烟雾报警器的复位方法、装置、设备及存储介质与流程

本申请涉及烟雾报警器复位，尤其涉及一种烟雾报警器的复位方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、烟雾报警器在现代建筑和工业环境中扮演着至关重要的角色，用于检测潜在的火灾风险，保障人员和财产的安全。然而，现有的烟雾报警器在面对复杂的烟雾条件时，往往存在误报或漏报的问题，严重影响了其可靠性和准确性。因此，研究如何提高烟雾报警器的复位方法，以降低误报率和提高报警准确性，成为当前研究的焦点之一。

2、现有的烟雾报警器复位方法通常基于单一的检测参数或图像处理技术，这在复杂的烟雾环境中表现出局限性。此外，对于不同类型的烟雾和火灾条件，现有方法的适用性也存在瓶颈。因此，需要一种综合性的烟雾报警器复位方法，能够同时考虑多个参数和图像特征，提高报警器对不同火灾情景的适应性。

技术实现思路

1、本申请提供了一种烟雾报警器的复位方法、装置、设备及存储介质，用于提高了烟雾报警器的复位准确率。

2、第一方面，本申请提供了一种烟雾报警器的复位方法，所述烟雾报警器的复位方法包括：

3、通过预置的烟雾报警器对目标烟雾区域进行进气参数检测和烟雾区域图像采集，得到传感器进气参数数据和初始烟雾区域图像数据；

4、对所述传感器进气参数数据进行光电信号转换，得到目标光电信号集合，并对所述目标光电信号集合进行特征提取和特征分类，得到高频融合光电特征以及低频融合光电特征；

5、将所述高频融合光电特征以及所述低频融合光电特征输入预置的初始烟雾报警器复位判定模型进行烟雾报警器复位判定分析，得到第一烟雾报警器复位判定结果；

6、对所述初始烟雾区域图像数据进行图像预处理，得到目标烟雾区域图像数据，并对所述目标烟雾区域图像数据进行多尺度特征提取，得到多尺度特征图像数据；

7、根据所述多尺度特征图像数据对所述烟雾报警器进行烟雾报警器复位判定分析，得到第二烟雾报警器复位判定结果；

8、对所述第一烟雾报警器复位判定结果和所述第二烟雾报警器复位判定结果进行综合分析，得到综合分析结果，并根据所述综合分析结果对所述初始烟雾报警器复位判定模型进行模型优化，得到目标烟雾报警器复位判定模型。

9、第二方面，本申请提供了一种烟雾报警器的复位装置，所述烟雾报警器的复位装置包括：

10、检测模块，用于通过预置的烟雾报警器对目标烟雾区域进行进气参数检测和烟雾区域图像采集，得到传感器进气参数数据和初始烟雾区域图像数据；

11、转换模块，用于对所述传感器进气参数数据进行光电信号转换，得到目标光电信号集合，并对所述目标光电信号集合进行特征提取和特征分类，得到高频融合光电特征以及低频融合光电特征；

12、分析模块，用于将所述高频融合光电特征以及所述低频融合光电特征输入预置的初始烟雾报警器复位判定模型进行烟雾报警器复位判定分析，得到第一烟雾报警器复位判定结果；

13、处理模块，用于对所述初始烟雾区域图像数据进行图像预处理，得到目标烟雾区域图像数据，并对所述目标烟雾区域图像数据进行多尺度特征提取，得到多尺度特征图像数据；

14、判定模块，用于根据所述多尺度特征图像数据对所述烟雾报警器进行烟雾报警器复位判定分析，得到第二烟雾报警器复位判定结果；

15、优化模块，用于对所述第一烟雾报警器复位判定结果和所述第二烟雾报警器复位判定结果进行综合分析，得到综合分析结果，并根据所述综合分析结果对所述初始烟雾报警器复位判定模型进行模型优化，得到目标烟雾报警器复位判定模型。

16、本申请第三方面提供了一种烟雾报警器的复位设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述烟雾报警器的复位设备执行上述的烟雾报警器的复位方法。

17、本申请的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的烟雾报警器的复位方法。

18、本申请提供的技术方案中，利用了烟雾区域的进气参数数据和图像数据，包括传感器数据和多尺度特征图像数据。这种多源数据的综合分析可以提高烟雾报警器的复位判定的准确性和可靠性。通过对传感器进气参数数据进行特征提取和特征分类，以及对图像数据进行多尺度特征提取，能够更全面地捕捉到烟雾区域的信息，从而更准确地判定烟雾报警器是否需要复位。在综合分析的基础上对初始烟雾报警器复位判定模型进行模型优化。根据实际情况和数据进行自适应调整，提高了系统的性能和鲁棒性。通过使用多尺度特征和模型优化，可以实时监测烟雾情况，并在早期阶段识别烟雾，提前采取措施，从而提高了报警系统的实时性和预测性。由于可以更准确地分析烟雾情况，可以减少误报率，避免了不必要的干扰和恶化情况的误报，进而提高了烟雾报警器的复位准确率。

技术特征：

1.一种烟雾报警器的复位方法，其特征在于，所述烟雾报警器的复位方法包括：

2.根据权利要求1所述的烟雾报警器的复位方法，其特征在于，所述通过预置的烟雾报警器对目标烟雾区域进行进气参数检测和烟雾区域图像采集，得到传感器进气参数数据和初始烟雾区域图像数据，包括：

3.根据权利要求1所述的烟雾报警器的复位方法，其特征在于，所述对所述传感器进气参数数据进行光电信号转换，得到目标光电信号集合，并对所述目标光电信号集合进行特征提取和特征分类，得到高频融合光电特征以及低频融合光电特征，包括：

4.根据权利要求1所述的烟雾报警器的复位方法，其特征在于，所述将所述高频融合光电特征以及所述低频融合光电特征输入预置的初始烟雾报警器复位判定模型进行烟雾报警器复位判定分析，得到第一烟雾报警器复位判定结果，包括：

5.根据权利要求1所述的烟雾报警器的复位方法，其特征在于，所述对所述初始烟雾区域图像数据进行图像预处理，得到目标烟雾区域图像数据，并对所述目标烟雾区域图像数据进行多尺度特征提取，得到多尺度特征图像数据，包括：

6.根据权利要求1所述的烟雾报警器的复位方法，其特征在于，所述根据所述多尺度特征图像数据对所述烟雾报警器进行烟雾报警器复位判定分析，得到第二烟雾报警器复位判定结果，包括：

7.根据权利要求1所述的烟雾报警器的复位方法，其特征在于，所述对所述第一烟雾报警器复位判定结果和所述第二烟雾报警器复位判定结果进行综合分析，得到综合分析结果，并根据所述综合分析结果对所述初始烟雾报警器复位判定模型进行模型优化，得到目标烟雾报警器复位判定模型，包括：

8.一种烟雾报警器的复位装置，其特征在于，所述烟雾报警器的复位装置包括：

9.一种烟雾报警器的复位设备，其特征在于，所述烟雾报警器的复位设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的烟雾报警器的复位方法。

技术总结
本申请涉及烟雾报警器复位技术领域，公开了一种烟雾报警器的复位方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：采集传感器进气参数数据和初始烟雾区域图像数据；进行光电信号转换和特征分类，得到高频融合光电特征以及低频融合光电特征；通过初始烟雾报警器复位判定模型进行烟雾报警器复位判定分析，得到第一烟雾报警器复位判定结果；进行图像预处理和多尺度特征提取，得到多尺度特征图像数据；进行烟雾报警器复位判定分析，得到第二烟雾报警器复位判定结果；进行综合分析，得到综合分析结果并对初始烟雾报警器复位判定模型进行模型优化，得到目标烟雾报警器复位判定模型，本申请提高了烟雾报警器的复位准确率。

技术研发人员：邓先付
受保护的技术使用者：领航技术股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/12