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摘要：一种火灾AI预警系统及方法，属于报警装置技术领域。系统中，每个灭火子系统获取被监视的区域的图像；将所述图像进行处理发送给中央处理器；中央处理器的火灾识别模型根据图像传感器提供的图像信息判断被监视的区域发生火灾的概率及可燃物质的名称，火灾识别模型通过CNN神经网络训练而成；比较模块用于将发生火灾的概率与阈值进行比较，当大于或者等于阈值时，将图像传感器实时获取的图像发送给远程终端，并将比较结果传送给决策模块；决策模块接收远程终端发送的灭火指令，并当火灾识别模型提供的发生火灾的概率大于或者等于阈值且远程终端发送的指令是需要灭火时，给区域灭火子系统发送灭火指令。本发明不会发生灭火误动作，防止造成次生灾害。

主权项：1.一种火灾AI预警系统，其包括：N个区域灭火子系统和中央控制装置，中央控制装置包括中央处理器和第一通信单元，第n区域灭火子系统包括图像传感器、控制单元和第二通信单元，所述图像传感器用于获取被监视的第n区域的图像；第二通信单元和第一通信单元进行通信连接，控制单元将所述图像进行处理依次通过第二通信单元、第一通信单元发送给中央处理器，其特征在于，中央处理器包括火灾识别模型、比较模块和决策模块，所述火灾识别模型根据图像传感器提供的图像信息判断被监视的第n区域发生火灾的概率及可燃物质的名称；比较模块用于将火灾识别模型提供的发生火灾的概率与阈值进行比较，当大于或者等于阈值时，将图像传感器实时获取的图像通过第一通信单元发送给远程终端，并将比较结果传送给决策模块；决策模块接收远程终端发送的指令，当远程终端发送的指令是需要灭火并且当火灾识别模型提供的发生火灾的概率大于或者等于阈值时，给第n区域灭火子系统发送灭火指令,n=1,2,…,N,N为大于或者等于2的正整数；控制单元包括深度学习神经网络，深度学习神经网络包括二维神经元层，二维神经元层包括M×S个神经元，M×S个神经元分别输出喷淋系统的第m个喷嘴对第s个着火点的喷撒量或氧化钾灭火剂灭火系统的第m个灭火筒对第s个着火点的灭火体积Vmst；喷淋系统的第m个喷嘴对第s个着火点的喷撒量或氧化钾灭火剂灭火系统的第m个灭火筒对第s个着火点的灭火体积Vmst均反馈到M×S个神经元的输入端，M为大于或者等于1的整数,m=1,...,M；M为喷嘴或灭火筒的总数；S为大于或等于1的正整数，s=1,...,S；S为着火点的总数；深度学习神经网络为连续hopfield神经网络，通过连续hopfield神经网络优化喷淋系统的第m个喷嘴对第s个着火点的喷撒量或氧化钾灭火剂灭火系统的第m个灭火筒对第s个着火点的灭火体积Vmst，具体过程包括：S2-01:利用下式计算神经元的激活方程： ，式中，为第个神经元的输入变量；为第个神经元的输出变量；为在最小函数约束下的第个神经元与第个神经元之间的互联强度;为最小函数约束条件下的第ms个神经元的外部输入；为第ms个神经元外部输入喷嘴或灭火筒可用性为时第个神经元与第个神经元之间的互联强度；为第ms个神经元外部输入的花费为时第个神经元与第个神经元之间的互联强度；α0、α1和α2为学习率；a=1,...,S；d=1,...,M;S2-02:利用一阶欧拉法计算第神经元的输入变量： ;S2-03:根据下式计算第神经元的输出变量： ，式中，tansig•表示正弦双弯曲转移函数；S2-04:将赋值给t,并根据下式计算最小函数： ,式中，为第s着火点的值；为第m个喷嘴或灭火筒以单位喷撒量或单位灭火体积对第s个着火点实施灭火计划并成功灭火的概率；为第m个喷嘴或灭火筒对第s个着火点进行灭火的计划；S2-05:判断最小函数E是否达到最小，若最小函数E没达到最小值，则返回到步骤S2-01；若最小函数E达到最小值，则迭代结束，输出。

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