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申请/专利权人：河南鑫安利安全科技股份有限公司

摘要：本发明提供一种消防隐患处理方法，属于消防技术领域，具体包括：通过摄像头得到物品监控图像和杂物监控图像，通过红外摄像装置得到火点监控图像；通过图像识别技术实现对所述物品监控图像、杂物监控图像的识别，并根据识别结果采用专家算法得到此时的物品消防隐患值和杂物消防隐患值，通过红外图像识别技术对所述火点监控图像进行识别，并根据识别结果采用专家算法得到此时的火点消防隐患值；根据三种消防隐患值的情况，输出消防隐患安全提醒；结合安全用电情况、历史消防事故情况、职工消防演练情况，基于三种消防隐患值构建此时的综合消防隐患值，根据综合消防隐患值的具体情况输出消防隐患警报，从而对工厂整体的消防隐患有整体的认知。

主权项：1.一种消防隐患处理方法，其特征在于，所述消防隐患处理方法的具体步骤为：S1：通过摄像头对工厂仓库、过道、车间的物品的堆放进行监控得到物品监控图像，通过红外摄像装置对工厂仓库、过道、车间的可疑火点进行监控得到火点监控图像；通过摄像头对楼道、走廊、安全通道、消防通道的物品进行监控得到杂物监控图像；S2:通过基于机器学习算法的图像识别技术实现对所述物品监控图像、杂物监控图像的物品种类和物品摆放方式的识别，并根据识别结果采用专家算法得到此时的物品监控图像的物品消防隐患值，得到此时的杂物监控图像的杂物消防隐患值，通过基于机器学习算法的红外图像识别技术对所述火点监控图像进行识别，并根据识别结果采用专家算法得到此时的火点监控图像的火点消防隐患值；S3：判断所述物品消防隐患值是否大于第一阈值，判断所述杂物消防隐患值是否大于第二阈值，判断所述火点消防隐患值是否大于第三阈值，当其中任意一项大于阈值时，输出消防隐患安全提醒，直至全部小于或者等于阈值，消防隐患安全提醒才会消除；S4：结合安全用电情况、历史消防事故情况、职工消防演练情况，所述综合消防隐患值在物品燃烧消防隐患值、火点消防隐患值、物品消防隐患值、杂物消防隐患值的基础上进行搭建，判断综合消防隐患值是否大于第四阈值，当大于第四阈值时，输出消防隐患警报，直至小于或者等于阈值，安全隐患警报才会消失；对消防用水水压进行监控，当小于一定水压阈值时，发出报警，并在综合消防隐患值时考虑消防水压监控得到的实时数据；所述物品监控图像、火点监控图像、杂物监控图像既包括实时的图像，也包括过去一定时间阈值内的图像；所述通过基于机器学习算法的图像识别技术采用基于FastR-CNN算法；所述FastR-CNN算法的损失函数为： ；其中L为损失函数，x为大于0小于1的常数，Lcls为分类损失，Leg为回归损失；将所述火点消防隐患值和所述物品消防隐患值结合起来，共同构成物品燃烧消防隐患值，具体公式为： ；其中T1为物品燃烧消防隐患值，T2、T3分别为火点消防隐患值和物品消防隐患值，且T2、T3均大于零小于1。

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