组件地区空气中的颗粒物浓度，基于颗粒物浓度确定待处理区域，若所述颗粒物浓度大于或者等于所述颗粒物浓度阈值，则获取对应的烟雾传感器所在的位置坐标，并根据所述位置坐标确定待处理区域。在本技术中，通过烟雾传感器获取光伏组件地区的颗粒物浓度，当检测到颗粒物浓度高于阈值时，此时精准定位到相应的烟雾传感器，可以精准的掌握失火地点，极大程度上节省了防火报警时间，可以及时对火势进行掌控。
[0112]
根据本技术的第二构思，实时采集待处理区域内的去雾图像信息，获取所述待处理区域内的初始图像信息，所述初始图像信息为含有烟雾的图像信息；根据预设去雾网络获取初始图像信息的多个表象特征信息，并基于多个表象特征信息确定特征图像；将所述特征图像映射到图像网格中，获取清晰的图像信息，所述清晰的图像信息为去雾图像信息。在本技术中，当定位到失火地点时，此时开启图像采集装置，可以实时采集失火地点的火势图像信息，由于失火时会产生浓浓的烟雾，此时获取到的图像信息是不清楚的，通过本技术中的去烟雾步骤，可以清晰地得到去除烟雾后的失火图像信息，可以给工作人员或者消防人员提供失火地点的清晰图像，极大程度上方便了消防人员制定相关的救火措施，有效地避免了火势的突发性而带来的不可预料的危害，极大程度上避免了经济的损失。
[0113]
根据本技术的第三构思，基于所述去雾图像信息和所述温度变化率构建火情发展模型，并基于火情发展模型确定所述待处理区域内的火灾蔓延趋势信息；实时获取火灾蔓延趋势信息，并采取报警行动。接收构建的火情发展模型，并调用数据库中预先存储的预设
火情模型；根据所述火情发展模型与所述预设火情模型之间的映射关系确定所述待处理区域内的火灾蔓延趋势信息。在本技术中，通过将实时构建的火情发展模型，与预先存储的预设火情模型之间的映射关系来确定火势的蔓延信息，可以通过观察火势蔓延信息及时对失火点进行视觉上的掌控，防止火势过大破坏区域内的设备，通过预测当前所处环境的火情，当预测到发生火情发生变化时，及时进行火情提醒，以便消防人员能够及时做出应对措施。
[0114]
在上述实施方式的描述中，具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
[0115]
虽然在上文中已经参考实施例对本发明进行了描述，然而在不脱离本发明的范围的情况下，可以对其进行各种改进并且可以用等效物替换其中的部件。尤其是，只要不存在结构冲突，本发明所披露的实施例中的各项特征均可通过任意方式相互结合起来使用，在本说明书中未对这些组合的情况进行全部的描述仅仅是出于省略篇幅和节约资源的考虑。因此，本发明并不局限于文中公开的特定实施例，而是包括落，入权利要求的范围内的所有技术方案。
[0116]
本领域普通技术人员可以理解：以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，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。