摘要
本发明涉及火灾预警技术领域,公开了一种基于深度学习的隧道火灾预警方法及系统,其中一种基于深度学习的隧道火灾预警方法包括:部署传感器并构建无线传输网络,获取多模态数据;对多模态数据进行预处理、特征提取和特征融合;构建适应施工环境的隧道火灾预警模型并设计动态阈值机制;设计多级预警响应机制并进行预警。本发明通过部署防尘型烟雾传感器克服了易受粉尘干扰的问题;数据传输时根据监测需求自动调整采样频率和通信频率,保证监测效果并延长电池寿命;构建了基于TCNN的隧道火灾预警模型并通过FDS数字模拟构建大规模火灾数据集对模型进行训练;设计了能够根据环境自动调整的动态阈值,解决了固定阈值系统不适应变化环境的问题。
技术关键词
火灾预警方法
预警模型
光电式烟雾传感器
置信度阈值
阈值机制
强化学习框架
低功耗无线传输模块
隧道火灾预警系统
深度Q网络
Fire模型
红外LED光源
动态阈值调节
多模态数据采集
火灾预警技术
计算方法
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