阅读说明：本技术 消防安全装置方法和系统 (Fire safety device method and system ) 是由 安德烈·V·利夫恰克 德里克·W·施罗克 格雷戈里·A·里昂 吉米·桑迪斯基 凯尔·森德林 于 2018-03-20 设计创作，主要内容包括：本发明涉及一种消防安全系统,特别适于商业厨房的应用,提供对排气水平的控制以提高能量效率并且智能地响应火灾或火灾风险。在实施例中,系统可以提供火灾危险或即将发生的火灾的早期警告。实施例使用带有可取消警报的概率估计。实施例采用分类器,可以将警报取消的使用作为监督学习的机制。(The present invention relates to a fire safety system, particularly suitable for commercial kitchen applications, providing control of exhaust levels to improve energy efficiency and intelligently respond to fires or fire risks. In an embodiment, the system may provide an early warning of a fire hazard or impending fire. Embodiments use probability estimation with cancelable alarms. Embodiments employ classifiers that can exploit the use of alarm cancellation as a mechanism for supervised learning.)

消防安全装置方法和系统

相关申请的交叉引用

本申请要求2017年3月20日提交的美国暂定申请No.62/473,747的权益，其全部内容通过引用结合于此。

背景技术

用于放置在炉灶上方或炉灶周围的通风罩中的已知的消防灭火系统主要涉及，在罩室或管道系统中，当测量到指示明火的温度时，将阻燃剂递送到烹饪表面上以阻止脂肪或油脂燃烧。现有的消防灭火系统通过测量罩室或管道系统中的固定绝对温度来操作，并且当达到预先设定的温度时激活警报或释放阻燃剂。然而，这种方法并未考虑排气温度中的变化，也没有考虑到当只是常规烹饪的骤燃而不是火灾时的情况。此外，消防灭火系统仅检测已存在的火灾。现有技术有需要对用于火灾检测以及防止进行改进的系统和具有快速响应时间的系统。

发明内容

在实施例中，基于网络或基于规则的方法组合多个传感器输入以生成状态指示，该状态指示通过单组传感器输入用来控制消防灭火和排气流量。在实施例中，产生预定义信号的至少一种传感器类型用于检测火情和器具烹饪状态，该预定义信号被应用至控制器，该控制器区分,响应地预定义信号，与其他传感器信号相结合，至少两个烹饪状态中的每一烹饪状态对应至少两种排气流速，该至少两种排气流速响应于控制器对两个状态的区分由控制器实施，并且其预定义信号同时用于区分火情，响应于这样的区分，同一控制器启动消防灭火机制，例如喷水，或化学灭火器。

结合附图并参考下面的描述，可以清楚得知本发明所公开实施例的技术目的和技术优点。

附图说明

以下将参考附图详细描述实施例，其中相同的附图标记表示相同的元件。以下附图未按实际比例绘制。在适用的情况下，附图未示出一些特征以有助于潜在特征的描述。

图1示出了根据发明主旨公开的实施例的用于火灾检测和灭火的信号处理和控制的示意图。

图2简示了可以使用于图1所示系统中的一个或多个输入的传感器的例子。

图3A-3F示出了不同类型的传感器信号的初始条件和用于降低主要信号维数同时为控制器的分类器提供有意义信息的进一步的处理。

图3G示出了根据发明主旨公开的实施例通过输出范围的例子由图3A-3F的初始处理产生的条件输入。

图4A示出了根据发明主旨公开的实施例的具有火灾检测和灭火元件的厨房。

图4B示出了表示相邻器具之间的间隙以及器具和墙壁之间的间隙的器具的平面图。

图5示出了根据发明主旨公开的实施例的组合的检测和灭火装置。

图6示出了根据发明主旨公开的实施例的多个排气罩灭火系统。

图7和8示出了根据发明主旨公开的实施例的具有火灾检测和灭火系统的管道部分。

图9A-9C示出了根据发明主旨公开的实施例的火灾模拟装置。

图10A和10B分别示出了根据发明主旨公开的实施例中火灾和正常烹饪的经处理的热图像。

图11示出了根据发明主旨公开的实施例的用于粗略热成像系统的应用。

图12A和12B示出了根据发明主旨公开的实施例的具有关联传感器的排气罩的正视图和侧视图。

图12C和12D示出了根据发明主旨公开的实施例的火灾检测系统的符号的处理图。

图12E以形象化的方式示出了根据发明主旨公开的实施例中火灾检测系统的实施例的传感器量值。

图12F示出了根据发明主旨公开的实施例的火灾检测系统的实施例的测量的传感器量值。

图13示出了根据发明主旨公开的实施例的具有可检测烟雾的排气罩和相机的俯视图。

图14示出了发明主旨公开的每个实施例中所讨论的可以被用作每个或所有模块化计算元件的基础的计算机系统例子的框图。

具体实施方式

在所公开的实施例中，简单控制方案，或更复杂的基于网络或基于规则的方法和算法可以组合一个或多个传感器输入以生成用于控制消防灭火和相关响应的状态指示。另外，实施例可以提供来自于同一组传感器输入的排气流量控制。在实施例中，产生预定义信号的至少一种传感器类型用于检测火情和器具烹饪状态，预定义信号被应用至控制器，控制器在与其他传感器信号的结合中响应地区分预定义信号，至少两个烹饪状态中的每个烹饪状态对应于至少两个排气流速，通过控制器响应于两个状态的区分而实施，并且预定义信号同时被用于区分火灾情况，响应于它们的不同，相同的控制器激发消防灭火机制，比如喷水，或化学灭火器。

参考图1，控制器108包括组合器/减速器/分类器106，其接收从滤波信号103导出的一个或多个条件输入105，滤波信号103例如通过模拟滤波或其他类型的信号调节被过滤105，这取决于传感器信号101的类型。传感器100可以是各种类型的并且可以产生连续的输出传感器信号101。条件输入105可以组合以检测可以通过内部信号(未示出)的方式指示的火灾。

火灾检测指示可以通过生成表示与火灾的指示相关联的置信水平的一个或多个信号来参与。以相同的方式，控制器还可以确定火的类型，火的位置和火的大小，每个具有相应的置信水平。所有这些可以与内部指示相关联，例如存储数据，或可访问控制器108的信号。

控制器108在火灾指示、置信水平、与火灾指示相关联的其他数据，例如位置、严重性、大小等，之间进行调解，并生成输出信号109以驱动最终输出，最终输出可应用于输出效果器110用于实施一些，比如触发释放化学灭火抑制剂、选择并瞄准喷嘴用于灭火抑制剂输送、选择抑制剂类型等的行动。在下述例子中将讨论输出效果器110的类型和自由度(DOF)。

用户界面112可以提供一个或多个输出效果器110，或者可以不用于与火灾相关的输出指示。用户界面112可以允许输入模态输入，例如器具或被监控的器具的类型、器具的状态、燃料类型、器具位置以及与传感器100相关的其他信息、抑制剂输送效果器，以及可以与传感器输入组合的和可以影响火灾检测的其他信息，对这些的响应，以及与检测相关联的置信水平。该界面可以包括可连接到其他设备的直接数字接口，例如建筑物管理系统、器具界面等。

通信接口111可以为某些输出提供功能，例如激活远程警报、蜂窝电话呼叫和即时消息。它还可以提供互联网连接，以允许远程控制、系统的软件更新、数据更新，以及对本地托管的状态门户或远程服务器场的远程访问。通信接口11还可以为协作系统软件改进提供通信支持，其中来自控制系统的反馈与来自其他类似系统的反馈合并和用于改进控制软件在分发软件更新中的服务。

参照图4A，排气扇716从连接到排气室624的管道627吸取空气和烟雾，排气室624在其入口处支撑过滤器626以从排气罩621的凹部622抽取烟雾。在各种不同的布置中可以存在多个排气室624，过滤器626和管道627，目前所示仅是一个实施例。下述内容将讨论并示出各种传感器。诸如化学抑制剂的灭火剂存储在加压容器680或其他合适的子系统中。输送装置607可包括例如喷嘴607A。还可提供水喷淋抑制剂、干性或气体抑制剂。

具有喷洒头617A的消防喷淋系统617也可以出现于商业厨房空间628中。喷洒头617A可以具有当加热预定时间段以高于预定温度时打开喷雾阀的可熔丝杆。各种人员601可以在厨房628的占用空间中移动，执行各种活动，包括：烹饪、清洁、存储、维护设备等。人员601还可以包括在火灾、疏散等情况下参与火灾检查任务、消防灭火任务(的人)。如附图标记620所示的烹饪器具，其可以是许多烹饪器具中的一个。烹饪器具可以产生由排气罩621排出的烹饪烟雾。

器具620通常彼此相邻地定位，且在相邻的器具之间有间隙，例如图4B中的附图标记630，或者如附图标记631所示，在墙壁和器具之间限定空间的墙壁附近。这样的空间631可以是灰尘、油脂、旧食物和许多其他碎屑的陷阱，这些碎屑可能引起火灾并因此产生危险。

控制器108(600)可以连续地或间歇地监视最终从各种传感器100搜集到的一个或多个输入，其示例在图2中共同展示。传感器100可以包括：温度传感器，在其中，管道气体温度传感器629可以设置在远离管道627的壁，以确保它连续地和响应地测量气体温度。在本发明所公开的实施例中，可以在这里或其他位置采用各种已知类型的温度传感器。这些可能包括热电偶、电阻温度传感器，电阻温度传感器(RTDs)，石英振荡器温度计，热敏电阻或任何其他类型的温度传感器。

传感器100还可以包括任何前述类型的一个或多个温度传感器，其被定位和配置以测量管道壁如附图标记625所示的一个或多个位置处的管道壁温度。管道壁温度传感器可以指示由管道本身沉积物引起的火灾产生的热量。例如，在烧烤排气系统中，例如木材或燃气烧烤架，脱离正常过滤的油滴或杂酚油可能积聚在管道壁627上。燃烧的灰烬或多个余烬可能点燃这种沉积物并引起非常高温度的火灾。这些也可以由管道气体温度传感器629检测，和/或在实例中，其位于可能发生火灾的位置的下游。通常，过滤器626，例如油脂过滤器，将防止燃料污染管道壁627，但过滤器是不完美的。燃烧余烬也可以逃脱过滤器，例如油脂型(冲击型)过滤器。

一个或多个温度传感器604可以设置在排气罩621的凹槽622中。这可以提供与燃烧相关的热浪涌的早期指示。参与烹饪和烹饪表面(例如烤架)的空转加热的排气烟雾具有可预测的模式。例如，在烤架上翻转肉会产生蒸汽浪涌，该蒸汽浪涌会产生大量的烟雾，但是一旦建立了烹饪模式，就可以控制排气流量以确保流量处于设计的速率预定能够处理这样的负荷。然而，当在这种情况下增加额外燃料的燃烧时，在发动机罩的内部会指示更高的温度。

油炸锅是潜在火灾的另一个来源。对于在排气罩621的凹槽622中上升的烟雾，油炸具有可预测的时间模式。当发生油火时，在排气罩621的凹槽622内可能在短时间内温度快速升高。提供多个温度传感器604可以允许确定长罩中火焰的位置。多个传感器也可以允许检测温度范围，因为可以通过间隔开的多个传感器检测到大火灾。时空分辨率都可以用于指示火的大小和位置。

就处理温度信息而言，温度波动时间标度可以指示火的热驱动流的能量。使用低质量温度传感器的从波动温度信号累积测量的功率谱密度函数(PSD)可以分析以指示湍流能。在火灾中，温度变化会产生和显示更高的湍流能，PSD中的较高频率分量表示较高的湍流能。可以分析火灾的各种示例以识别PSD中的指示火灾的频谱阈值、绝对值或相对值。相对阈值可以指，例如，低频带中的能量与低于低频带的预定频带中的能量比率低于阈值。类似地，间隔较小距离的多个温度传感器可以以类似的方式显示由燃烧气体产生的高强度湍流。与燃烧相关的长度和时间尺度可能具有独特的特征，这些特征可能无法仅根据湍流能量来表征，在任何情况下，这些特征可以通过实验被发现并以PSD的形式表征。PSD的粗略表示可以提供少量DOF，其可以被应用于以检测火灾为目的的分类器。

可以提供一个或多个气体种类检测器658以对环境空气进行采样和分析，以便检测可燃气体、氧气水平、一氧化碳、二氧化碳、挥发性有机化合物、与厨房火灾常见的不受控制的燃烧相关的特定挥发性有机物和其他气态物种的存在。

温度传感器604可以在排气罩621的凹槽622内的二维场上以矩形或六边形阵列分布。图4A中所示的位置仅是象征性的。如上所述，温度传感器604可用于指示缓慢变化的温度或波动温度，从中可以推导出统计数据并将其用于分类以指示火灾。具有低热惯性的温度传感器的实例是RTDs和热电偶以及热敏电阻。

辐射发射或热能范围内的光能通过其他传感器，可以被检测和被用于火灾检测和/或根据指示辨别非火灾情况。传感器102还可以包括一个或多个辐射温度传感器，其定位并且旨在检测一个区域(视场或FOV)的平均温度，如附图标记610所示。也可以有多个辐射温度传感器610瞄准多个范围或FOV。例如，如附图标记632的一个可以指向器具620的烹饪表面的一部分，而另一个设置在检测排气罩621凹槽622中的火焰。FOV可窄可宽。在实施例中，FOV是可选择的。由辐射温度传感器610提供的信号可以是实时瞬时信号，控制器可以从中获得信息形成不稳定信号。

可以通过一个或多个红外相机613在空间上分辨区域的辐射温度。参考附图10A和10B中，示出了来***烤站705和普通烧烤706的火焰的不同优势的数字处理的红外图像。从斑点(blob)和快速傅立叶变换(FFT)分析中得出的各种特征均可以看到。首先，通过对图像进行阈值处理的IR亮度来定义高温闭合区域710(图像分析语言中的斑点)。分类器可以通过从组合器/减速器/分类器106检测斑点的面积和形状(简单数据分析比如宽高比、时间持久性和类型特征)，可选地与其他传感器输入组合以提供火灾指示或者包括置信水平、位置、尺寸和密度相关的数据。可以观察到区域714通过强烈的空间分辨亮度波动进行表征，其可以作为统计数据被提取，比如该区域的空间频率分布。如上所述，PSD中用于显著频带的能量将非常高。尽管如图10B所示的相似频带的变化是明显且广泛分布的，但是亮度幅度的变化不那么高。此外，后者可能不会受到时间波动的影响，其如上所述，可以在统计中捕获并应用于控制器。

可安装光学或红外视频成像装置，以便从罩的平面方向检测火或含有油烟的热水蒸汽的出现。可以基于宽范围光谱和近红外频率来选择相机599。由控制器108实现的识别算法可以识别火焰或烟雾从罩中逸出。在正常情况下，排气罩621上方不应当看到烟雾，当然还有火焰。排气罩下的膨胀的可燃蒸汽强制地从排气管中排出，从而可以容易地检测到火和热烟。另外，为此目的采用诸如相机599之类的图像或视频捕获装置允许在一定程度上量化逸出气体的量，如果不是极端情况，因为辐射羽流的辐射温度和投影区域可以在图像处理的帮助下量化。参照图13，在平面图中示出排气罩470，其中摄像机471定位在罩上方以提供鸟瞰图，例如通过将其定位在如图4A中的附图标记599所示的天花板附近。如果检测到的烟雾模糊，例如二氧化碳，则可以通过减去背景图案和红外照射水平来确定烟雾的密度。或者，如果存在白炽气体热(火)，也可以在可见光和红外波长中检测它们。使用在图像处理和测量领域中建立的过程，可以通过图像处理和分析量化多个区域472,476,475和477中的每一个的不透明度或亮度的大小，以提供多个区域472,476,475和477中的每一个中烟雾估计的深度，这些区域的每一个面积也可以通过图像处理和分析来量化。排气罩的设定的流量可足以防止由于偶尔的烟雾飙升而偶尔逸出任何大量烟雾，例如，在热燃料燃烧炉等热烹饪源上水滴落或脂肪的滴落。一般而言，任何明显的烟雾泄漏都是由于设备的不正常使用、火灾或排气系统故障造成的。在一种方法中，控制器可以延迟输出火情指示或控制输出效果器，例如警报或消防灭火系统，以便为操作员进入的手动超控提供时间。根据由处理器可执行指令编码的方法实施例，控制器可以提供指示暂定火灾检测已经发生的警告信号，从而警告操作员需要超控输入以阻止警报或抑制输出。

视频场景分类技术可以应用于在实际产生火灾之前识别危险情况。危险的分类可以使控制器使用任何已公开的机制产生警告，而不必或立即响应地触发消防灭火系统。例如，场景中斑点的红外图像，其中热斑被确定具有朝向预定的油燃点的温度并且通过场景的运动分析没有指示活动，这将是简单的分类问题，可以通过显式规则在分类器中定义或使用监督学习来实现。这样的场景将可能是正在发生火灾的指示。

在一个实施例中，这种火灾威胁预警系统可以具有连接到控制器的热视频相机。控制器可以被编程为存储和执行实现场景分类器和图像处理的步骤，以简化场景的特征从而允许快速分类。例如，分类器可以具有图像处理器将温度阈值应用于视频信号的连续图像以识别捕获的场景的热区域并且还生成指示热区域的温度的数据。可以随时间监测温度并估计其变化率以确定其是否在正方向上变化。分类器还可以估计场景中的运动。运动估计可以由普遍存在的压缩芯片以直接的方式提供。场景中的运动数据的大小可以指示人是否在场并且是否出席。如果有人在场并且在场景中移动，相对于没有运动的情况，警告信号可能会延迟。当场景中的运动低于阈值并且温度高于控制器存储的预定阈值时，分类器可以生成危险信号。控制器会响应危险信号而激活警报。如在别处所描述的，控制器可以接受来自用户界面的超控命令并且响应于超控命令而解除警报。

图4A示出了超控开关699，其将超控命令发送到控制器600。值得注意的是，超控命令可以通过任何类型的用户界面603被施用。它也可以被提供作为简单的开关或更复杂的用户界面，可以采用多种形式，并且可以提供用于其他数据的输入，这些数据可以用于支持监督学习算法的训练，监督学习算法由于监督学习算法的条件解释而产生警告信号或警报信号以指示火灾。首先，诸如699的开关可以远离火灾爆发的可能位置，例如，在门口附近的墙壁上或者至少远离烹饪器具。这可以允许在发生小但快速可控的火灾时立即无阻碍地接近开关。可以将超控命令应用于控制器600的另一种方式是通过智能手机668界面或其他移动界面。在一个实施例中，控制器(或通过网络链接到用户界面的服务)被编程为输出关于暂定火灾检测的信息并请求来自用户的反馈以帮助将导致产生暂定火灾检测的条件的歧义消除。例如，用于反馈收集以允许用于监督学习的进一步输入的程序可以生成可选择的选项列表，其可以在显示器上生成，例如，□手动可控的小火；□无火灾，不明原因的暂定火灾检测；□无火灾，暂定火灾检测的已知原因-检测器故障；□没有火灾，暂定火灾检测的已知原因-异常事件(例如建筑物，在厨房里移动的人群)；□无火灾，暂定火灾检测的未知原因。用于反馈收集的程序可以进一步基于对选择的响应有条件地提示更多信息。通过简单的超控信号仍然可以提高监督学习算法的训练。

点辐射温度或成像也可用于管道中。图7示出了模块化单元650，其可以支撑在管道或安装在管道中的其他支撑件653上，以使用具有宽FOV的广角镜头的红外相机640来检测在其中浮动的燃烧余烬。连接的控制器644对实时图像执行图像处理，并控制控制阀647从喷嘴642产生短暂的喷射以吞噬灰烬或余烬。喷嘴642可以有一枢轴头，以允许在安装时瞄准被优化。喷雾可以是干性或气体抑制剂的水喷雾。相同的设备可以安装在管道以外的设备中。例如，如图5所示的用于识别小火或燃烧余烬的独立装置可以放置在有风险的区域附近。这里示出的示例安装在用于在该示例中的供水管道上。枢转喷嘴654由致动器652和651通过两个运动轴而倾斜。广角红外相机650可以识别目标并将抑制剂局部地施加到其视野中的区域。因为广角红外相机650与枢转喷嘴654共同定位，所以在FOV中的任何火或火焰将通过由枢转喷嘴654发射的喷射锥来处理，通过适当地将FOV映射到枢转喷嘴654的致动。注意除了燃烧余烬，红外相机650还可以指示积聚在管道壁上的燃烧的材料并使用灭火喷雾来使其停止。

出于多种原因，初期火灾爆发的狭隘目标是消防灭火的有利特征。首先，灭火剂会损坏受保护的设施，例如厨房，或者至少会产生危险和昂贵的清理问题。因此，将抑制剂限制在需要的区域是一个理想的特征。此外，由于使用抑制剂所产生的问题，可能导致当检测到火灾时，设施管理者或员工不愿意允许系统介入。消防灭火可能会失败，或者系统的响应能力会因人员不愿意承受其后果而削弱(通过操纵设定点等)。另一个例子是人员可用的唯一选择是拉动手动火灾开关或确认由火灾检测和控制系统检测到火灾的存在。因此，狭义目标和抑制剂的有限应用，例如通过如图5和图7所示实施例，可以减少这些顾虑。

控制器600可以通过通信模块667连接到远程或移动UI，例如智能手机668。通信模块667可以是网络或因特网界面(接口)，例如调制解调器，并且可以包括路由器或交换机。通信模块667可以是收发器和移动UI、无线电终端。

位于点辐射温度传感器208和红外相机212之间的一种传感器是粗图像辐射传感器210，其利用航向传感器(course sensor)仅收集少量像素。这种传感器可以具有10×10矩阵的红外传感器。粗图像传感器210可以具有内置图像处理功能，并且可以产生可以更容易实时过滤的低带宽数据流。可以选择分辨率以检测亮度FOV的变化，使得其可以检测到对应于阈值且不高的某些频率。因此，可以在没有更高分辨率的情况下提供能够识别诸如714的区域中的能量的图像处理。粗图像辐射传感器210还可以允许选定的固定喷嘴或移动喷嘴瞄准热区域。图11示出了一种布置，其中具有广角聚焦光学731的粗图像辐射传感器210(由于传感器分辨率低，在替代实施例中可以更简单(例如，菲涅耳透镜))用于控制阵列733的单独喷嘴730。当在区域(区域A，B，C，D，E，F，G中的一个)中检测到火灾732时，火灾位于粗图像辐射传感器区域D-E所指示的区域D-E中，然后控制器打开对应于该区域的喷嘴，即喷嘴735。红外检测的粗糙度通过最少的像处理将区域的亮度平均化。在该实施方案中，本土化原则和抑制剂的限制性应用可以被应用。

在一些实施方案中，可以通过被限制的抑制剂的其他手段包括分阶段应用，其中首先施用被认为比第二种无害的第一类抑制剂，并且仅在检测系统指示无法提供完全控制后再施用第二种抑制剂。无害抑制剂的实例可以是水，而较少无害的抑制剂可以是泡沫化学抑制剂。抑制剂可能被限制的另一种方法是通过抑制剂的反馈调节的应用，当施加抑制剂时，评估对火的影响并且将抑制剂的量限制为将火灾状况减少到预定义所需的量。另一种控制方法可包括抑制剂的预测应用，其中抑制剂总量响应于火势大小的指示。这种控制算法可以被识别为前馈控制。

在一些实施例中，响应于可见光谱中的光的传感器也可以用在火灾检测和抑制系统中。图2示出了包括烹饪表面226的可见光成像的传感器的示例，其可以通过例如可见光相机619获得。例如，可以通过光电传感器613检测烹饪表面228的区域的点可见光亮度(非成像)。后者可以具有聚焦光学器件或光导以遮挡来自FOV外部的光被光电传感器613接收。

从烹饪表面228接收的点亮度检测还可以提供用于检测某些类型的火灾的有用的输入，例如油脂火灾或者油脂和水的意外地组合类火灾。这些可以产生大的耀斑，其产生光和热辐射，其在时间扩展曲线是可区分的。这两个特征的组合，亮度和热峰值可以比单独的特征的更具信息性，因为可见光峰值可能是由光源反射引起的。

厨房628的占用空间可以由可见光相机612和/或IR相机616连续成像230。一个或多个可见光相机612和/或IR相机616可以定位在厨房中监视诸如器具620之类的器具的相邻的区域。附加或替代一个或多个可见光相机612和/或IR相机616可以设置以监视厨房周围的各种离散位置，例如相邻的多个器具、门口、占用区域、机械系统部件，例如风扇马达、通风记录器、悬挂式天花板上方的空间、内部墙壁空间、诸如附图标记630所示的器具之间的间隙以及如附图标记631所示的器具和墙壁之间的间隙，具体如图4A和4B所示。

视频压缩提供各种简单且快速的机制，用于减少厨房场景中的数据以提取指示活动水平的数据。活动水平可以与诸如同时音频内容(来自麦克风615)的其他信息组合，以允许来自厨房601的占用者的人类火灾反应或恐慌的检测。在一个简单的实施例中，块压缩可以丢弃高颜色深度和高离散余弦变换(DCT)系数并对抽取的块执行运动估计以提供场景中的总运动能量的估计，作为活动水平的指示，应用于分类器的其随机性或方向性、特征可以区分包含恐慌或有目的行为的场景，从而从其他正常活动注意到紧急情况。以这种方式，控制器可以从厨房工人的反应中推断出可能存在的火灾。如所指示的，该信息与诸如针对烹饪表面的红外传感器的其他信息相结合可以提供火灾存在的高可信度估计。同样，这只是一个例子。同样，选择输入特征空间的尺寸对于防止诸如过度或低拟合度的问题是重要的。

IR传感器614还可以定位在厨房中以监视与诸如器具620的器具相邻的区域。附加的或替代的IR传感器614也可以定位以监视厨房周围的多个离散位置，例如相邻的多个器具、门道、占用区域、机械系统部件、例如风扇马达、通风记录器、悬挂天花板上方的空间、内墙空间、诸如附图标记630所示的器具之间的间隙以及如附图标记631所示的器具和墙壁之间的间隙。红外传感器还可以定位以通过位于管道中的IR传感器623检测管道中的辐射温度，或者如IR传感器623所示，检测从IR管道中的源发出的红外光。这样的传感器可以由IR相机代替。IR传感器623或IR相机可以检测例如燃烧的余烬。

诸如在烟雾警报器中使用的不透明度或辐射掩蔽传感器232也可以向所讨论的信号组合控制器提供相关输入。例如，不透明度或辐射掩蔽传感器649可以定位在罩外部以检测重大的烟雾溢出。掩蔽传感器649接收来自环境中的光或其内的特定光源或靠近以建立接收光强度的基线水平。当烟雾进入一个或多个光源和光传感器之间的空间时，输出信号电平指示光和传感器之间的空间的不透明度的变化。各种装置可用于光传感器，例如光电池、电荷耦合器件、光电倍增器和相机传感器。控制器可以被配置以检测高烟雾水平的持续时间并且基于持续时间和不透明度两者或其组合来触发。如所讨论的，该信号可以与其他信号组合以识别火灾、定位火灾，并结合其他因素确定其大小。在一些实施例中，烟雾可以吸收可见光或热辐射，使得它可以与控制器响应中的一个或两个组合用作抑制信号。

诸如在安全系统中用作光学绊网(tripwire)的其他类型的不透明或光阻挡传感器可用于检测堆积的碎屑。例如，这种阻塞传感器633可以位于不被经常清洗的狭窄的空间或通常隐藏在视野之外的区域或难以检查的区域。展示了与壁636相邻的器具620后面的空间的示例。还可以参见图4B，相邻器具之间的间隙630以及壁601和相邻器具620之间的间隙631。如图4A中的附图标记670所示，碎屑或灰尘可能堆积的类似空隙是相邻排气罩之间或壁与相邻排气罩之间的空隙。值得注意的是，空隙位于不与壁相邻的排气罩之间的间隙，例如，所谓的罩可以安装而在它们之间存在可能积聚碎屑的间隙。

现在参考图3A，在被采样以转换成数字信号之前，可以通过低通滤波器302对诸如管道气体温度202，罩温度204和管道壁温度206的所有类型的温度传感器进行滤波作进一步处理。低通滤波器302可以是用于抗混叠的模拟滤波器。温度信号的数字处理可以包括基于诸如高斯分布的平均内核生成连续更新的PSD函数306，使得PSD函数表示温度信号的同时变化分布的近期统计代表。功率带308的更简单类型的处理可以用于检测波动，例如通过数字滤波器来指示温度何时变化快于预定速率或者包含特定频带中的频率能量或多个频带中的能量。这些可以作为独立的DOF信号应用于控制器。例如通过这种数字处理指示的温度波动可以将烹饪与火灾区分开。例如，当在湍流中产生热量时，例如火焰对蒸汽驱动的塞流，这是由于在烤炉上翻动食物而产生的，在幅度和波长方面的频率特性将典型地不同。较高的温度产生较高的速度(和较高的Grashoff数)，因此在热引起的湍流中有更高的频率能量。因此，不稳定温度光谱分量的信息内容可以与其他参数协作以区分诸如烹饪和烹饪器具的预热之类的正常状态与发生不受控制燃烧的异常火灾。

可以与参考图3A描述的温度信号相同的方式处理图3B中所示的如辐射温度208和可见光228信号的辐射能量。同样，时变信号的频谱信息以及运行稳态信号是相关的独立DOF信号，其可以帮助区分烹饪环境中的正常过程和火灾事件。同样，该信息可以与来自其他传感器的信息组合以影响火灾的存在、位置、类型和强度的最终确定。同样，辐射能波动的频率分布可以携带关于热驱动或不受控制的燃烧驱动流中的能量的信息。在可见光或辐射掩蔽传感器中指示的烟雾可产生时变掩模，其使得红外光被烟雾可变地吸收(掩模效果波动，其中掩蔽的变化由相同的湍流效果驱动，因此也可指示湍流能量)。烹饪表面的辐射温度的变化和波动可指示食物在烤架上的翻动或放置或者手或厨房工具或烹调器在烹饪表面上的移动。这种波动将伴随着辐射温度的分散下降和低稳态亮度，除非出现火灾，因此这三种信号的组合对于检测和区分烹饪环境中正常事件与火灾是有用的。

如上所述，可自动处理的图像信息为控制器提供有助于区分火灾与其他事件的信息输入。可以使用图11所讨论的粗热成像装置210来完成热成像。如所指出的，通过单个传感器而非多个辐射传感器就可以提供覆盖大面积的位置信息。如上所述，红外相机212也可以覆盖更大的区域并提供进一步的相关信息。如参考图7的实施例所讨论的，可以在管道的一个或多个位置处设置管道壁成像装置214以形成管道壁的内部的热图像。

由辐射温度随亮度或色阶抽取变化所定义的进一步瞬态和稳定形状(例如，分色滤波器、阈值滤波器和/或边界描绘滤波器)可以被识别和分类，以区分为正常状态特征和火灾情况。通过实施图像处理306组件(例如，粗热成像装置210、红外相机212、管壁成像装置214等)以调节来自各种成像装置的图像信号，可以通过各种已知方法以数字化完成这种图像处理。

在一些实施例中，可以过滤诸如在烟雾报警器232中使用的传感器以产生如上所述的频谱信息。信号的时间变化是对流过传感器的空气中湍流能量的直接反映，其中烟雾充当示踪物。同样，由燃烧或高温热驱动流产生的基于时间的信号中的高频分量范围可用于识别火灾及其位置。尽管图4A示出了单一不透明或辐射掩蔽传感器649，但是可以在厨房周围使用多个传感器以帮助提供位置信息。因此，控制器可以比较各个位置处的频谱信息，通过内插法确定火的峰值强度在厨房内的位置。

现在参考图3D，可以通过麦克风216生成火灾的音频信号，其中对主要音频信号进行适当的处理和分析，例如，通过低通或带通滤波器302和通过模拟到数字(A/D)转换304转换为数字处理310。音频信号可以识别火灾声音的模式或识别居住者说出的单词以产生火灾及其特征的指示。火灾会产生可以检测到的声音，此信息可用于指示火灾的大小、位置和类型。麦克风216可以放置在占用区域周围以及未占用区域以检测这些区域中的声音。即使是无法转换为单词的非语言声音也可能是火灾等紧急情况的指标。可以通过复杂或简单的模式匹配310来区分尖叫或喊叫。参与情绪激动的协作或恐慌行为的人的声音具有机器可识别的特征，其可以被减少并提供给本地控制器以促进适当的动作。参见例如由Kienzle等人在美国专利US20080309761中的公开。可以使用语音到文本引擎，并且这些语音引擎不需要本地处理，例如，语音可以通过诸如因特网之类的网络通道上传输，然后被处理为表示语音内容或含义的符号信息，这些符号信息反馈给本地控制器以进行响应。另外，如Faltesek等人在的美国专利No.7,953,228中所述，火灾的音频识别可为消防员提供有用的输入。

如图3E和3F所示，来自器具218和/或手动用户输入220的模态输入可以被提供给控制器以用于控制动作。在一个实施例中，在适当的情况下，系统可以强制要求操作员在场。在该实施例中，在烹饪操作中使用的燃料类型可以是固体燃料，出于安全原因可能需要连续监测和操作者在场(例如，厨师或其他人员)。该固体燃料烹饪模式信息可以与来自例如可见光相机612的成像或来自麦克风615的音频信号组合，其可以被处理以确定是否满足该要求。如果不维持连续存在，则可以产生输出信号或者可以调用一些其他改善动作，例如通过减少助燃空气来窒息火灾，或者诸如阶段性灭火序列的初级灭火的其他动作。用于检测人员存在的图像处理和识别是一种成熟的技术。例如，Eshelman等人在美国专利US6,611,206所描述的身体习性，人类存在识别等。这些技术也被安全系统使用多年。例如，霍尼韦尔(Honeywell)提供视频监控技术用于监控繁忙地点的人们的活动。

在一些实施例中，可以使用其他类型的传感器信号并将其转换304为数字以用于详细处理，例如简单数字滤波直到复杂事件识别(分类)。挥发性有机化合物(VOC)传感器可以用于检测阴燃产品的存在，或者可以通过如乙烷、甲烷等芳香烃的存在来揭示低效的不受控制的火灾。例如，阴燃的废弃物垃圾可以排放这种VOC。如所讨论的，来自VOC传感器的信号可以与其他信号组合以尽早确定火灾的发生或初期形成，甚至确定尚未成为火灾危害的存在。电子鼻可以提供气态物质混合物的轮廓，其可以进一步用于识别火灾风险以及火灾。例如，可以检测到易燃气体。设备或建筑元件中的应变传感器632可能由于不均匀或高温加热而改变形状，可以作为存在不受控制的火的间接指示器。应变传感器可以包括在器具、排气罩、照明装置、工作表面、天花板、光反射器和其他存在占用区域的元件中。

图9A示出了具有显示面板660的显示设备662的侧视图，该显示面板660可以通过在基座664上枢转而瞄准可选择的方向，以允许显示面板660瞄准传感器或成像装置以进行评估控制系统对它的反应。显示器可以在包括可见光和/或红外光的选定颜色或波长范围内发射具有受控亮度的辐射。在图9C中的正视图中示出的图案，图9B在同一视图简单地显示了没有投影的图案，其可以模拟火焰的图案。这里，斑点664可以移动、改变形状和速度等，以模拟预定类型的火焰的图像。在一个实施例中，显示面板660简单地显示真实火灾的视频。在实施例中，显示器具有高功率定向红外源的阵列。斑点664的图案(以亮度或颜色的明显变化为特征的区域)及其运动、大小和形状变化可以通过通常用于统计描述随机现象，例如湍流或燃烧的特征时间(～t)和长度(～l)标度在统计学上进行统计表征。斑点也可能出现和消失。在使用情况下，显示面板倾斜，使其正常指向成像装置。可以选择显示面板660的尺寸以覆盖成像装置的FOV或大于该成像装置的FOV。可以显示其他特征，例如模拟燃烧余烬、模拟阴燃碎屑等。显示设备662可以用于在实际安装条件下测试和校准系统。可以在正常厨房操作期间设置显示设备662以在实际工作条件期间测试系统。

图4A还示出了润滑脂传感器638，其描述于Livchak等人的美国专利US8487776中。该专利描述了各种不同的装置，其检测管壁上的累积速率(或通过样品的积聚来预测它)以确定管道是否存在管道火灾的风险。在实施例中，结垢检测器通过测量传感器的替代(非管道)表面上的结垢来估计管道表面上的结垢大小。这是通过测量从来自替代表面暴露到污染烟气流中的光源返回到光传感器的光量来实现的。来自这种设备的信号可以应用于控制器以与其他数据组合以确定火灾是否存在，即将发生或是否有发生的风险。

图4A还示出了罩的照明装置611。在本发明所公开的实施例中，罩的照明器材611可以闪光，其强度变化，或者其颜色改变以指示诸如火灾危险、初期火灾的状况、或其他警报情况。由照明器材611发射的颜色可各自对应于风险的条件或水平。例如，颜色可以变为黄色或者以闪烁方式在正常和黄色之间变化以指示风险，而如果存在更紧急的条件则可以对红色执行相同的操作。风险状况可能是在排风罩覆盖的工作台没有服务员，例如，在使用固体燃料的情况下。另一个风险可能是由于碎屑积聚导致的阻塞传感器(例如阻塞传感器633)的阻塞。因此，颜色用作警告，指示应采取措施。紧急情况可能是检测到附近发生火灾。这些信号可以与用户界面603上的文本输出组合，解释警告的含义和类型以及要采取的动作。

图6示出了厨房排气系统700，其具有多个罩710,712,714和716，所有罩连接到共用的通风室或管道713，空气通过风扇717从该通风室或管道713抽出。在压力下包含的灭火材料的容器718通过各自的一个或多个喷嘴726喷在火上，分配头720和液滴726供给到控制器选择的火的位置。本文描述的任何检测系统可用于控制抑制剂的响应以及哪个喷嘴726打开。从罩710,712,714和716到增压室或管道713的空气流由阻尼器724调节，阻尼器724各自对应于罩710,712,714和716中的一个。阻尼器724可以是适用于高温的类型，其可调节用于罩710,712,714和716之间的排气流平衡。在罩710,712,714和716连接到共同的排气管或压力通风系统的情况下，每个罩710,712,714和716必须与其他废气平衡，以便每个排气口以最低速率排出，以确保完全捕获并遏制污染物。带有油脂气溶胶的管道可以有专门适应的阻尼器，能够处理由油脂沉淀引起的危险。Livchak等人在美国专利申请公开No.2015/0300653中描述了用于阻尼器724的合适配置。该阻尼器是连续可变的、耐油脂的、坚固的和耐热的，并且能够完全密封管道722。

在火灾响应中，可以通过协调所选择的阻尼器724的打开和关闭来采取各种动作。在对火灾的检测的第一响应中，打开所有阻尼器并且风扇717流速增加到最大。该响应的重点是去除烟雾。后一种响应可以由控制器响应于某种类型的火灾，例如，一种火灾的特征在于产生危险的或有毒的烟雾而不是爆燃的风险。在另一个响应中，可以通过从火灾的直接位置吸取烟雾并通过关闭除一个阻尼器724之外的所有阻尼器将所有吸力引导到该位置来更好地控制不同类型的火灾。这两个响应突出了显示了基于复杂的分类技术的高度区分性检测系的价值，给分类技术基于多个传感器输入并经适当的滤波，如本文给出的各种示例中所描述的。可以响应于火的位置和类型来控制阻尼器的激活。产生危险烟雾的火灾可能具有低热量和广泛分布的不透明度以及其他数据，例如带有单词识别或哽咽识别的音频、表示恐慌的运动补偿表数据、VOC检测、低温或密闭高温场，和/或其他参数。具有蔓延风险的火灾可以通过具有不同值和值组合的相同特征来表征。在一种易于扩散的火灾中，控制器可以打开最靠近火源的阻尼器并关闭远离火源的阻尼器，使得其他阻尼器的吸力不会有助于火势蔓延。

参考图3G，如上所述，可以将各种条件化的数字化和简化的信号可以作为输入被应用到在处理器105上的软件程序中实现的信号组合器上。分类器可以输出指示多个识别的类别和针对每个类别的置信度的符号，其可以被进一步简化为由一个或多个输出执行器107命令一个或多个动作的信号。分类器和上游和下游处理可以由控制器600(图4A)或在至少部分是由在网络或互联网连接的服务器上的远程控制器执行。

可以通过利用位于本地或远程的数据存储设备上的存储信息来对火灾进行分类。已知分类器采用监督学***。这些可用于检测火灾。传感器主动监控不同的指标。控制器存储来自不同传感器的数据样本。系统确定单个传感器输出或它们的组合，或从中减少的指示器的可能性，例如运行统计，单独或与其他数据组合指示火灾。该系统可以使用来自许多位置的存储信息并在一段时间内开发以改善其响应性和消除误报检测的能力。置信水平可以是多个，其中每个与单个传感器或计算组合置信水平的控制器子组合相关联。可替代地，可以从诸如由网络分类器提供的所有组合的输入的联合概率来建立单个置信度。可以采用其他类型的组合器/减速器/分类器106，例如模糊逻辑、神经网络评估、基于规则的系统、贝叶斯分类器、基于模型的分类器、无监督学习算法等。可以响应于火灾或风险状况，响应于系统一个或多个置信度，可以生成不同的警报类型和等级。

各种输入的采样值，从它们以及各种其他数据获得缩减的数据，各种其他数据为例如从器具接收的、用户输入的(模态数据)以及通过分类器访问的算法和模型存储在数据存储和/或存储器中的数据。存储的数据还可以包括用于阈值确定的参考值、图像处理滤波器和其他数据。

置信水平是概率分类器(例如贝叶斯分类器)中固有的。基于规则的分类器可以包括每个输出的硬置信水平。基于规则的模型还可以使用公式来计算置信水平，例如，置信度可以被视为多个独立输入(独立的DOF)中的每一个的置信水平的折后积的对数或这些取值的向量点积。

图12A和12B示出了具有下面描述的辅助部件的通风橱320的简化前视图和侧视图。现在参考图12A和12B所示，用于排气流量控制和火灾检测的系统具有至少一个(在所示实施例中为两个)罩温度传感器400。两个罩温度传感器400CT1和CT2被示出，但是也可以提供一个或更多数量的罩温度传感器400。管道气体温度传感器401指示通过连接的管道吸入的烟雾的温度。管道气体温度传感器401可以安装在杆上以使其与管道320的壁热隔离。如商业厨房通风系统中常用的那样，诸如挡板式过滤器的油脂过滤器321可以定位在排气流路径中。通过排气扇将烟雾吸入并通过管道320。还可以提供红外温度传感器407。在所公开的实施例中，提供了标识为IR1和IR2的两个红外温度传感器407，但是在其他实施例中可以采用更小或更大的数量。红外温度传感器407可以瞄准排烟罩320下方的器具(例如范围，炉子或烤箱-未示出)的烹饪区域的各自的、相邻的或重叠的区域。排烟罩320可以是后架或顶篷类型配置。传感器产生输出信号，该输出信号被应用至可编程控制器108，该可编程控制器108可包括通信111和用户界面112。传感器可包括信号滤波器。A/D转换器可以包括在传感器或控制器108中。温度传感器可以是电阻温度计(RTD)、热敏电阻、热电偶、石英振荡器或任何其他类型的温度传感器。

为了最小化实现完全捕获和封闭所需的排气流速，已知控制器检测需求(烟气负载)并且与烟气负载成比例地控制排气的流速。这通常称为基于需求的排气流量控制。它可以通过调节阻尼器的位置或通过控制排气扇的速度来实现。上述红外线、管道温度和罩温度传感器或它们的子集可用作调节排气流量的输入。例如，Livchak等人在美国专利US9494324中描述了一种控制系统，当红外传感器和管道温度传感器都指示阈值水平时，该控制系统检测到器具关闭。当红外温度传感器407指示阈值温度并且控制器108在一定流量范围与导管壳体温度传感器401指示的温度成正比例地逐步调节体积率时，控制器发出器具空闲状态的信号(例如，烤架被燃烧器加热但没有食物正在烹饪)。如果红外温度传感器407指示波动的温度上升或下降超过阈值，即决定变化率超过预定的存储阈值，则控制器108将流速增加到设计流速。它们设计的流速是特定罩的指定最大速率。这是采用红外和管道气体温度传感器的排气流量控制方案的示例。在该特定实施例中，红外线407和管道气体401温度传感器与罩温度传感器400组合以提供火灾检测中的附加功能。

现在参考图12D和12F，示出了线性组合器型火灾检测器，其组合来自罩温度传感器400(此处标识为501C和501D)、排气管道温度传感器401(此处标识为501E)和红外线温度传感器407(这里标识为501A和501B)以产生火灾检测信号。后者可以触发响应，例如警报或灭火响应或前面确定的任何各种响应。传感器501A到501E的输出电平可以由处理器108在数值上求和(在A/D转换和标准化之后)以产生复合输出信号。这里的求和操作如505处所示。复合输出信号由控制器108与内部存储的预定阈值进行比较，以产生阈值信号，如附图标记506所示。阈值输出信号可进一步施加到驱动器507以产生输出信号或警报508。阈值信号还可以应用于其他效果器，例如灭火系统，以使抑制剂施加到由传感器501A至501E本地监视的区域。图12F示出了典型信号的形象化图。通过正常的加热，烹饪以及伴随着烹饪时，如在烤架上的烹饪汉堡，偶尔的骤燃，罩温度保持平稳和低温。这种温和的行为是适当调节排气流量的结果。显示的曲线夸大了平滑度，并且瞬时测量值会显示出由于烹饪食物的火焰和蒸汽产生的随机波动和细微变化。当火灾发生时，所有传感器的总和信号都变高，并且，当总和信号达到阈值器506的阈值，则指示产生火灾的输出。注意，虽然用于求和信号的过程是线性的，但是阈值器506的使用使得最终输出是非线性。

图12E示出了组合器，其中每个传感器501A到501E的输出由阈值器504A到504E阈值化，并且求和器505将阈值输出求和，以生成阈值506的输出。这是一种表决系统，其中如果足够数量的传感器(由阈值器506的阈值确定)对发生火灾进行表决，则阈值器506的最终输出指示火灾。

图12F中示出了合成效果的图示。本示例说明了对来自测试环境中的各种实际数据的观察结果，以总结在真实的商用厨房环境中的闲置、烹饪、非火烹饪骤燃和火灾爆发期间的情况。在烹饪操作开始时，打开燃气烤架。格栅逐渐升温，排气流量控制系统调节流量，随着烟气负荷的增加而增加流量。在464处，管道温度信号的阈值处理输出阈值管道温度，该温度是由于不完美的反馈控制而导致的短时峰值。这不是有害条件，并且偶尔出现超过阈值的信号不会产生图12D的线性组合器的复合输出。也就是说，总和输出不会超过阈值，就像多个传感器产生输出信号组合时一样。

现在参考图12G，示出了由控制器108的实施例实现的另一控制方案的数据。根据来自罩温度传感器400(顶篷温度1)，排气管道温度传感器401(管道温度)和红外温度传感器407(IR1_温度，IR2_温度)的信号产生火灾检测信号。在该实施例中，由每个传感器产生独立的火灾检测信号。独立的火灾检测信号的0表示假，100表示为真。每个曲线表示为IR1FD，IR2FD，CT1FD。管道温度不用于产生火灾检测信号。除非来自各个红外传感器的直流(DC)信号指示辐射温度至少250F，并且辐射温度的上升速率至少为5.4F/sec(度/秒)，否则各个红外火情检测信号值为0，其中输出变为100％或者“真”(True)，并且罩温度信号的直流(DC)信号超过150F。在另一个实施例中，将辐射温度的上升或下降速率的绝对值与该阈值和输出相比较，然后生成“真”(100％)的输出。如果在给定时间所有单独的火情检测信号都为“真”，则控制器通过生成“真”的复合火情检测信号来组合火灾检测信号。在一种变型中，两个红外火灾检测信号在以这种方式合成之前进行“或”运算。因此，如果(IR1FD或IR2FD)且CT1FD为“真”，则复合火灾检测信号为“真”。另外，在实施例中，可以将延迟算子应用于每个红外火情检测信号的瞬时信号。延迟的大小、辐射温度变化率的阈值、阈值辐射温度和罩温度可以作为可调节值提供给安装人员，并通过用户界面访问和改变。表示火灾(100％)的火灾检测信号的图形显示为如471所示黑色曲线的尖峰。各个火灾检测信号的真假指示可能会有时间延迟，因此当它们变成真时，它们各自在最小时间间隔内保持为真，从而增加了各个火灾检测信号重叠的机会。时间延迟可以是通过用户界面112的可调节参数。最终火情检测输出可以具有锁定，使得一旦被触发，它就一直被触发直到由于诸如用户输入或预定抑制方案的完成之类的事件而停止。

根据第一实施例，所公开的主题包括用于检测火灾的系统。多个传感器连接到控制器。控制器实施一个或多个信号滤波器以处理来自多个传感器的信号，并将结果应用于在控制器上实施的分类器。分类器输出火灾检测信号和置信水平，并将输出应用于响应系统。

可以修改第一实施例中任何一个以形成其中响应系统包括灭火系统的实施例。可以修改第一实施例中任何一个实施例，在该实施例中，响应系统包括使用化学抑制剂来灭火的消防灭火。可以修改第一实施例中的任何一个以形成其中响应系统包括使用气态抑制剂来灭火的消防灭火的实施例。第一实施例中任何一个可以被修改以形成其中响应系统包括使用液体抑制剂来灭火的消防灭火的实施例。

可以修改第一实施例中任何一个以形成分类器输出表征火灾的数据的实施例。可以修改第一实施例中任何一个以形成其中根据燃料类型表征火灾的实施例。可以修改第一实施例中任何一个以形成其中根据火灾的大小来表征火灾的实施例。可以修改第一实施例中任何一个以形成其中根据烟雾量来表征火灾的实施例。可以修改第一实施例中任何一个以形成其中根据温度表征火灾的实施例。可以修改第一实施例中任何一个以形成这样的实施例，其中响应系统接收表征火灾的数据并响应于表征火灾的数据选择一个或至少两个响应模式的实施例。可以修改第一实施例中任何一个以形成响应模式在抑制剂类型方面不同的实施例。

可以修改第一实施例中任何一个以形成其中响应模式在抑制剂量方面不同的实施例。可以修改第一实施实施例中任何一个以形成其中响应模式在抑制剂的递送速率类型方面不同的实施例。可以修改第一实施例中任何一个以形成其中响应模式根据抑制剂被释放之前的等待间隔的类型而不同的实施例。第一实施例中的任何一个可以被修改以形成这样的实施例，其中响应模式在是否可以通过激活超控控制输入的人员停止响应方面不同。可以修改第一实施例中任何一个以形成其中响应模式根据从指示烹饪操作模式的用户界面接收的数据而不同的实施例。可以修改第一实施例中任何一个以形成这样的实施例，其中响应模式根据从用户界面接收的指示烹饪操作所使用的燃料类型的数据而不同。可以修改第一实施例中任何一个以形成其中多个传感器包括温度传感器和亮度传感器的实施例。可以修改第一实施例中任何一个以形成其中多个传感器包括气体温度传感器和辐射温度传感器的实施例。

可以修改第一实施例中任何一个以形成其中多个传感器包括定位在管道中的成像装置的实施例，并且响应系统包括喷水器。可以修改第一实施例中任何一个以形成这样的实施例，其中成像装置将图像施加到一个或多个信号处理器，该信号处理器适于检测气生余烬。可以修改第一实施例中任何一个以形成其中成像装置包括可见光和/或红外相机的实施例。

可以修改第一实施例中任何一个以形成其中成像装置将图像施加到适于检测管道火灾的一个或多个信号处理器的实施例。可以修改第一实施例中任何一个以形成这样的实施例，其中传感器包括污垢检测器，该污垢检测器被配置为通过测量替代(非管道)表面上的污垢来估计管道表面上的污垢的大小。可以修改第一实施例中任何一个以形成响应系统包括照明灯的实施例。可以修改第一实施例中任何一个以形成响应系统包括照明灯的实施例。

可以修改第一实施例中任何一个以形成这样的实施例，其中照明灯被定位成照亮烹饪表面并且位于排气罩的凹部内。可以修改第一实施例中任何一个以形成其中照明灯响应于火情检测信号产生多种颜色的实施例。可以修改第一实施例中任何一个以形成其中照明灯响应于火情检测信号和置信水平而产生多种颜色的实施例。

根据第二实施例，所公开的主题包括用于检测火灾的系统。多个传感器连接到控制器。控制器实现一个或多个信号滤波器以处理来自多个传感器的信号，并将结果应用于在控制器上实施的分类器。分类器输出火灾检测信号，并将输出应用于响应系统。

第二实施例中任何一个可以被修改以形成响应系统包括灭火系统的实施例。第二实施例中任何一个可以被修改以形成其中响应系统包括使用化学抑制剂来灭火的消防灭火的实施例。第二实施例中任何一个可以被修改以形成其中响应系统包括使用气态抑制剂来灭火的消防灭火的实施例。第二实施例中任何一个可以被修改以形成其中响应系统包括使用液体抑制剂来灭火的消防灭火的实施例。

可以修改第二实施例中任何一个以形成分类器输出表征火灾的数据的实施例。可以修改第二实施例中任何一个以形成其中根据燃料类型表征火灾的实施例。可以修改第二实施例中任何一个以形成其中根据火灾的大小来表征火灾的实施例。可以修改第二实施例中任何一个以形成其中根据烟雾量来表征火灾的实施例。可以修改第二实施例中任何一个以形成其中根据温度表征火灾的实施例。可以修改第二实施例中任何一个以形成这样的实施例，其中响应系统接收表征火灾的数据并响应于表征火灾的数据选择一个或至少两个响应模式。可以修改第二实施例中任何一个以形成响应模式在抑制剂类型方面不同的实施例。

可以修改第二实施例中任何一个以形成其中响应模式在抑制剂的量方面不同的实施例。可以修改第二实施例中任何一个以形成其中响应模式在抑制剂的输送速率类型方面不同的实施方案。可以修改第二实施例中任何一个以形成其中响应模式根据抑制剂被释放之前的等待间隔的类型方面不同的实施例。可以修改第二实施例中任何一个以形成这样的实施例，其中响应模式在是否可以通过激活超控控制输入的人员来停止响应方面不同。可以修改第二实施例中任何一个以形成响应模式根据从指示烹饪操作模式的用户界面接收的数据而不同的实施例。可以修改第二实施例中任何一个以形成这样的实施例，其中响应模式根据从用户界面接收的指示烹饪操作所使用的燃料类型的数据而不同。可以修改第二实施例中任何一个以形成其中多个传感器包括温度传感器和亮度传感器的实施例。可以修改第二实施例中任何一个以形成其中多个传感器包括气体温度传感器和辐射温度传感器的实施例。

可以修改第二实施例中任何一个以形成其中多个传感器包括定位在管道中的成像装置并且响应系统包括喷水器的实施例。可以修改第二实施例中任何一个以形成这样的实施例，其中成像装置将图像应用于适于检测气生余烬的一个或多个信号处理器。可以修改第二实施例中任何一个以形成其中成像装置包括可见光和/或红外相机的实施例。

可修改第二实施例中任何一个以形成其中成像装置将图像应用于适于检测管道火灾的一个或多个信号处理器的实施例。可以修改第二实施例中任何一个以形成这样的实施例，其中传感器包括污垢检测器，该污垢检测器被配置为通过测量替代(非管道)表面上的污垢来估计管道表面上的污垢的大小。可以修改第二实施例中任何一个以形成响应系统包括照明灯的实施例。

第二实施例中任何一个可以被修改以形成这样的实施例，其中照明灯被定位成照亮烹饪表面并且位于排气罩的凹部内。第二实施例中任何一个可以被修改以形成其中照明灯响应于火情检测信号产生多种颜色的实施例。第二实施例中任何一个可以被修改以形成其中照明灯响应于火情检测信号和置信水平而产生多种颜色的实施例。

根据第三实施例，本申请所公开主题还包括管道保护系统。至少一个传感器连接到控制器。传感器安装在管道中。传感器包括辐射温度敏感元件，该辐射温度传感元件对壁上的燃烧材料或由在管道中流动的气体输送的材料作出响应。抑制剂输送管具有抑制剂输送阀和喷嘴，喷嘴位于管道中。控制器响应于传感器的输出来控制抑制剂输送阀。

可以修改第三实施例中的任何一个以形成其中管道是可以在管道系统中改装的模块化管道部分的实施例。

可以修改第三实施例中任何一个以形成输送管是水管的实施例。

可修改第三实施例中任何一个以形成其中传感器包括热成像装置的实施例。可以修改第三实施例中任何一个以形成其中热成像装置包括红外相机的实施例。

根据第四实施例，本申请所公开主题包括用于商业厨房的防火系统。光阻挡传感器包括(可选地)回射器，并且包括光源和光电传感器。回射器可以从可以与光电传感器并置的光源返回光，或者光电传感器与光源相对设置。光阻挡传感器位于与厨房器具相邻的堆积碎屑的空间中，并输出由堆积碎屑引起的挡光的指示。

可以修改第四实施例中的任何一个以形成其中光阻挡传感器定位在壁和烹饪器具之间并且响应于光传感器和回射器或光源之间的光路的实施例。可以修改第四实施例中的任何一个以形成光路在器具的大部分尺寸上延伸的实施例。可以修改第四实施例中的任何一个以形成其中器具是商用油炸锅的实施例。可以修改第四实施例中的任何一个以形成碎屑包括油脂和灰尘的实施例。

根据第五实施例，本发明所公开主题包括火灾控制系统。控制器具有至少一个连接到控制器的传感器。控制器具有显示和输入元件，该显示和输入元件输出指示以选择厨房器具的类型，并且从用户接收选择，该选择指示了厨房器具的类型的选择。控制器响应于选择而存储模式数据，并控制所述显示元件响应于所述模式数据和从至少一个传感器接收的数据而输出火灾的指示。

可以修改第五实施例中的任何一个以形成其中至少一个传感器包括相机的实施例。可以修改第五实施例中的任何一个以形成实施例，其中相机输出应用到由控制器实现的视频流分类器。可以修改第五实施例中的任何一个以形成其中分类器响应于模型数据和出席指示数据而输出人是否出现在烹饪器具的出席指示数据。可以修改第五实施例中的任何一个以形成如下实施例，其中当由模式数据指示某种模式时，如果不存在人，则控制器生成警报。可以修改第五实施例中的任何一个以形成这样的实施例，其中特定模式与需要连续监视的预定类型燃料的燃烧相关联。可以修改第五实施例中的任何一个以形成预定类型的燃料是固体燃料的实施例。

根据第六实施例，本申请所公开的主题包括消防灭火系统，其响应于火灾严重性或类型指示输出对火灾的分级响应。

根据第七实施例，本申请所公开的主题包括消防灭火系统。控制器具有火灾检测元件，该火灾检测元件包括能量输出和烟雾传感器。该系统具有一个或多个用于单独的排气罩阻尼器的控制器，每个阻尼器控制通过连接到公共排气通道的相应罩的气流。火灾检测元件响应于第一和第二类型的火灾，第一类火灾产生的烟雾量高于第二类型火焰，第二类火焰比第一类火焰具有更大的快速扩散趋势。控制器响应于火灾检测元件检测到的火灾类型来操作阻尼器。

可以修改第七实施例中的任何一个以形成其中第一类型的火灾由高于预定大小的高辐射能量输出指示的实施例。可以修改第七实施例中的任何一个以形成这样的实施例，其中第一类型的火灾由高于预定大小的高辐射能量输出结合低于预定大小的烟雾水平来指示。可以修改第七实施例中的任何一个以形成这样的实施例，其中第一类型的火灾由辐射能量输出与高于预定值的烟雾水平的比率来指示。可以修改第七实施例中的任何一个以形成其中控制器响应于第一类型的火灾同时打开所有阻尼器的实施例。可以修改第七实施例中的任何一个以形成这样的实施例，其中控制器响应于第二类型的火灾，同时打开阻尼器的子集并关闭其他阻尼器。可以修改第七实施例中的任何一个以形成实施例，其中控制器响应于任一种类型的火灾，使公共排气通道的排气流最大化。

根据第八实施例，本申请所公开的主题包括具有连接到灭火剂源的窄锥形喷嘴的消防灭火系统。广角成像装置适于输出指示火灾位置的信号并将指示火灾位置的信息施加到控制器。窄锥形喷雾喷嘴具有方向致动器，以允许控制器将窄锥形喷雾喷嘴对准火源位置。

可以修改第八实施例中的任何一个以形成其中致动器是平移倾斜机构的实施例。可以修改第八实施例中的任何一个以形成其中灭火剂是泡沫抑制剂的实施例。可以修改第八实施例中的任何一个以形成其中广角成像装置是红外相机的实施例。可以修改第八实施例中的任何一个以形成其中广角成像装置是可见光相机的实施例。

根据第九实施例，本申请所公开的主题包括一种抑制火灾的方法，该方法包括将灭火剂局部地施加到火上。检测火对使用抑制剂的反应。该方法包括响应于检测结果而将建筑物喷洒器系统从防止喷水的保持状态释放。

该方法的其他变体可包括通过用户界面接收指示超控信号的手动输入。更进一步的变型可以是使得释放进一步响应于超控信号。在更进一步的变型中，灭火剂是化学抑制剂。在其他变型中，火灾发生在厨房中。

在包括权利要求的任何实施例中，可以结合分类器提供电子鼻以识别火灾风险并提供初期火灾或火灾危险的早期警告。在实施例中，这样的系统可以允许输入超控或其他确认来取消警告信号。为此，警告信号可以通过用户界面输出，例如作为消息或者借助于特定的警报声或可见指示器的输出。

在所有实施例中，可以结合任何其他系统提供备用常规火灾检测和抑制系统。

在任何前述和要求保护的实施例中，用于检测火灾的控制系统可用于检测污染源，例如烹饪器具烹饪表面，的正常但变化的状态，并调节排气流以最小化浪费在占用空间内调节的空气，同时确保捕获和遏制。显而易见的是，本文描述的许多传感器以及诸如火灾的状态分类技术可用于确定烹饪器具的正常状态，例如，以实现排气控制。

应当理解，上述模块、过程、系统和部分可以用硬件、由软件编程的硬件、存储在非暂时性计算机可读介质上的软件指令或上述的组合来实现。

接收传感器信号和输出信息的装置和方法可以通常被识别为分类器或模式识别滤波器，所述传感器信号和输出信息区分由传感器信号的值指示的各种可能条件，例如火灾条件或烟雾负载条件。在任何实施例中，这种机制可以采用基于复杂处理器的算法，该算法产生可能状况的估计以及针对每个可能状况的置信水平的估计。在这样的方法中，可以提供用于对输入状态向量进行分类的主要过程，该向量是来自多个传感器的多个减少的输入的集合。减少的输入意味着将原始输入数据(例如视频图像中的许多像素)被转换为定量和符号标记，以提供具有较小过度拟合可能性的相关信息。因此，例如，通过图像处理和模式识别可以将300万像素的原始视频图像减少为能确定图像中计算人数即可。可以提供进一步的信息，例如人类运动的平均速度或者它是否适合正常运动的模式(例如，通过步态识别，模式识别器可以区分跑步、异常和行走)。另一示例可以是使用相机的视频流导出场景中的峰值亮度或场景区域的对比度阈值超过亮度阈值，其可以表明发生了火灾。音频数据会出现类似的问题。因此，前端模式识别过程可以包括处理阶段，而不只是单个分类过程，并且该处理可以包括，除了形成A/D转换、滤波(例如，图像滤波和特征选择)、正交函数分解、运动矢量分析、将N维状态向量划分为区域以及其他过程。除了减少输入之外，还存在一个问题，即某些状态涉及历史，并且不能简单地从所有输入的状态快照中确定当前状态。当然，必须累积历史记录。从视频中提取运动矢量就是一个例子。步态识别和音频特征识别是一样的。所有这些的影响是分类是一个多阶段的过程。

因此，可应用于基于机器学习的控制系统的传感器数据通常具有如此多的自由度，以至于难以训练鲁棒模式识别器或分类器。并且用于训练或以其他方式构建分类器的简化特征空间(输入向量)的问题是一个长期存在的问题，其在每个应用中都会带来独特的挑战。独特的机遇和挑战包括选择使用哪种传感器类型，在何处放置传感器，每种传感器类型中哪些信息内容与识别挑战更相关，以及如何减少原始数据以通过处理，以及可选地提取信息类型过滤和模式/特征识别的一个或多个中间阶段，以及一个最终分类器。模式识别/分类器过程和设备可以采用已知的，目前正在开发或将来开发的各种算法和硬件元件。

使用模式识别方法来识别图像中的诸如人的物体是计算机视觉的已知技术，并且包括面部识别。已知技术可以采用3D扫描仪(诸如Microsoft Kinect，自动驾驶车辆和产品检查系统之类的红外线)。示例能够进行人脸识别和行人检测。许多这样的方法是已知的。一些利用机器学***。例如，这可以用于区分与工作人员相关的正常运动模式和由火灾紧急情况引起的恐慌情况。

图14示出了根据本申请所公开主题的示例计算机系统的框图。在各种实施例中，系统1000的全部或部分可以包括在诸如肾脏替代治疗系统的医疗设备/系统中。在这些实施例中，系统1000的全部或部分可以提供医疗设备/系统的控制器的功能。在一些实施例中，系统1000的全部或部分可以实现为分布式系统，例如，实现为基于云的系统。

系统1000包括计算机1002，例如个人计算机或工作站或包括处理器1006的其他此类计算系统。然而，替代实施例可以实现一个以上处理器和/或一个或多个微处理器、微控制器设备或包括集成电路，例如ASIC的控制逻辑。

计算机1002还包括在计算机1002的各个模块之间提供通信功能的总线1004。例如，总线1004可以允许在处理器1006和计算机1002的存储器1008之间通信信息/数据，使得处理器1006可以检索存储的来自存储器1008的数据和/或执行存储在存储器1008上的指令。在一个实施例中，可以根据诸如Java、C++、C#、net、Visual Basic TM语言、LabVIEW或其他结构化或面向对象的编程语言之类的编程语言提供的源代码/对象来编译这样的指令。在一个实施例中，包括软件模块的指令，当由处理器1006执行时，软件模块提供根据本申请公开的任何实施例肾脏替代治疗功能。

存储器1008可以包括由计算机1002可以读取的任何易失性或非易失性计算机可读存储器。例如，存储器1008可以包括诸如ROM、PROM、EEPROM、RAM等非暂时性计算机可读介质、闪存、磁盘驱动器等。存储器1008可以是可移动或不可移动的介质。

总线1004还可以允许计算机1002与显示器1018、键盘1020、鼠标1022和扬声器1024之间的通信，根据本申请公开的各种实施例提供各自的功能，例如，为患者配置治疗和在治疗期间监视患者。

计算机1002还可以实施通信接口1010来与网络1012通信从而提供本申请公开的任何功能，例如，用于警告医疗保健专业人员和/或从医疗保健专业人员接收指令，在用于训练机器学习算法，将数据记录到远程存储库等的分布式系统中的报告患者/设备状况。通信接口1010可以是本领域中已知的用于提供无线和/或有线通信的任何这样的接口，例如网卡或调制解调器。

总线1004还可以允许与传感器1014和/或致动器1016通信，根据本申请公开的各种实施例提供各自的功能，例如，用于测量指示患者/设备状况的信号并用于控制设备的操作。例如，传感器1014可以提供指示肾脏替代治疗装置中的流体回路中的流体粘度的信号，并且致动器1016可以响应于传感器1014的信号来操作控制流体的流动的泵。

用于火灾检测和/或抑制的方法可以例如使用如参考图14描述的处理器或系统来实现，该处理器或系统被配置为执行存储在非暂时性计算机可读介质上的一系列编程指令介质。例如，处理器可以包括但不限于个人计算机或工作站或包括处理器、微处理器、微控制器设备的其他这样的计算系统、或者包括集成电路的控制逻辑，例如，专用集成电路(ASIC)。可以根据诸如Java、C++、C#.net等编程语言提供的源代码指令来编译指令。指令还可以包括根据例如Visual Basic TM语言、LabVIEW或其他结构化或面向对象的编程语言提供的代码和数据对象。编程指令序列和与其相关联的数据的序列可以存储在非暂时性计算机可读介质中，例如计算机存储器或存储设备，其可以是任何合适的存储设备，例如但不限于只读存储器(ROM)、可编程只读存储器(PROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、随机存取存储器(RAM)、闪存、磁盘驱动器等。

此外，模块、过程、系统和部分可以作为单个处理器或分布式处理器进行实施。此外，应当理解，上述步骤可以在单个或分布式处理器(单核和/或多核)上执行。而且，在上述实施例的各个附图以及针对上述实施例的各个附图中描述的过程，模块和子模块可以分布在多个计算机或系统上，或者可以共同位于单个处理器或系统中。下面提供适合于实现本申请描述的模块、部分、系统、装置或过程的示例性结构实施例替代方案。

上述模块，处理器或系统可以被实现为可编码通用计算机、用微码编程的电子设备、硬连线模拟逻辑电路、存储在计算机可读介质或信号上的软件、光学计算设备，例如电子和/或光学设备的联网系统，专用计算设备、集成电路设备、半导体芯片以及存储在计算机可读介质或信号上的软件模块或对象。

该方法和系统(或其子组件或模块)的实施例可以在通用计算机、专用计算机、编程微处理器或微控制器和***集成电路元件、ASIC或其他集成电路、数字信号处理器、硬连线电子或诸如分立元件电路的逻辑电路、诸如可编程逻辑器件(PLD)的可编程逻辑电路、可编程逻辑阵列(PLA)、现场可编程门阵列(FPGA)、可编辑阵列逻辑阵列(PAL)设备或之类。通常，能够实现本申请描述的功能或步骤的任何过程可用于实现方法、系统或计算机程序产品(存储在非暂时性计算机可读介质上的软件程序)的实施例。

此外，本申请所公开的方法、系统和计算机程序产品的实施例可以容易地完成或部分地在软件中使用，例如提供可使用的便携式源代码的对象或面向对象的软件开发环境的各种计算机平台上来实施。可替代地，所公开的方法、系统和计算机程序产品的实施例可以部分或完全在硬件中实现，例如标准逻辑电路或超大规模集成(VLSI)设计。取决于系统的速度和/或效率要求，特定功能和/或所使用的特定软件或硬件系统、微处理器或微计算机，可以使用其他硬件或软件来实现的实施例。本领域普通技术人员具有控制系统、信号处理、机器只能和/或计算机编程技术的一般基础知识根据本文提供功能描述，可以使用任何已知的或以后开发的系统或结构、设备和/或软件，在硬件和/或软件中实现。

此外，本发明实施例所公开的方法、系统和计算机程序产品可以在编程的通用计算机、专用计算机、微处理器等上执行的软件中实现。

因此，显而易见的是，根据本发明公开了火灾检测和抑制系统方法和装置。在本发明所公开的范围内可以有许多替代、修改和变化。本发明的范围内，所公开实施例中技术特征可以以被组合、替换、省略等方式，以及产生另外的实施例。此外，某些特征有时可以在没有相应使用其他特征的情况下有利地使用。因此，申请人意图包含在本发明的精神和范围内的所有这些替代、修改、等同物和变化的技术方案。