基于多模态深度学习的综合管廊火灾趋势预测方法
专利号：CN117010532B
成果方：电子科技大学
成果类型：发明授权
发明人：胥天龙; 黄土地; 米金华; 黄洪钟
授权日：2024-02-02
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本发明公开了基于多模态深度学习的综合管廊火灾趋势预测方法，涉及了火灾预测技术领域，构建多维度采集网络用于采集管廊实时环境数据，所述管廊实时环境数据包括图像数据、视频数据以及传感相关数据；将图像数据、视频数据以及传感相关数据进行特征融合，进而生成若干个模态数据集，获取模态数据集并提取模态关键特征，进而构建特征火灾趋势图；根据特征火灾趋势图构建火灾趋势预测模型，并通过训练数据集训练出最佳火灾趋势预测模型，进而预测出综合管廊对应各子区域的火灾发生风险，生成相应的火势预警信号发送至相关人员处，由相关人员进行应急监管，从而通过多模态深度学习实现对综合管廊火灾趋势的预测。