基本信息:
- 专利标题： 一种基于深度学习的隧道火灾烟气控制方法及系统
- 申请号：CN202410476536.4 申请日：2024-04-19
- 公开(公告)号：CN118395112A 公开(公告)日：2024-07-26
- 发明人： 彭敏 , 吴振坤 , 朱国庆 , 苗文轩 , 李丁 , 潘翔骁 , 朱国鹏 , 秦东子 , 宋春晓
- 申请人： 中国矿业大学
- 申请人地址： 江苏省徐州市泉山区中国矿业大学南湖校区
- 专利权人： 中国矿业大学
- 当前专利权人： 中国矿业大学
- 当前专利权人地址： 江苏省徐州市泉山区中国矿业大学南湖校区
- 代理机构： 北京盛询知识产权代理有限公司
- 代理人： 张焱
- 主分类号： G06F18/20
- IPC分类号： G06F18/20 ; G06V10/22 ; G06V20/52 ; G06V10/82
摘要：
本发明公开了一种基于深度学习的隧道火灾烟气控制方法及系统，本发明属于火灾安全领域，方法包括：获取隧道火灾的图像数据和多种传感器数据；构建隧道火灾的图像识别模型和数据分析模型，基于所述图像识别模型对所述图像数据进行识别，得到图像识别结果，基于所述数据分析模型对所述多种传感器数据进行分析，得到数据分析结果；基于所述图像识别结果和数据分析结果，通过隧道区域定位方法，确定隧道火灾位置对应的防烟分区；对所述防烟分区的风机和排烟阀进行联动控制，实现隧道火灾烟气的排出。本发明引入了先进的传感技术和智能算法模型，以提高系统的准确性和响应速度。