1.一种基于多源融合感知的智慧消防火警信号识别方法，其特征在于，包括：通过智能传感器获取多模态的实时数据，对所述实时数据进行特征提取生成多模态的特征矩阵；

对所述特征矩阵以及所述实时数据中的环境数据进行动态融合，构成融合向量；

基于所述环境数据中的图像信息生成热成像时空序列，根据所述热成像时空序列和所述融合向量，生成时空张量特征；

将所述时空张量特征输入预先构建的编码器网络，输出表示火灾时空分布的注意力图和误差参数；

根据所述注意力图和所述误差参数确定火警概率和预警等级。

2.根据权利要求1所述的基于多源融合感知的智慧消防火警信号识别方法，其特征在于，通过智能传感器获取多模态的实时数据，对所述实时数据进行特征提取生成多模态的特征矩阵，包括：通过智能传感器获取多模态的实时数据，所述实时数据包括环境数据、声波数据以及成像数据；

对所述实时数据中的环境数据进行线性处理，输出第一特征；

从所述实时数据中的声波数据中提取能量特征，作为第二特征；

对所述实时数据中的成像数据进行分割处理，生成第三特征；

将所述第一特征、所述第二特征以及所述第三特征进行组合和标准化处理，生成多模态的特征矩阵。

3.根据权利要求2所述的基于多源融合感知的智慧消防火警信号识别方法，其特征在于，对所述实时数据中的环境数据进行线性处理，输出第一特征，包括：根据所述实时数据中的环境数据生成线性因子，通过所述线性因子对所述环境数据进行线性处理，生成第一特征 为：；

其中，表示根据环境数据的分布动态生成的线性因子，x表示环境数据。

4.根据权利要求3所述的基于多源融合感知的智慧消防火警信号识别方法，其特征在于，从所述实时数据中的声波数据中提取能量特征，作为第二特征，包括：将所述实时数据中的声波数据进行分解生成预设数量的频带，提取所述频带的能量参数，作为第二特征 ：；

其中，i和k分别表示声波数据的频带标识， 分别表示第i和k个频带的小波系数。

5.根据权利要求1所述的基于多源融合感知的智慧消防火警信号识别方法，其特征在于，对所述特征矩阵以及所述实时数据中的环境数据进行动态融合，构成融合向量，包括：通过所述实时数据中的环境数据确定环境因子，基于所述环境因子确定所述特征矩阵中的各特征维度分别对应的隶属参数；

基于所述隶属参数计算所述特征维度对应的特征参数；

基于所述特征参数对所述特征矩阵进行动态融合，生成融合向量。

6.根据权利要求1所述的基于多源融合感知的智慧消防火警信号识别方法，其特征在于，基于所述环境数据中的图像信息生成热成像时空序列，根据所述热成像时空序列和所述融合向量，生成时空张量特征，包括：基于所述环境数据中的图像信息生成热成像时空序列；

通过预设的卷积核从所述热成像时空序列和所述融合向量中提取目标特征，生成时空张量特征。

7.根据权利要求1所述的基于多源融合感知的智慧消防火警信号识别方法，其特征在于，将所述时空张量特征输入预先构建的编码器网络，输出表示火灾时空分布的注意力图和误差参数，包括：通过多层卷积核堆叠构建编码器网络；

将所述时空张量特征输入所述编码器网络中，输出表示火灾时空分布的注意力图和误差参数。

8.根据权利要求1所述的基于多源融合感知的智慧消防火警信号识别方法，其特征在于，根据所述注意力图和所述误差参数确定火警概率和预警等级，包括：基于预设数量的注意力图对应的误差参数，生成动态阈值；

基于所述误差参数和所述动态阈值之间的商，生成火警概率；

基于预设的等级数目和初始化生成的聚类中心，生成预警等级。

9.一种基于多源融合感知的智慧消防火警信号识别系统，其特征在于，包括：获取单元，用于通过智能传感器获取多模态的实时数据，对所述实时数据进行特征提取生成多模态的特征矩阵；

融合单元，用于对所述特征矩阵以及所述实时数据中的环境数据进行动态融合，构成融合向量；

特征单元，用于基于所述环境数据中的图像信息生成热成像时空序列，根据所述热成像时空序列和所述融合向量，生成时空张量特征；

编码单元，用于将所述时空张量特征输入预先构建的编码器网络，输出表示火灾时空分布的注意力图和误差参数；

预警单元，用于根据所述注意力图和所述误差参数确定火警概率和预警等级。

10.根据权利要求9所述的基于多源融合感知的智慧消防火警信号识别系统，其特征在于，通过智能传感器获取多模态的实时数据，对所述实时数据进行特征提取生成多模态的特征矩阵，包括：通过智能传感器获取多模态的实时数据，所述实时数据包括环境数据、声波数据以及成像数据；

对所述实时数据中的环境数据进行线性处理，输出第一特征；

从所述实时数据中的声波数据中提取能量特征，作为第二特征；

对所述实时数据中的成像数据进行分割处理，生成第三特征；

将所述第一特征、所述第二特征以及所述第三特征进行组合和标准化处理，生成多模态的特征矩阵。