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申请/专利权人：南京斯坦德物联科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于多模态感知的消防安全态势低敏感度优化方法，包括：采集智慧场所消防设施运行的历史安全态势数据并对其进行预处理，得到样本数据集；对所述样本数据集进行划分和特征目标混合编码处理，生成特征参数集；将所述特征参数集导入基于多目标优化算法构建的优化模型中进行目标函数的优化学习，输出所述特征参数集中各特征参数对应的最优解；将各最优解作为一个解集，以指令的形式发送至智慧安防系统中运行，自适应对所述消防设施运行时的安全态势感知状态进行调参：当所述安全态势感知状态低于标准状态时，所述最优解通过指令形式增加所述消防设施中各智控端的感知指标；当所述安全态势感知状态高于标准状态时，则忽略。

主权项：1.一种基于多模态感知的消防安全态势低敏感度优化方法，其特征在于，包括：采集智慧场所消防设施运行的历史安全态势数据并对其进行预处理，得到样本数据集；对所述样本数据集进行划分和特征目标混合编码处理，生成特征参数集；对所述样本数据集进行划分，包括：利用深度学习策略、四元信息描述原则编写目标识别提取程序；运行所述目标识别提取程序，利用协议接口读取所述样本数据集，并对其进行标注和分类；划分完毕后，利用所述协议接口输出至结构编码器内；划分后的所述样本数据集在所述结构编码器内转化为二维表结构，以字符串的形式存在，当每行特征目标数据记录中的每列特征目标数据为字符或数字时，都直接按照顺序存入二维表中对应的位置；若特征目标数据缺失，则补充为0；其中，将所述二维表中存储的特征目标数据作为一个集合，即为所述特征参数集；将所述特征参数集导入基于多目标优化算法构建的优化模型中进行目标函数的优化学习，输出所述特征参数集中各特征参数对应的最优解；所述优化模型选取基元函数作为学习机的目标函数，其数学表达形式如下： 其中，：为样本数据集中影响优化的历史安全态势数据幅频特性向量组成的特性矩阵，：为样本数据集中影响优化的幅频特性向量，：为目标向量，即样本数据集的分布或范围特性，：为特征参数集的权重；获取所述最优解，包括：对所述目标函数进行求解，获得多组满足优化条件的可行解并加以比较，求得前沿解；提取所述前沿解中满足消防设施安全态势最小感知值的解作为所述最优解；将各最优解作为一个解集，以指令的形式发送至智慧安防系统中运行，自适应对所述消防设施运行时的安全态势感知状态进行调参：当所述安全态势感知状态低于标准状态时，所述最优解通过指令形式增加所述消防设施中各智控端的感知指标；当所述安全态势感知状态高于标准状态时，则忽略。

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