[0001] 本发明涉及核电厂火警监测的技术领域，更具体地说，涉及一种基于三维引擎的核电厂火警响应方法、装置和电子设备。

[0002] 在当前核电运行过程中，传统的核电厂火警响应系统主要依赖于二维平面图和人工监控。这种传统的响应方式在应对紧急情况时，往往会存在信息支持不足的局限性。其中，二维平面图虽然能够展示厂区的基本布局，但在复杂多变的火灾场景下，其空间表达能力和信息丰富度均显不足，难以直观、全面地反映火灾现场的实际情况。

[0003] 此外，人工监控虽然在一定程度上能够弥补二维平面图的不足，但受限于人的注意力和反应速度，特别是在紧急情况下，监控人员可能因压力过大或者疲劳而忽略关键信息，导致火警响应的延误或失误。同时，大量的人力投入也增加了运营成本，且难以保证全天候、无遗漏的监控效果。

[0041] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0042] 本发明提供了一种基于三维引擎的核电厂火警响应方法，其通过三维引擎构建的三维模型，实现了对核电厂内部结构的实时可视化监控，显著提高了火警响应的效率和准确性。通过集成消防设备信息，实时监测核电厂内部的多项参数，一旦检测到参数异常，系统可以自动启动应急预案，并通过三维引擎模拟火警场景，为现场人员提供直观的疏散路径和灭火方案。本发明不仅提升了核电厂的安全管理水平，还推动了三维引擎技术在工业安全领域的应用，减少了火灾事故对人员和设备的影响。

[0043] 具体的，如图1所示，该基于三维引擎的核电厂火警响应方法包括以下步骤：

[0044] 步骤S101：获取核电厂的现场环境信息。

[0045] 本发明实施例中，现场环境信息可以包括但不限于：建筑布局、设备位置、管道走向等。其中，现场环境信息可以通过无人机航拍、激光扫描、CAD图纸等多种方式收集得到。

[0046] 步骤S102：根据现场环境信息，采用三维引擎方法进行模型构建，获得核电厂的初始三维模型。

[0047] 通过三维引擎技术的应用，实现了核电厂火警响应的可视化和自动化，提高了火警检测的准确性和响应的效率，有效降低了火灾事故的风险。

[0048] 具体的，根据收集到的数据构建高精度的初始三维模型。其中，初始三维模型可以详细呈现核电厂的内部结构、设备布局、逃生通道等关键信息。

[0049] 可选的，本发明实施例中，根据现场环境信息，采用三维引擎方法进行模型构建，获得核电厂的初始三维模型包括：根据现场环境信息，采用三维激光扫描建模与人工建模相结合的方式进行模型构建，获得初始三维模型。具体的，通过采用三维激光扫描建模与人工建模相结合的方式，将核电厂的实际结构和而已还原为高精度的三维模型，达到了利用三维引擎技术绘制高精度三维模型的目的，从而可以通过高精度的三维模型在紧急情况下为救援人员提供直观的导航和决策支持。

[0050] 其中，三维激光扫描技术能够快速、准确地获取核电厂现场的三维点云数据。通过激光扫描仪对核电厂进行全方位扫描，可以获取到建筑物、设备、管道等的详细三维形状和位置信息，进而利用这些扫描得到的数据为构建高精度三维模型提供了坚实的数据基础。同时，利用模基于CAD图纸、现场照片等数据，通过三维建模软件进行人工建模，实现了在三维激光扫描建模可以高效获取大量数据的同时，结合人工建模达到了更灵活地处理特殊情况的目的，如细节处理、材质贴图等，使所得到的三维模型更加逼真。进一步地，在三维模型的构建过程中，采用三维引擎技术进行建模，可以增强系统的自主可控性。同时三维引擎技术通常具备较高的兼容性和可扩展性，能够满足核电厂等特殊行业的特殊需求。构建好的高精度三维模型在火警响应、日常运维、员工培训等多个方面都能发挥重要作用。在紧急情况下，救援人员可以通过三维模型直观了解核电厂的布局和逃生通道，快速定位火源和危险区域，制定有效的救援方案。同时，三维模型还可以与实时监控系统相结合，实现火灾等紧急情况的实时监测和预警。

[0051] 进一步地，本发明实施例中，在完成初始三维模型的构建后，为了提升模型的精度、效果，本发明还可以对初始三维模型进行优化。其中，可以采用参数化模型方法、双重裁剪方法、批量绘制方法和模型实例化方法、ETC纹理压缩方法、云计算平台中的任意一种或者多种方法对初始三维模型进行优化。

[0052] 一些实施例中，在完成初始三维模型的构建后，采用参数化模型方法对初始三维模型进行优化。三维引擎可以使用参数化模型绘制技术来优化渲染效率和/或渲染质量。其中，参数化模型方法使用参数来定义模型的形状和属性，而不是存储每个顶点的详细数据，可以显著减少资源的占用，便得渲染大型场景更加高效。参数化模型方法通过定义一系列参数来控制模型的形状、尺寸、位置等属性。这些参数可以是简单的数值(如长度、宽度、高度)等，也可以是更复杂的数学表达式或者函数。与直接存储每个顶点详细数据的传统建模方法不同，参数化模型方法由于只需要存储这些参数和模型的生成规则，因此，可以使得所生成的模型更加紧凑。

[0053] 具体的，采用参数化模型方法对初始三维模型进行优化具体包括以下步骤：首先，根据核电厂的实际结构和布局，定义一系列必要的参数集。这些参数集可以包括建筑物的高度、宽度、位置坐标，设备的型号、尺寸、安装位置等。其次，建立这些参数之间的数学关系或逻辑规则，以描述模型各部分之间的相互关系和约束条件。这些关系可以确保在修改某个参数时，模型的其他部分能够相应地调整，保持整体的协调性和一致性。然后，利用三维引擎技术，根据定义的参数集和参数关系对初始三维模型。这个过程可以是实时的，也可以是在需要时动态生成的。进一步地，在三维模型生成后，利用三维引擎的优化算法对模型进行进一步的优化处理，如去除冗余数据、合并相似元素、应用纹理压缩等。最后，将优化后的模型进行渲染，展示给用户或用于后续的仿真和分析。

[0054] 由于参数化模型可以只存储控制参数和生成规则，而不是详细的顶点数据，因此可以显著减少数据存储的空间占用。这对于处理大型、复杂的核电厂场景尤为重要。优化后的参数化模型在渲染时更加高效，因为渲染引擎可以根据参数快速生成模型的几何数据，而无需处理大量的冗余数据。这有助于提高渲染速度和帧率，提升用户体验。参数化模型具有很高的灵活性和可重用性。通过修改参数集或参数关系，可以轻松地调整模型的形状、尺寸和属性，满足不同的需求和场景。此外，相同的参数化模型可以被多个项目或场景重复利用，提高了模型的利用率和开发效率。参数化模型便于维护和更新。当核电厂的结构或布局发生变化时，只需修改相应的参数集或参数关系即可快速更新模型，而无需重新创建整个模型。这大大降低了维护成本和时间成本。

[0055] 一些实施例中，在完成初始三维模型的构建后，采用双重裁剪方法对初始三维模型进行优化。三维引擎可以使用该项技术来优化渲染效率或/和渲染质量。同时利用GPU和CPU来进行裁剪计算，用这个技术提前剔除不可见的物体或几何体，从而减少后续不必要的渲染计算和带宽消耗。

[0056] 一些实施例中，在完成初始三维模型的构建后，采用批量绘制方法和模型实例化方法对初始三维模型进行优化。三维引擎可以使用该项技术来优化渲染效率或/和渲染质量。这样可以实现调用一次图像数据来绘制多个图形对象，可以减少CPU到GPU的通信开销，提高渲染效率。双重裁剪技术通常包括两个层次的裁剪，其中，CPU级裁剪在数据送入GPU进行渲染之前，首先在CPU上进行初步的裁剪。这一步骤利用场景的空间结构和相机的位置、朝向等信息，快速判断哪些物体或几何体在当前视角下是不可见的，从而将这些不可见的部分从渲染队列中剔除。CPU级裁剪通常基于简单的几何判断，如视锥体裁剪(Frustum Culling)，它检查物体的边界框是否与相机的视锥体相交，如果不相交则认为该物体在当前视角下不可见。GPU级裁剪经过CPU级裁剪后，剩余的可见物体或几何体会被送入GPU进行进一步的渲染处理。在GPU上，可以利用更复杂的算法和硬件加速能力进行更精细的裁剪。例如，可以利用GPU的并行处理能力对物体的每个三角形进行可见性测试，进一步剔除那些虽然位于视锥体内但实际上被其他物体遮挡的三角形。

[0057] 进一步地，可以根据相机的实时位置和朝向动态调整裁剪区域，确保只渲染当前视角下真正可见的物体。该功能可以通过在渲染循环中不断更新裁剪参数来实现。对于距离相机较远的物体，可以采用较低精度的模型(Level of Detail，LOD)进行渲染，以减少渲染负担。双重裁剪可以与LOD技术相结合，确保在低精度模型下也能准确地进行裁剪。除了视锥体裁剪外，还可以利用遮挡剔除技术来进一步减少渲染负担。遮挡剔除通过分析场景中物体之间的相对位置关系，判断哪些物体被其他物体遮挡而不可见，从而将这些物体从渲染队列中剔除。通过提前剔除不可见的物体或几何体，减少了后续不必要的渲染计算和带宽消耗，从而提升了渲染性能和帧率。减少了GPU和CPU的负载，使得系统能够更高效地处理其他任务，如物理模拟、AI计算等。在渲染大规模场景时，如核电厂的三维模型，双重裁剪技术能够确保场景流畅运行，减少卡顿和延迟现象，提升用户体验。双重裁剪技术为三维模型渲染提供了良好的可扩展性基础，可以方便地与其他优化技术相结合，进一步提升渲染效果和性能。

[0058] 一些实施例中，在完成初始三维模型的构建后，采用对数深度法、ETC纹理压缩方法或者云计算平台对初始三维模型进行优化。

[0059] 具体的，在三维模型渲染中，三维引擎可以使用数深度技术优化渲染效率和/或渲染质量。使用对数深度技术是为了解决模型中重叠面闪烁的问题，在传统的渲染管线中，物体的深度信息是线性存储的，这意味着随着场景中物体数量的增加，深度缓冲区的分辨率也需要相应增加，从而增加了计算和存储的开销。用对数深度技术将深度信息进行对数转换，使得远离相机的物体的深度值范围更大，而靠近相机的物体的深度值范围更小。这样可以在保持精度的同时，将深度缓冲区的分辨率更有效地用于渲染远处物体，节省计算资源。在三维模型渲染中，对数深度技术(Logarithmic Depth Buffer,LDB)是一种有效的优化手段，特别适用于处理大规模场景如核电厂的三维模型，其中可能包含大量重叠和远近不一的物体。该技术通过改变深度信息的存储方式，显著改善了深度缓冲区的利用率，从而提高了渲染效率和画面质量。

[0060] 一些实施例中，三维引擎可以通过ETC纹理压缩技术优化三维模型。可以理解的，三维引擎可以使用该项技术来优化渲染效率或/和渲染质量。通过使用ETC纹理压缩技术对纹理数据进行压缩可以大幅度减小图像数据的大小，从而提高存储和传输效率。通过使用ETC纹理压缩技术，可以将纹理数据的大小压缩到原始大小的4‑8倍。这种压缩技术在实时裁剪数据方面也可以发挥作用，可以将原始数据压缩到32倍左右的大小。此外，ETC纹理压缩技术还支持半浮点压缩，可以在不损失太多质量的情况下将数据大小减小。

[0061] ETC纹理压缩技术是一种专为移动图形硬件优化的压缩格式，广泛应用于游戏、虚拟现实(VR)和增强现实(AR)等领域，包括核电厂等复杂场景的三维模型优化。在三维引擎中采用ETC纹理压缩技术，可以显著提升模型的存储、传输和渲染效率，同时保持较好的图像质量。ETC家族包括ETC1、ETC2和EAC(ETC2的Alpha分量压缩)等多种格式，每种格式都有其特定的应用场景和优势。ETC1适用于RGB数据压缩，而ETC2则扩展了对RGBA和高动态范围成像(High‑Dynamic Rang，HDR)的支持。根据核电厂三维模型的具体需求，可以选择最合适的ETC格式进行压缩，以达到最佳的压缩比和图像质量平衡。在进行ETC压缩之前，对纹理数据进行适当的预处理可以进一步提高压缩效率和图像质量。这包括颜色空间转换(如从sRGB转换到线性空间)、纹理尺寸优化(如选择合适的纹理尺寸以减少内存占用和计算量)以及纹理内容的简化(如去除不必要的细节和噪点)。ETC纹理压缩技术可以与其他三维模型优化技术相结合，以进一步提升渲染性能和图像质量。例如，可以将ETC压缩与多级纹理映射(Muti‑level Image Pyramid，MIP)相结合，以减少远处物体的纹理细节，提高渲染效率；还可以与LOD(层次细节)技术相结合，根据物体的距离和重要性动态调整其纹理分辨率和复杂度。对于非常大的核电厂三维模型，可能无法一次性将所有纹理数据加载到内存中。此时，可以利用ETC纹理压缩技术结合实时纹理流送技术，根据相机的位置和视角动态加载和卸载纹理数据。这样不仅可以减少内存占用，还可以提高加载速度和渲染流畅度。

[0062] ETC纹理压缩技术可以大幅度减小纹理数据的大小，从而显著减少存储空间的需求和传输时间。这对于需要将核电厂三维模型部署在云端或通过网络传输的应用场景尤为重要。由于ETC压缩后的纹理数据更小，因此在加载和渲染时所需的计算量和内存占用也相应减少。这有助于提高渲染帧率，减少卡顿和延迟现象，提升用户体验。ETC纹理压缩技术在保持较高图像质量的同时实现了高效压缩。通过选择合适的压缩格式和参数设置，可以在不损失太多质量的情况下减小数据大小，从而保持核电厂三维模型的视觉效果。ETC压缩技术减少了GPU和CPU在处理纹理数据时的负载，有助于节省硬件资源。这使得在较低配置的硬件上也能实现较好的渲染效果，提高了应用的兼容性和可访问性。

[0063] 一些实施例中，三维引擎通过云计算平台对三维模型进行渲染处理。可以理解的，三维引擎可以使用该项技术来优化渲染效率或/和渲染质量。云渲染技术利用云计算平台进行图像渲染，通过上传模型至云端服务器并利用其强大的计算能力和高速网络连接，实现高质量、快速的渲染处理。云渲染由一个调度服务控制云渲染服务的启动和关闭。前端通过引用专用的JS库来进行连接。前端通过JS脚本访问云渲染的业务接口。后端不需要直接对接云渲染服务。通过云渲染技术，现场工作人员可以直接在移动设备上访问三维模型，无需在本地进行大量计算。根据项目需求和用户数量，云渲染技术可以动态调整计算资源，优化渲染性能和响应速度。对于包含大量细节和元素的大规模三维场景，云渲染可以高效处理和展示，保证视觉效果。云渲染平台输出给用户的是图像数据，不会传输任何模型数据，确保项目数据的安全性和可靠性。

[0064] 云渲染平台的核心优势之一在于其能够根据当前的工作负载动态调整计算资源。对于核电厂这种大规模、高复杂度的三维场景，渲染任务可能非常繁重。云渲染平台通过智能的资源调度算法，能够实时监测渲染任务的执行情况，并根据需要自动增加或减少计算资源(如CPU、GPU核心数)，以确保渲染任务的高效完成。这种弹性计算资源分配机制，不仅提高了渲染效率，还降低了成本，因为用户只需为实际使用的计算资源付费。通过云渲染技术，现场工作人员可以在移动设备上实时查看和交互三维模型。这得益于云渲染平台的高速网络连接和低延迟传输能力。用户可以通过移动设备上的浏览器或专用应用，轻松访问云端渲染的三维场景，并进行旋转、缩放、平移等操作，以获取不同角度和细节的视图。此外，云渲染平台还支持实时预览功能，即用户可以在模型修改过程中立即看到渲染效果，从而加快设计迭代和决策过程。云渲染平台在数据传输和存储过程中采用了严格的安全措施，以确保项目数据的安全性和可靠性。首先，平台会对上传的模型数据进行加密处理，防止在传输过程中被截获或篡改。其次，渲染过程中产生的图像数据也仅在云端进行存储和传输，不会将原始模型数据暴露给外部用户。最后，云渲染平台通常具备完善的权限管理机制，只有经过授权的用户才能访问特定的渲染任务和数据。云渲染技术具有良好的跨平台兼容性，支持多种操作系统和浏览器。这意味着无论用户使用的是哪种类型的移动设备或计算机，都可以通过标准的Web浏览器或专用应用访问云端渲染的三维模型。这种跨平台兼容性极大地提高了用户体验的灵活性和便捷性。

[0065] 云渲染技术利用云计算平台的强大计算能力和高速网络连接，实现了高质量、快速的渲染处理。对于包含大量细节和元素的大规模三维场景，云渲染能够高效处理和展示，保证视觉效果的真实性和准确性。通过云渲染技术，现场工作人员无需在本地进行大量计算即可访问三维模型。这降低了对本地硬件性能的要求，使得用户可以在各种配置的移动设备上流畅地查看和交互三维场景。云渲染平台在数据传输和存储过程中采用了严格的安全措施，确保了项目数据的安全性和可靠性。用户无需担心数据泄露或丢失的风险。云渲染技术提供了实时交互与预览功能，使得用户能够随时随地查看和修改三维模型。这种便捷的访问方式提高了用户的工作效率和满意度。同时，跨平台兼容性也使得用户可以在不同的设备上获得一致的使用体验。

[0066] 步骤S103：获取核电厂的现场消防设备信息。

[0067] 本发明实施例中，现场的消防设备信息可以包括但不限于：温度传感器、烟雾探测器、视频监控以及灭火器、重要设备等与消防相关的物资和设施的信息。

[0068] 步骤S104：将现场消防设备信息集成到初始三维模型中，获得复合三维模型。

[0069] 本发明实施例中，通过将核电厂内部的温度传感器、烟雾探测器、视频监控等实时数据集成到初始三维模型中，实现实时监控。将核电厂内的消防栓、灭火器、重要设备等与消防相关的物资和设施的信息集成到初始三维模型中，可以为消防提供物资和设施的精确位置和状态信息。将核电厂内部的各类传感器(如温度传感器、烟雾探测器)、视频监控、消防设施(如灭火器、消防栓)等实时数据集成到初始三维模型中。可以通过数据接口和协议转换，实现数据的无缝对接，使初始三维模型能够实时反映现场情况。通过集成的数据，实时监控核电厂内部的温度、烟雾浓度等关键参数。一旦检测到异常数据，立即触发预警机制。同时还可以通过结合算法分析，对异常数据进行智能判断，区分误报和真实火警。一旦确认火警，自动启动应急预案。

[0070] 步骤S105：实时采集核电厂的现场消防设备的监测信号，获得实时消防监测信息。

[0071] 步骤S106：根据复合三维模型和实时消防监测信息判断是否发生火情。

[0072] 步骤S107：若是，则根据核电厂现场的实时环境信息和实时消防设备信息，生成可视化指导策略。其中，若没有发生火警，则继续监测。

[0073] 本发明实施例中，根据核电厂现场的实时环境信息和实时消防设备信息，生成可视化指导策略包括：根据实时环境信息和实时消防设备信息，采用数字孪生方法生成可视化指导策略。

[0074] 本发明实施例中，数字孪生方法采用数字孪生技术进行可视化指导策略的生成。具体的，数字孪生技术是一种将现实世界中的物理实体或过程与其数字化的虚拟模型相结合的技术。该技术需要依托网络通讯技术及信息化建模技术，利用网络通讯技术从各个关联系统中获取基础数据，再通过一套数据映射规范与信息化模型进行关联，通过网络实时更新数据以保证数据的有效性和可靠性。通过数字孪生技术，实现现场火警信号与三维场景联动，利用三维场景快速定位火情位置、查看现场监控画面以及相关设备信息。

[0075] 在构建数字孪生模型时，采用高精度三维建模技术，对核电厂的场地环境、建筑结构、设备布局等进行详细还原。同时，结合物理引擎和仿真技术，模拟火情扩散、烟雾流动等动态过程，使模型更加贴近实际情况。这种精细化建模与仿真能力，为应急响应提供了更加真实、可靠的模拟环境。除了基础的场地环境信息和消防设备信息外，数字孪生平台还能整合来自多个系统的数据，如视频监控、环境监测、人员定位等。通过多源数据融合技术，实现数据的交叉验证和互补，提高数据的全面性和准确性。这有助于在火情发生时，快速获取全面的现场信息，为决策制定提供有力支持。数字孪生平台具备强大的智能分析能力，能够基于实时数据和历史数据，运用机器学习、数据挖掘等算法，自动识别异常情况和潜在风险。在火情发生前，平台可以通过智能分析提前发出预警信号，为应急响应争取宝贵时间。同时，在火情发生后，平台能够迅速分析火势蔓延趋势和影响范围，为制定救援方案提供依据。数字孪生平台提供直观的交互式操作界面，用户可以通过触控屏、VR/AR设备等与模型进行交互。在火情发生时，用户可以通过三维场景快速定位火情位置、查看现场监控画面和相关设备信息。此外，平台还能根据用户需求提供多种应急响应方案，并通过模拟仿真展示不同方案的效果和后果，为决策制定提供直观、科学的依据。

[0076] 通过数字孪生技术实现现场火警信号与三维场景的联动，使应急响应人员能够迅速获取火情信息并定位火源位置。同时，平台提供的智能分析和预警功能能够提前发现潜在风险并发出预警信号，为应急响应争取更多时间。数字孪生平台提供全面的现场信息和多种应急响应方案供决策者参考。通过模拟仿真展示不同方案的效果和后果，决策者可以更加直观地了解各种方案的优缺点和可能带来的影响，从而制定出更加准确、高效的救援方案。数字孪生技术有助于实现资源的优化配置和高效利用。在应急响应过程中，平台可以根据火情发展情况和救援需求动态调整资源分配方案，确保关键设备和人员能够及时到位并发挥最大效用。通过数字孪生平台的展示和模拟仿真功能，可以加强员工对火情应急响应的认识和理解，提高员工的安全意识和应急处理能力。同时，平台还能为管理者提供全面的数据分析和管理工具，帮助管理者更好地了解场地环境、设备状况以及应急响应流程等方面的情况，从而提升整体管理水平。

[0077] 进一步地，在生成可视化指导策略之后，还包括：收集火警响应过程中的各项数据；基于各项数据对火警响应系统进行评估。

[0078] 具体的，通过收集火警响应过程中的各项数据，并根据各项数据分析评估火警响应系统的性能和效果，从而可以发现存在的问题或不足。如根据数据反馈和分析结果，对复合三维模型、算法逻辑、系统集成等方面进行持续优化，不断提升火警响应系统的智能化水平，提高核电厂的安全管理水平。

[0079] 除了火警信号、消防设备状态等基本数据外，还可以采集包括人员疏散情况、环境参数变化(如温度、湿度、烟雾浓度)、设备故障记录等在内的多维度数据。这些数据将为后续的性能评估提供更为全面的依据。通过采用先进的数据分析算法和机器学习模型，对采集到的数据进行深度挖掘和智能分析。通过识别数据中的模式、趋势和异常，快速定位火警响应过程中的关键问题和瓶颈。将分析评估的结果及时反馈给三维模型、算法逻辑、系统集成等各个层面，形成闭环优化机制。这种机制能够确保问题得到及时响应和解决，同时促进系统整体性能的不断提升。基于数据反馈和实际效果，定期对三维模型进行更新和优化，调整算法逻辑以提高准确性，优化系统集成以提升协同效率。同时，引入新的技术和方法，如AI辅助决策、物联网(Internet of Things，IOT)集成等，以进一步提升火警响应系统的智能化水平。还可以利用数字孪生技术和三维引擎，构建虚拟的火灾应急场景，为工作人员提供逼真的培训和演练环境。通过模拟真实的火警响应过程，提高工作人员的应急处理能力和协作能力。结合虚拟仿真培训和实际应急演练，定期组织实战化演练活动。通过实战演练检验火警响应系统的实际效果，并收集反馈意见进行进一步优化。

[0080] 另外，还可以基于历史数据和实时监测信息，对核电厂的安全风险进行定期评估。通过智能预警系统提前发现潜在的安全隐患，为预防火灾事故提供有力支持。结合火警响应系统的实际运行情况，不断完善核电厂的安全管理制度和应急预案。确保在火灾等紧急情况下能够迅速、有序地启动应急响应机制，最大限度地减少人员伤亡和财产损失。

[0081] 通过数字化、智能化的火警响应系统，实现了对火警信号的快速识别、定位和响应。同时，通过数据分析和智能决策支持，提高了火警响应的准确性和针对性。通过及时的火警预警、高效的应急响应和有效的风险控制措施，显著降低了火灾事故对核电厂人员和设备的影响。通过构建闭环反馈与持续优化机制、加强人员培训与应急演练以及完善安全管理制度等措施，不断提升核电厂的安全管理水平和整体运营效能。本发明的实施不仅提升了核电厂的火警响应能力，还促进了国产化三维引擎技术在工业安全领域的应用和发展。为其他行业提供了可借鉴的经验和案例支持。

[0082] 参考图2，图2为本发明提供的基于三维引擎的核电厂火警响应装置。

[0083] 如图2所示，该基于三维引擎的核电厂火警响应装置包括：

[0084] 环境信息获取单元201，用于获取核电厂的现场环境信息。

[0085] 三维模型构建单元202，用于根据现场环境信息，采用三维引擎方法进行模型构建，获得核电厂的初始三维模型。

[0086] 消防设备信息获取单元203，用于获取核电厂的现场消防设备信息。

[0087] 模型集成单元204，用于将现场消防设备信息集成到初始三维模型中，获得复合三维模型。

[0088] 信号监测单元205，用于实时采集核电厂的现场消防设备的监测信号，获得实时消防监测信息。

[0089] 火情判断单元206，用于根据实时消防监测信息判断是否发生火情。

[0090] 可视化策略生成单元207，用于在发生火情时根据核电厂现场的实时环境信息和实时消防设备信息，生成可视化指导策略。

[0091] 具体的，这里的基于三维引擎的核电厂火警响应装置中各单元之间具体的配合操作过程具体可以参照上述基于三维引擎的核电厂火警响应方法，这里不再赘述。

[0092] 本发明通过采用三维引擎构建三维模型，实现了对核电厂内部结构的实时可视化监控，显著提高了火警响应的效率和准确性。通过集成消防设备信息，实时监测核电厂内部的多项参数，一旦检测到参数异常，系统可以自动启动应急预案，并通过三维引擎模拟火警场景，为现场人员提供直观的疏散路径和灭火方案。本发明不仅提升了核电厂的安全管理水平，还推动了三维引擎技术在工业安全领域的应用，减少了火灾事故对人员和设备的影响。

[0093] 另，本发明的一种电子设备，包括存储器和处理器；存储器用于存储计算机程序；处理器用于执行计算机程序实现如上面任意一项的基于三维引擎的核电厂火警响应方法。
具体的，根据本发明的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。
例如，本发明的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过电子设备下载和安装并且执行时，执行本发明实施例的方法中限定的上述功能。本发明中的电子设备可为笔记本、台式机、平板电脑、智能手机等终端，也可为服务器。

[0094] 本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

[0095] 专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

[0096] 结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD‑ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

[0097] 以上实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人士能够了解本发明的内容并据此实施，并不能限制本发明的保护范围。凡跟本发明权利要求范围所做的均等变化与修饰，均应属于本发明权利要求的涵盖范围。