本发明涉及数据处理，特别涉及一种基于多传感器信息融合的安全预警方法及系统。
背景技术：
1、为了确保油气领域的施工安全，在油气领域通常要部署安全预警系统。现有的安全预警系统，通常是对密闭空间进行机械通风和人工监测，然后再让人员进入密闭空间施工。
2、然而，这种安全预警系统，只能保证密闭空间在初始时刻是安全的，无法保证在人员进入之后，密闭空间依然是安全的。因此，目前需要一种实时的安全预警系统。
技术实现思路
1、本发明提供一种基于多传感器信息融合的安全预警方法及系统，能够实时地监测密闭空间的施工情况。
2、鉴于此，本发明一方面提供一种基于多传感器信息融合的安全预警方法，所述方法包括：
3、获取气体含量数据，并识别所述气体含量数据中包括的多个气体指标，所述气体指标包括有毒有害气体含量、易燃易爆气体含量以及氧气含量；
4、基于所述气体含量数据中的所述多个气体指标，构建所述气体含量数据的指标向量，并为所述指标向量设置预测标签；
5、利用所述指标向量训练安全预警模型，以通过所述安全预警模型输出所述指标向量对应的预测预警类型；
6、比较所述预测预警类型和所述预测标签，并基于比较结果修正所述安全预警模型。
7、在一个实施方式中，构建所述气体含量数据的指标向量包括：
8、确定指标向量中各个向量元素的排列规则，所述排列规则用于表征指定位置处的向量元素所代表的气体指标；
9、按照所述排列轨迹，生成由各个气体指标的指标参数构成的指标向量。
10、在一个实施方式中，基于比较结果修正所述安全预警模型包括：
11、确定所述比较结果表征的所述预测预警类型和所述预测标签之间的误差；若所述误差超过指定范围，利用所述误差修正所述安全预警模型中的神经元参数。
12、在一个实施方式中，在基于比较结果修正所述安全预警模型之后，所述方法还包括：
13、采集现场的实时气体含量，并生成所述实时气体含量表征的实时指标向量；
14、将所述实时指标向量输入修正后的安全预警模型，以通过所述修正后的安全预警模型输出所述实时指标向量对应的预警类型。
15、在一个实施方式中，所述方法还包括：
16、拍摄现场的实时视频画面，并将所述实时视频画面传输至预警系统；
17、所述预警系统对所述实时视频画面进行对象检测，以判断所述实时视频画面中是否出现异常内容；
18、若出现异常内容，确定所述异常内容对应的预警类型，并发出与所述预警类型相匹配的报警信息。
19、本发明另一方面提供一种基于多传感器信息融合的安全预警系统，所述系统包括：
20、指标识别单元，用于获取气体含量数据，并识别所述气体含量数据中包括的多个气体指标，所述气体指标包括有毒有害气体含量、易燃易爆气体含量以及氧气含量；
21、向量构建单元，用于基于所述气体含量数据中的所述多个气体指标，构建所述气体含量数据的指标向量，并为所述指标向量设置预测标签；
22、模型训练单元，用于利用所述指标向量训练安全预警模型，以通过所述安全预警模型输出所述指标向量对应的预测预警类型；
23、模型修正单元，用于比较所述预测预警类型和所述预测标签，并基于比较结果修正所述安全预警模型。
24、在一个实施方式中，所述向量构建单元具体用于，确定指标向量中各个向量元素的排列规则，所述排列规则用于表征指定位置处的向量元素所代表的气体指标；按照所述排列轨迹，生成由各个气体指标的指标参数构成的指标向量。
25、在一个实施方式中，所述模型修正单元具体用于，确定所述比较结果表征的所述预测预警类型和所述预测标签之间的误差；若所述误差超过指定范围，利用所述误差修正所述安全预警模型中的神经元参数。
26、在一个实施方式中，所述系统还包括：
27、现场气体采集单元，用于采集现场的实时气体含量，并生成所述实时气体含量表征的实时指标向量；
28、模型处理单元，用于将所述实时指标向量输入修正后的安全预警模型，以通过所述修正后的安全预警模型输出所述实时指标向量对应的预警类型。
29、在一个实施方式中，所述系统还包括：
30、现场画面拍摄单元，用于拍摄现场的实时视频画面，并将所述实时视频画面传输至预警系统；
31、预警系统处理单元，用于控制所述预警系统对所述实时视频画面进行对象检测，以判断所述实时视频画面中是否出现异常内容；
32、报警单元，用于若出现异常内容，确定所述异常内容对应的预警类型，并发出与所述预警类型相匹配的报警信息。
33、本发明提供的技术方案，可以预先训练安全预警模型，然后再通过实时采集现场的气体含量，可以通过安全预警模型快速地判断是否有安全隐患，从而可以对密闭空间中的施工情况进行实时监测。
34、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
1.一种基于多传感器信息融合的安全预警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建所述气体含量数据的指标向量包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于比较结果修正所述安全预警模型包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于比较结果修正所述安全预警模型之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.一种基于多传感器信息融合的安全预警系统，其特征在于，所述系统包括：
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述向量构建单元具体用于，确定指标向量中各个向量元素的排列规则，所述排列规则用于表征指定位置处的向量元素所代表的气体指标；按照所述排列轨迹，生成由各个气体指标的指标参数构成的指标向量。
8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述模型修正单元具体用于，确定所述比较结果表征的所述预测预警类型和所述预测标签之间的误差；若所述误差超过指定范围，利用所述误差修正所述安全预警模型中的神经元参数。
9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：
10.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述指标识别单元在当前位置的东南西北四个方向分别获取气体含量数据，并识别所述气体含量数据中包括的多个气体指标，然后根据所述四个方向获得的多个气体指标控制所述指标识别单元在定向识别位置获取气体含量数据，并识别所述气体含量数据中包括的多个气体指标为最终使用的指标数据，其具体步骤包括，
