智能型防灾逃生方法及其防灾逃生系统

摘要

一种智能型防灾逃生方法，包括下列步骤:分别传感一建筑物的一区域的多个节点的周遭环境的环境信息，以分别产生该多个节点的多个传感信号；分别依据该多个传感信号来计算该多个节点的多个危险系数；分别依据该多个危险系数以及多个相邻节点之间的一距离，来执行一逃生路径规划演算以产生一最安全路径规划；以及依据该最安全路径规划来分别产生该多个节点的多个逃生指示。本发明的有益效果是可依据危险系数以及相邻节点之间的距离来产生最安全路径规划以提供安全的实时逃生指示，以快速的引导人员逃生疏散来减少人员伤亡。

说明书

技术领域

本发明涉及一种智能型防灾逃生方法，尤其涉及一种可依据危险系数以及相邻节点之间的距离来产生最安全路径规划以提供实时逃生指示的智能型防灾逃生方法及其智能型防灾逃生系统。

背景技术

随着城市都市化的发展，现今的建筑物的趋势是越来越高层化、大型化以及复杂化，如此一来，一旦在大楼内发生灾害其所造成的伤亡必定非常惨重，所以大楼内的消防问题也日益受到重视。因此，目前大楼的公共设施都设置有紧急逃生出口以及逃生指示牌，以便在灾难发生时引导受困民众往安全逃生路线逃生，但是，传统的逃生指示牌只是单纯的指向当前楼层的出口，既没有考虑实时的突发状况，也没有考虑到在突发情况下传统的逃生指示牌指示的路径是否为最可靠且安全的路径。

也就是说，传统的逃生指示牌并不能保证指示一条安全性与可靠性比较高的逃生路径以方便楼层中的人员疏散与逃生，更加做不到实时选择安全性最佳的有效路径。

因此，如何提供最可靠且安全的逃生路线指示以降低火场内的人员伤亡，为本领域的重要课题之一。

发明内容

因此，本发明的目的之一在于提出一种可依据危险系数以及相邻节点之间的距离来产生最安全路径规划以提供实时逃生指示的智能型防灾逃生方法 及其智能型防灾逃生系统，以快速引导人员逃生疏散。

本发明提供一种智能型防灾逃生方法，该方法包括有下列步骤：分别传感一建筑物的一区域的多个节点的周遭环境的环境信息，以分别产生该多个节点的多个传感信号；分别依据该多个传感信号来计算每一节点的危险系数；分别依据该多个危险系数以及多个相邻节点之间的距离来计算多个路径的威胁系数，用以执行一逃生路径规划演算并产生一最安全路径规划；依据该最安全路径规划来分别产生该多个节点的多个逃生指示。

如上所述的智能型防灾逃生方法，其中，该逃生路径规划演算执行以下步骤：以该多个节点中的一第一节点当作一起算点，在与该第一节点相连且尚未被选取的多个第二节点中，选择加入具有该最小威胁系数的一特定第二节点；新增该区域的一第三节点，分别更新该第三节点到达该第一节点或该第二节点的威胁系数，当计算出该最小威胁系数时，则更新通过该第三节点的路径的最小威胁系数的纪录；重复加入新节点，并计算该新节点到任一前驱节点的最小威胁系数直到该区域的所有节点都被选取加入为止。在进一步的实施例中，该逃生路径规划演算是用来分别将该多个节点中的每一出口节点当作该起算点以形成该最安全路径规划，其中一逃生方向为该多个节点中的一节点到达该最小威胁系数的前驱节点方向。

如上所述的智能型防灾逃生方法，其中，依据该危险系数以及多个相邻各节点之间的距离来计算多个路径的威胁系数，以进行该逃生路径规划演算并产生该最安全路径规划的步骤另用来：将一第二区域的一出口节点新增至该区域以计算该最安全路径规划。

如上所述的智能型防灾逃生方法，其中，依据该多个传感信号来计算该多个节点的危险系数的步骤另用来：分别将该多个传感信号进行正规划运算。

本发明另提供一种智能型防灾逃生系统，包括多个传感器、多个逃生方 向指示装置以及处理单元。该多个传感器分别设置于一建筑物的一区域的每一节点，用来分别传感该多个节点的周遭环境的环境信息，以分别产生该多个节点的多个传感信号；该多个逃生方向指示装置分别设置于该建筑物的该区域的该多个节点，用来依据一最安全路径规划来分别产生该多个节点的多个逃生指示；以及该处理单元耦接多个该传感器及该多个逃生方向指示装置，用来分别依据该多个传感信号来计算该多个节点的多个危险系数；以及该处理单元分别依据该多个危险系数以及多个相邻节点之间的距离来计算多个路径的威胁系数，用以执行一逃生路径规划演算并产生该最安全路径规划。

如上所述的智能型防灾逃生系统，其中，该逃生路径规划演算执行以下步骤：以该多个节点中的一第一节点当作一起算点，在与该第一节点相连且尚未被选取的多个第二节点中，选择加入具有该最小威胁系数的一特定节点；新增该区域的一第三节点，分别更新该第三节点到达该第一节点或该第二节点的威胁系数，当该处理单元计算出该最小威胁系数时，则更新通过该第三节点的路径的最小威胁系数的纪录；重复加入新节点，并计算该新节点到任一前驱节点的最小威胁系数直到该区域的所有节点都被选取加入为止。在进一步的实施例中，该逃生路径规划演算系用来依序将该多个节点中的每一出口节点当作该起算点以形成该最安全路径规划，其中一逃生方向为该多个节点中的一节点到达该最小威胁系数的前驱节点方向。

如上所述的智能型防灾逃生系统，其中，该威胁系数为该危险系数与该距离的积。

如上所述的智能型防灾逃生系统，其中，该处理单元另用来将一第二区域的一出口节点新增至该区域以计算该最安全路径规划。

综上所述，本发明的有益效果是，本发明提供一种可依据危险系数以及相邻节点之间的距离来产生最安全路径规划以提供安全且可靠的实时逃生指 示的智能型防灾逃生方法及其智能型防灾逃生系统，以快速的引导人员逃生疏散来减少灾害发生时可能造成的人员伤亡。

为让本发明的上述目的、特征和优点更能明显易懂，下文将以实施例并配合所附图式，作详细说明如下。需注意的是，附图中的各组件仅为示意，并未按照各组件的实际比例进行绘示。

附图说明

图1为本发明一种智能型防灾逃生系统的一实施例的示意图。

图2为本发明的建筑物的一第一区域的多个节点的一实施例的示意图。

图3为本发明计算逃生路径规划演算的一实施例的示意图。

图4为本发明的建筑物的一第一区域及一第二区域的多个节点的一实施例的示意图。

图5为本发明用来将一第二区域的一出口节点新增至该第一区域以计算该逃生路径规划演算的一实施例的示意图。

图6为本发明一种智能型防灾逃生方法的一操作范例的流程图。

图7为图6的步骤S630的详细步骤的一操作范例的流程图。

具体实施方式

在说明书及后续的申请专利范围当中使用了某些词汇来指称特定的组件。所属领域中具有相关知识的技术人员应可理解，硬件制造商可能会用不同的名词来称呼同样的组件。本说明书及后续的申请专利范围并不以名称的差异来作为区分组件的方式，而是以组件在功能上的差异来作为区分的准则。在通篇说明书及后续的请求项当中所提及的“包括”为一开放式的用语，故应解释成“包括但不限定于”。另外，“耦接”一词在此包括任何直接及间接的电气连接手段。因此，若文中描述一第一装置耦接于一第二装置，则代表该第一装置可直接电气连接于该第二装置，或透过其他装置或连接手段间 接地电气连接至该第二装置。

请参考图1，图1为本发明一种智能型防灾逃生系统100的一实施例的示意图。如图1所示，智能型防灾逃生系统100包括有(但不局限于)：多个传感器(例如i个传感器)S1～Si、多个逃生方向指示装置(例如j个逃生方向指示装置)DP1～DPj以及一处理单元130。值得注意的是，多个传感器S1～Si系分别设置于一建筑物的一区域的每一节点，用来分别传感该多个节点(例如k个节点)N1～Nk的周遭环境的环境信息，以分别产生该多个节点N1～Nk的多个传感信号SS1～SSi，举例而言，多个传感器S1～Si可传感其周遭环境中的温度、烟雾、火焰、一氧化碳浓度、二氧化碳浓度或其他任何危险气体以发出多个传感信号SS1～SSi，但此仅为举例说明，并非本发明的限制条件。多个逃生方向指示装置DP1～DPj系分别设置于该建筑物的该区域的该多个节点N1～Nk，用来依据一最安全路径规划来分别产生该多个节点N1～Nk的多个逃生指示DS1～DSj。另外，处理单元130耦接至该多个传感器S1～Si及该多个逃生方向指示装置DP1～DPj，用来分别依据该多个传感信号SS1～SSi来计算该多个节点N1～Nk的多个危险系数RC1～RCk。值得注意的是，处理单元130可以利用无线或有线的方式来接收该多个传感器S1～Si所传感的该多个传感信号SS1～SSi，然此仅是本发明的实施例之一，并非本发明的限制条件。之后，处理单元130分别依据该多个危险系数RC1～RCk以及多个相邻节点之间的一距离D1～Dh来执行一逃生路径规划演算以产生该最安全路径规划，举例而言，处理单元130在计算该最安全路径规划时可以用多个相邻节点之间的距离D1～Dh来分别作为该多个危险系数RC1～RCk的权重来产生该最小威胁系数。另外，在本发明的一实施例中，处理单元130可利用一服务器或一计算机来实现，但本发明并不局限于此。另外，该多个相邻节点之间的距离D1～Dh可以内建于该服务器或该计算机中，但此也非本发明的限制条件。

请注意，上述的个数i、j、k、h仅为范例说明，其可各为相同或者不同的数值，并非本发明的限制条件。

接下来，举个例子来说明本发明的该逃生路径规划演算的相关运作。请参考图2，图2为本发明的建筑物的一第一区域的多个节点的一实施例的示意图。如图2所示，该第一区域包括有5个节点N1～N5，其中节点N1及节点N3分别为出口节点，另外，在这5个节点N1～N5上皆设置有多个传感器S1～S5，每个节点上的多个传感器可以用来传感该节点中的周遭环境的温度、烟雾、火焰、一氧化碳、二氧化碳、红外线、等环境信息来产生多个个传感信号SS1～SS5，举例而言，温度(Temperature)越高代表越危险、烟雾(Smoke)浓度越高代表越危险、一氧化碳浓度越高代表越危险、二氧化碳浓度越高代表越危险以及红外线式火焰传感器侦测到波长越大(超过1.0μm)代表危险越高，因此，处理单元130可以根据每一节点上的传感信号SS1～SS5来计算该每一节点N1～N5上的危险系数RC1～RC5。值得注意的是，在本发明一实施例中，处理单元130可以对传感信号SS1～SS5中的温度、烟雾浓度、一氧化碳浓度、二氧化碳浓度或红外线式火焰传感器侦测到波长先分别进行正规划运算，之后再进行计算危险系数RC1～RC5。

请再参照图2，在此实施例中，为了方便计算，所有相邻节点之间的距离D都是设为1，如此一来，每一节点上的该最小威胁系数便是该危险系数的数值(权重为1)，但此并非本发明的限制条件。另外，假设起火点位于节点N1与节点N4的交界，因此，节点N1与节点N4上的多个传感器S1及S4侦测到异常状态，因此，处理单元130便分别计算出节点N1～N5的上的危险系数RC1～RC5分别为节点N1(125000)、节点N2(0)、节点N3(15625)、节点N4(125000)及节点N5(0)。

接着，请同时参照图2及图3，图3为本发明计算该逃生路径规划演算的示意图。如图3所示，在步骤a1，处理单元130以该多个节点中的一第一节点(出口节点N1)当作一起算点，此时节点N1到节点N1(N1-＞N1)最小威胁系数为125000且前驱节点更新为N1-＞N1；

在步骤a2，在与该第一节点(节点N1)相连且尚未被选取的多个第二节点(节点N2、N3、N4、N5)中，选择加入具有一最小威胁系数的一特定第二节点(节点N2)，此时节点N1到节点N1(N1-＞N1)的最小威胁系数为125000，而节点N2到节点N1(N2-＞N1)的最小威胁系数为125000且前驱节点更新为N1-＞N1及N2-＞N1；

在步骤a3，新增该区域的一第三节点(节点N3)，以分别更新到达该第一节点(节点N1)与该第二节点(节点N2)的该最小威胁系数，此时节点N3到节点N1(N3-＞N1)的最小威胁系数为125000+0*1+15625*1＝140625且前驱节点更新为N1-＞N1、N2-＞N1及N3-＞N2，之后，重复加入新节点(节点N4、N5)，直到该区域的所有节点都被加入为止(步骤a4、步骤a5)。

例如：在步骤a4中加入新节点N4，此时节点N4到节点N1(N4-＞N1)的最小威胁系数为125000+0*1+125000*1＝250000且前驱节点更新为N1-＞N1、N2-＞N1、N3-＞N2及N4-＞N2；

在步骤a5中加入新节点N5，此时节点N5到节点N1(N5-＞N1)的最小威胁系数为125000+0*1+125000*1+0*1＝250000且前驱节点更新为N1-＞N1、N2-＞N1、N3-＞N2、N4-＞N2及N5-＞N4；

最后，在步骤a6确认，节点N1、N2、N3、N4及N5到出口节点N1的最小威胁系数分别为：125000、125000、140625、250000及250000。

另外，请继续参照图2及图3，在本实施例中，该逃生路径规划演算是用来依序将该多个节点中的每一出口节点(例如：出口节点N3)当作该起算点 以形成该最安全路径规划。请注意，当处理单元130计算出该最小威胁系数时，则更新该最小威胁系数的纪录；例如在步骤c1，以节点N3为当作一起算点，此时节点N3到节点N3(N3-＞N3)最小威胁系数为15625较原先节点N3到节点N1(N3-＞N1)的最小威胁系数为140625小，因此更新该最小威胁系数的纪录为15625且前驱节点更新为N1-＞N1、N2-＞N1、N3-＞N3、N4-＞N2及N5-＞N4。

在步骤c2，在与该第一节点(节点N3)相连且尚未被选取的多个第二节点(节点N1、N2、N4、N5)中，选择加入具有一最小威胁系数的一特定第二节点(节点N2)，此时节点N3到节点N3(N3-＞N3)的最小威胁系数为15625，而节点N2到节点N3(N2-＞N3)的最小威胁系数为15625较原先节点N2到节点N1(N2-＞N1)的最小威胁系数为125000小，因此更新该最小威胁系数的纪录为15625且前驱节点更新为N1-＞N1，N2-＞N3，N3-＞N3，N4-＞N2，N5-＞N4；同理，步骤c3～c6原理与上述步骤相似，熟知此项技艺人士应可从上面的说明来了解步骤C3～C6的运作原理，为简洁起见在此不在赘述。最后，在步骤c6确认，节点N1、N2、N3、N4及N5到出口节点N1的最小威胁系数分别为：125000、15626、15625、140625及140625。值得注意的是，从图3的步骤a6以及步骤c6可知，节点N2到该出口节点N3的最小威胁系数为15625，比节点N2到该出口节点N1的最小威胁系数125000还要小；因为逃生方向乃是该多个节点中的一节点到达该最小威胁系数的前驱节点方向，所以，人员在节点N2时，往节点N3方向逃生是较安全的(与节点N2到节点N1相比较)，因此，处理单元130会控制节点N2上的到指示灯DP2往出口N3方向导引。

请参考图4，图4为本发明的建筑物的一第一区域及一第二区域的多个节点N1～N6的一实施例的示意图。如图4所示，该第二区域的一出口节点N6与该第一区域的节点N5距离为2，且出口节点N6为一远程出口节点。请同时再参照图4及图5，图5为本发明用来将一第二区域的一出口节点新增 至该第一区域以计算该逃生路径规划演算的一实施例的示意图。如图5所示，该处理单元130用来将一第二区域的一出口节点N6新增至该第一区域以计算该最安全路径规划，在步骤f1～f7中以出口节点N3当作该起算点以形成该最安全路径规划，因为步骤f1～f7原理与上述步骤相似，熟知此项技术的人员应可从上面的说明来了解步骤f1～f7的运作原理，为简洁起见在此不再赘述。值得注意的是，该第二区域的一出口节点N6与该第一区域的节点N5距离为2，所以在计算节点N5到节点N6(N5-＞N6)或节点N6到节点N5(N6-＞N5)时，权重为2，例如，在步骤f2，新增节点N5，此时节点N5到节点N6(N5-＞N6)的最小威胁系数为15625*2+0＝31250，同理，最后在步骤f7确认，节点N1、N2、N3、N4、N5及N6到出口节点N6的最小威胁系数分别为：125000、15626、15625、140625、31250及15625。此外，请再注意，从图3的步骤a6、步骤c6以及步骤f7可知，节点N5到该出口节点N6的最小威胁系数为15625，比节点N5到出口节点N1的最小威胁系数250000以及节点N5到出口节点N3的最小威胁系数140625还要小。即，人员在节点N5时，往该第二区域的远程出口节点N6方向逃生是较安全的(因为其威胁系数值最小)，因此，该处理单元130会控制节点N5上的到指示灯DP5往该第二区域的远程出口节点N6方向导引。

此外，在本发明其他实施例中，该逃生路径规划演算也可以利用将该多个节点的已知最短距离先设成无穷大或一相对较大数值，以及将该起算点到该起算点间距离设为0，然本发明并不局限于此。

请参考图6，图6为本发明一种智能型防灾逃生方法的一操作范例的流程图，其包括(但不局限于)以下的步骤(请注意，假若可获得实质上相同的结果，则这些步骤并不一定要遵照图6所示的执行次序来执行)：

步骤S600：开始。

步骤S610：分别传感一建筑物的一区域的多个节点的周遭环境的环境信息，以分别产生该多个节点的多个传感信号。

步骤S620：分别依据该多个传感信号来计算该多个节点的多个危险系数。

步骤S630：分别依据该多个危险系数以及多个相邻节点之间的一距离，来执行一逃生路径规划演算以产生一最安全路径规划。

步骤S640：依据该最安全路径规划来分别产生该多个节点的多个逃生指示。

请搭配图6所示的各步骤以及图1所示的各组件即可了解各组件如何运作，为简洁起见，故于此不再赘述。值得注意的是，于本实施例中，步骤S610是由多个传感器S1～Si所执行之；步骤S620、S630是由处理单元130所执行之；而步骤S640是由多个逃生方向指示装置DP1～DPj所执行之。

请参考图7，图7为图6的步骤S630的详细步骤的一操作范例的流程图，其包括(但不局限于)以下的步骤(请注意，假若可获得实质上相同的结果，则这些步骤并不一定要遵照第7图所示的执行次序来执行)：

步骤S631：以该多个节点中的一第一节点当作一起算点，在与该第一节点相连且尚未被选取的多个第二节点中，选择加入具有一最小威胁系数的一特定第二节点。

步骤S632：新增该区域的一第三节点，以分别更新到达该第一节点与该第二节点的该最小威胁系数，其中当计算出该最小威胁系数时，则更新该最小威胁系数的纪录。亦即，新增该第三节点之后，需分别更新”该第三节点到达该第一节点”或”该第三节点到达该第二节点”的威胁系数；若计算出一更小的威胁系数的数值时，即更新、置换(replace)其通过该第三节点的路径的威胁系数的数值，使该第三节点不论是到达该第一节点的路径，或是到达该第二节点的路径，其威胁系数的数值都会是最小的值。在此，”该第三节点到达该第一节点”可以是经过第二节点，也可以不经过该第二节点。

步骤S633：重复加入新节点，直到该区域的所有节点都被加入为止；其中该最小威胁系数系为该危险系数以及该距离的积的数值最小。

请搭配图7所示的各步骤、图1所示的各组件以及图2、图3所示的实施例即可了解各组件如何运作，为简洁起见，故于此不再赘述。

综上所述，本发明提供一种可依据危险系数以及相邻节点之间的距离来产生最安全路径规划以提供安全且可靠的实时逃生指示的智能型防灾逃生方法及其智能型防灾逃生系统，以快速且安全的引导人员逃生疏散。本发明与现有大楼求生系统技术相比的显著成果在于：能够考虑灾害等突发状况下，保证楼层中的部分位置选择最安全路径，或在灾害等突发情况点根据当前情况选择一条安全且路径最优的人员疏散路径，尽可能增加大楼中人员的逃生可能性与人员疏散的安全性；由于突发情况随时间的变化，通道也会随着发生变化，本发明能够实时地根据灾害的情况随时间变化来动态选择安全最优路径，并且能够满足智能大楼人员疏散与逃生的安全性、智慧性、可靠性与实时性的需求。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所 做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。