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申请/专利权人：北京城建集团有限责任公司

摘要：本发明属于智慧建造领域，具体涉及一种基于智慧建造的火灾预警及逃生路径规划方法与系统，其方法包括：基于BIM模型，提取建筑物的立体结构图以及烟雾报警器安装编号；基于烟雾报警器获取烟雾浓度；判断烟雾浓度是否大于预设阈值；若烟雾浓度大于预设阈值，则生成报警信息并获取烟雾报警器编号；基于烟雾报警器编号以及BIM模型，获取起火位置；判断火灾变化趋势是否逐渐增强；若火灾变化趋势逐渐增强，则预测火灾蔓延方向以及获取人员位置；基于起火位置、火灾蔓延方向、人员位置以及立体结构图，规划人员的逃生路线。本申请具有在火灾发生时提供最佳逃生路线，使楼内人员快速撤离的效果。

主权项：1.一种基于智慧建造的火灾预警及逃生路径规划方法，其特征是，包括：获取建筑物的BIM模型；基于所述BIM模型，提取所述建筑物的立体结构图以及烟雾报警器的安装编号；基于所述烟雾报警器获取烟雾浓度；判断所述烟雾浓度是否大于预设阈值；若所述烟雾浓度大于所述预设阈值，则生成报警信息并获取所述烟雾报警器编号；基于所述烟雾报警器编号以及所述BIM模型，获取起火位置；判断火灾变化趋势是否逐渐增强；若所述火灾变化趋势逐渐增强，则预测火灾蔓延方向以及获取人员位置；基于所述起火位置、所述火灾蔓延方向、所述人员位置以及所述立体结构图，规划人员的逃生路线；所述基于所述起火位置、所述火灾蔓延方向、所述人员位置以及所述立体结构图，规划人员的逃生路线包括：基于所述立体结构图，获取每一层的通道路线以及安全出口位置；基于所述通道路线、所述安全出口位置、火灾蔓延方向以及所述人员位置，得到若干逃生路线；判断所述逃生路线中是否存在安全路线；若所述逃生路线中存在安全路线，则获取最短所述安全路线；将最短所述安全路线作为人员的所述逃生路线；所述判断所述逃生路线中是否存在安全路线包括：获取环境温度、所述烟雾浓度以及所述烟雾报警器报警的延迟时间；基于所述环境温度、所述烟雾浓度以及烟雾报警器报警的延迟时间，得到环境危险等级，所述环境危险等级包括危险等级和安全等级；判断所述环境危险等级是否为所述安全等级；若所述环境危险等级为所述安全等级，则判断所述逃生路线中存在安全路线；环境危险等级为确认当前火灾的情况下，通道是否可以允许人安全通过，为了使判断结果更加准确，会先进行训练，为了快速获取有效的逃生路径，减轻系统处理数据的压力，加快路径规划的速度，选取温度、烟雾浓度和烟雾报警传感器的延迟时间作为空间环境安全风险状态评价指标，确定各监测指标的阈值划分对应的可通行和不可通行等级，也就是温度是否大于设定安全温度，烟雾浓度是否大于设定安全烟雾浓度，同时，由于人员是要从人员位置移动到安全出口位置，因此不仅需要判断当前位置的安全情况，还需要判断整个行走路径是否安全，也就是下一空间环境是否安全，以深度学习算法模型作为基础，具有自学习、自预测以及自判断的能力，空间环境安全风险状态评估和预测模型结构组成如下：ModelA-P＝{Linput,Limplicit,Loutput,LPerformance,LTraining}式中，ModelA-P表示空间环境安全风险状态评估与预测整体模型；Linput表示模型中的输入层，即整体模型的自变量，包括各安全风险所处的风险等级；Limplicit代表模型中潜在的变量关系，用来安全风险等级的预测；Loutput表示模型的输出层，即整体模型的因变量，也是期望模型输出的值；LPerformance为模型的性能函数，即模型达到预期训练效果的评价标准；LTraining代表模型所使用的训练算法，此训练算法需要根据实际问题的不同数据进行选取，Linput共包含三个自变量，分别为环境温度、烟雾浓度以及烟雾报警器的延迟时间，通过随机模拟或实际操作模拟可以得到多组上述各值，输入时还需要根据不同指标的重要性程度给每个指标赋予相应的权重，而Loutput为环境的综合安全状态，即是否为可通行等级，具体包括：环境温度、烟雾浓度以及烟雾报警器报警时间均未超过阈值则认定为可通行，而三者至少有一项不满足要求，则认定为不可通行，在前期数据训练过程中，将已知数据分为训练集和测试集，Linput与Loutput之间的线性关系通过Limplicit在LTraining的驱动下展现，在此过程中需要输入训练集不断地迭代优化，LPerformance表现为拟合值与期望值之间的误差，根据LPerformance的反馈不断调整相关参数，再进行算法测试，最终得到精确度最优的空间环境安全风险状态评估和预测模型，进一步可进行空间环境可通行或不可通行状态判断与预测。

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