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申请/专利权人：国能信控技术股份有限公司
摘要：本发明提供了一种基于多模态融合算法的火灾最优逃生路线规划方法及系统，基于深度学习的目标检测算法和多模态轨迹预测算法，能够精准的预测火灾的走势，减少人员因为火灾的不断扩大和未知火灾的发生轨迹而盲目选择逃生路线，具有更强的可预知性。只需要通过现场的多个点位摄像头就能获取最优逃生路线和最低温度区域，避免现场需要安装大量的传感器，甚至铺满整个电厂室内区域，一定程度上减少了运维难度和硬件成本。从而加强了火电厂的火灾预防，提高了电厂自动化、智能化、精细化的管理水平，降低了因为火灾对电厂带来的严重损失。
主权项：1.一种基于多模态融合算法的火灾最优逃生路线规划方法，包括：步骤1，采集火电厂室内红外双目摄像头的视频，将视频进行重点抽帧分解，利用ffmpeg技术，对视频进行逐帧解码，对视频帧进行提取，提取出包含易燃物、可燃物、明火、烟雾的图像V，然后对图像V进行数据增强，进行图像标注，将标注好的数据集分成训练集V_train、测试集V_test及验证集V_val；步骤2，对V_train训练集进行目标检测训练，并进行调参优化和精度优化，最后经过V_test及V_val验证得到最优模型V_Model；步骤3，通过目标检测获得火灾的发生和相对于摄像头的发生位置，将火灾作为智能体f，智能体f轨迹定义为二维现实世界或像素坐标的序列:其中是观测轨迹时间点，是当前时间的真实值，f是场景智能体的索引，都包含2D索引，所述2D索引为图像中目标的像素位置；步骤4，使用观测信息作为输入，优化多模态轨迹预测模型PTP以预测J个未来轨迹 其中是智能体f的相邻观测轨迹，S是场景信息，通过多模态轨迹预测模型，得到所有可接受的未来轨迹的分布和低温区域分布；步骤5，通过步骤4得到火灾发生的所有预测轨迹，再结合火电厂室内区域的所有逃生路线预案与人员定位系统中的人员位置信息，根据D*动态路径规划算法，利用逃生人员步行速度和时间位置信息，规划出一条最优的火电厂室内安全逃生路线；步骤6，将步骤5生成的安全逃生路线，通过现场语音播报系统进行临时指挥。
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权利要求：
百度查询： 国能信控技术股份有限公司 基于多模态融合算法的火灾最优逃生路线规划方法及系统
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