(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111393628.9 (22)申请日 2021.11.23 (71)申请人 杭州弥拓科技有限公司 地址 311200 浙江省杭州市萧 山区蜀山 街 道九悦江南城5幢40 3室 (72)发明人 黎璨　 (51)Int.Cl. G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06T 9/00(2006.01) G06Q 10/04(2012.01) G06N 3/04(2006.01) G08B 7/06(2006.01) H04L 67/12(2022.01) G01K 1/14(2021.01)G01K 13/00(2021.01) (54)发明名称 基于物联网的动态建筑标识导引方法、 系统 和电子设备 (57)摘要 本申请公开了一种基于物联网的动态建筑 标识导引方法、 系统和电子设备。 应可以理解， 当 建筑内发生火灾时， 火灾逃生路线的动态建筑标 识导引本质上是一个火灾逃生路径 规划问题。 具 体地， 本申请通过卷积神经网络的空间卷积机制 来对由温度值构成的建筑物内部的热力图中的 各个位置的隐藏信息进行显式编码， 以使得特征 在包含温度信息的基础上获得建筑物内部空间 信息的表达， 且进一步再基于神经辐射场的原理 进行计算候选路径的辐射向量， 就可以基于温度 要素和空间要素这两方面来获得较为准确的规 划路径。 这样， 可提高火灾发生时动态建筑标识 导引的有效性和准确性。 权利要求书3页 说明书11页 附图5页 CN 114170459 A 2022.03.11 CN 114170459 A 1.一种基于物联网的动态建筑标识导引方法， 其特 征在于， 包括： 基于建筑物内的各处设置的温度传感器所采集的温度值， 生成用于表示整个所述建筑 物内部的热力 分布的热力图， 其中， 所述建筑物内的各处设置的温度传感器基于物联网相 互连接； 使用卷积神经网络对所述热力图的隐藏信息进行显示编码以获得热力特征图， 其中， 所述卷积神经网络的每层的通道数为 1以使得所述热力特征图与所述热力图具有相同的尺 寸； 获得多条逃生备选路径， 每条所述逃生备选路径为所述建筑物内的多个位置组成的有 向序列； 基于神经辐射场的原 理， 确定每条所述逃生备选路径在所述热力特征图中对应的辐射 特征向量， 其中， 所述辐 射特征向量基于所述逃生备选路径中各个位置在所述热力特征图 中特征值和每 个位置的特 征值与其在序列中之前的一系列特 征值的连乘积生成； 将所述辐射特征向量作为分类特征向量输入分类器以获得分类结果， 所述分类结果用 于表示所述多条 逃生备选路径中哪条 逃生备选路径为 最优逃生路径； 以及 显示所述分类结果中所指示的逃生备选路径于屏幕作为动态建筑逃生标识。 2.根据权利要求1所述的基于物联网的动态建筑标识导引方法， 其中， 基于建筑物内的 各处设置的温度传感器所采集的温度值， 生成用于表示整个所述建筑物内部的热力分布的 热力图， 包括： 对所述建筑物进行网格化处理以获得矩阵， 其中， 所述网格化的网格大小小于等于两 个温度传感器之间的距离； 将所述温度传感器所采集的温度值基于所述温度传感器在所述建筑物内的位置填充 至所述矩阵的相应位置， 以获得 所述热力图。 3.根据权利要求2所述的基于物联网的动态建筑标识导引方法， 其中， 使用卷积神经网 络对所述热力图的隐藏信息进行显示编码以获得 热力特征图， 包括： 所述卷积神经网络的最后一层以Sigmoid函数作 为激活函数以将所述热力特征图中各 个位置的特 征值映射到概 率空间中。 4.根据权利要求1所述的基于物联网的动态建筑标识导引方法， 其中， 基于神经辐射场 的原理， 确定每条 所述逃生备选路径在所述热力特 征图中对应的辐射特 征向量， 包括： 基于每条所述逃生备选路径的各个位置在所述热力图中对应的各个位置， 确定每条所 述逃生备选路径在所述热力特 征图中对应的一系列位置的特 征值， 记为x1,x2, …,xn； 设定每条所述逃生备选路径的起点位置为x1， 计算每条所述逃生备选路径中每个位置 的特征值与其在序列中之前的一系列特 征值的连乘积以获得每 个位置的辐射向量 值； 以及 将每条所述逃生备选路径中每个位置的辐射向量值排列为每条所述备选逃生路径的 所述辐射特 征向量。 5.根据权利要求1所述的基于物联网的动态建筑标识导引方法， 其中， 设定每条所述逃 生备选路径的起点位置为x1， 计算每条所述逃生备选 路径中每个位置的特征值与其在序列 中之前的一系列特 征值的连乘积以获得每 个位置的辐射向量 值， 包括： 设定每条所述逃生备选路径的起点位置为x1， 以如下公式计算每条所述逃生备选路径 中每个位置的特征值与其在序列中之前的一系列特征值的连乘积以获得每个位置的辐 射权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114170459 A 2向量值， 其中， 所述公式为： yi ＝∏j＝1～ixj。 6.根据权利要求1所述的基于物联网的动态建筑标识导引方法， 其中， 将所述辐射特征 向量作为分类特 征向量输入分类 器以获得分类结果， 包括： 将所述辐射特征向量作为分类特征向量输入所述分类器的Softmax分类函数以获得每 条所述逃生备选路径对应的所述辐射特 征向量属于最优逃生路径的概 率值； 以及 将所述多个概 率值中最大者对应的所述逃生备选路径， 确定为所述 最优逃生路径。 7.一种基于物联网的动态建筑标识导引系统， 其特 征在于， 包括： 热力图生成单元， 用于基于建筑物内的各处设置的温度传感器所采集的温度值， 生成 用于表示整个所述建筑物内部的热力 分布的热力图， 其中， 所述建筑物内的各处设置的温 度传感器 基于物联网相互连接； 显示编码单元， 用于使用卷积神经网络对所述热力图生成单元获得的所述热力图的隐 藏信息进 行显示编码以获得热力特征图， 其中， 所述卷积神经网络的每层的通道数为 1以使 得所述热力特 征图与所述热力图具有相同的尺寸； 逃生备选路径获取单元， 用于获得多条逃生备选路径， 每条所述逃生备选路径为所述 建筑物内的多个位置组成的有向序列； 辐射特征向量生成单元， 用于基于神经辐射场的原理， 确定每条所述逃生备选路径获 取单元获得 的所述逃生备选路径在所述显示编码单元获得 的所述热力特征图中对应的辐 射特征向量， 其中， 所述辐 射特征向量基于所述逃生备选路径中各个位置在所述热力特征 图中特征值和每 个位置的特 征值与其在序列中之前的一系列特 征值的连乘积生成； 分类单元， 用于将所述辐射特征向量生成单元获得的所述辐射特征向量作为分类特征 向量输入分类器以获得分类结果， 所述分类结果用于表示所述多 条逃生备选路径中哪条逃 生备选路径为 最优逃生路径； 以及 显示单元， 用于显示所述分类单元获得的所述分类结果中所指示的逃生备选路径于屏 幕作为动态建筑逃生标识。 8.根据权利要求7所述的基于物联网的动态建筑标识导引系统， 其中， 所述热力图生成 单元， 包括： 网格化处理子单元， 用于对所述建筑物进行网格化处理以获得矩阵， 其中， 所述网格化 的网格大小 小于等于 两个温度传感器之间的距离； 填充子单元， 用于将所述温度传感器所采集的温度值基于所述温度传感器在所述建筑 物内的位置填充至所述网格化处理子单元获得的所述矩阵的相应位置， 以获得所述热力 图。 9.根据权利要求7所述的基于物联网的动态建筑标识导引系统， 其中， 所述辐射特征向 量生成单元， 包括： 特征值确定子单元， 用于基于每条所述逃生备选路径的各个位置在所述热力图中对应 的各个位置， 确定每条所述逃生备选路径在所述热力特征图中对应的一系列位置的特征 值， 记为x1,x2, …,xn； 连乘积计算子单元， 用于设定每条所述逃生备选路径 的起点位置为x1， 计算每条所述 特征值确定子单元获得 的所述逃生备选路径中每个位置的特征值与其在序列中之前的一 系列特征值的连乘积以获得每 个位置的辐射向量 值； 以及权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114170459 A 3