一种基于嗅觉芯片和大数据的火灾报警方法

本发明公开了一种基于嗅觉芯片和大数据的火灾报警方法，涉及火灾监测技术领域，本发明，通过嗅觉芯片、烟雾传感器和温度探测器采集仓储环境数据，结合扩散方程和克里金插值法生成气体分布的三维可视化模型；采用局部离群因子LOF算法剔除粉尘或无害烟雾等干扰信号，并通过卷积神经网络CNN识别高风险气体组合、烟雾浓度快速增长及温度异常分布等火灾特征模式；采用红外热成像设备对异常区域进行扫描，验证火灾初期的空间热图信息，以此增强火源定位的准确性；并根据异常模式和定位结果进行分级预警机制，采用随机森林算法结合灭火后环境数据评估复燃风险，通过动态调整传感器响应阈值优化未来火灾防控能力。