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      智慧消防技術的應用和發展研究

       摘要

      火災是眾多災害中比較多發常見的一種,一旦發生,輕則造成財產損失,重則造成大量的人員傷亡,因此火災探測技術的研究就成為實現預防和扼殺火災發生及發展的重要課題之一。目前,現有的大部分火災探測系統結構設計都比較簡單,致使火災信息傳遞不及時或者發生誤報和漏報,給消防救援工作帶來了極大的困難。因此本文研究設計并建立了一套高性價比的、能夠及時預警的基于無線傳感網的智慧消防預警系統。

       關鍵詞:智慧消防;應用;無線傳感網

       第一章緒論

        1.1概述

      我國最普遍且破壞力最嚴重的主要災害之一是火災,火災不僅會威脅公眾安全、造成巨大的經濟損失,而且會造成社會秩序混亂、破壞生態平衡造成造成,影響社會的穩定和發展。隨著經濟建設、社會進步和城市化的迅猛發展,各式各樣的高層、地下以及大型綜合性建筑越來越多,隨之而來的是處處隱藏的火災隱患導致數量不斷上升的火災災害及相應的損失。毫無疑問,在火災發生早期時就能快速、精確地探測到相關的火災信息實現第一時間對火情的判斷是火災救援急需解決的問題之一。

       1.2研究背景

      目前,相繼出現的傳感網、系統集成以及通信傳輸等技術共同推進了傳統的火災探測技術不斷地發展創新。高新技術的運用,使得在火災探測技術的基礎上構建的火災探測系統得以滿足其應用需求、擴大其應用領域、提高其實際性能。例如,采用軟件控制探測器的功能決定權,可以無需考慮傳感器件本身的硬性設置和外界環境的干擾實現火災智能判斷。但是,目前的火災探測已不滿足于對已經發生的火災進行報警,而是需要及時發現周圍環境中可能存在的火災隱患并提前報警,從而實現超早期、高效能的火災探測。智慧消防落地最基礎、最、、簡單的,就是應用在高層建筑、九小場所、文物古建、大學院校、商業綜合體、衛生醫療以及工業園區等場所。這些場所和人民的生活息息相關,但是由于各種原因,且人員密集,且用戶安全意識薄弱,所以存在了嚴重的安全隱患,因此相關部門對這些場所的消防安全非常重視。這類場景智慧消防應用,主要是發揮預警和監測功能。一方面,是購買和安裝智能終端產品,包括火災自動報警、無線煙感、電氣火災監控、消防通道監控、消防設施遠程監控等系統終端。另一方面,是搭建采集場所煙感、用電信息的平臺應用,能夠實時接收監測和預警信息,實現火警上報和處理。相對來說,這個級別的智慧消防解決方案進入門檻較低,從事企業主要為中小型消防企業和一些物聯網企業。

      通過無線傳感器網絡(WirelessSensorNetworks,WSN)技術的發展,人們發現WSN技術同樣適用于火災探測系統。例如,傳統的探測系統考慮到接線復雜、費時的問題通常需要放棄遠距離節點部署,而采用WSN技術可以完全避免接線所帶來的困擾,同時,系統架構也隨之變得更清晰明了了。然而,WSN不像常規型網絡,其在包括傳輸和網絡等很多方面都受到限制,其次,在使用無線傳感網進行消防預警和火災探測這類大規模災害時,網絡中包含有大量沒有用的冗余數據。如何解決網絡中存在大量冗余數據和無線傳感網多方面受限這對矛盾體以實現火災探測就是需要重要解決的問題之一。因此,我們選擇采用數據融合技術,運用設定設定的算法融合對輸入的大量數據進行判斷和分析、相互關聯以及適度去冗,提高多種數據的有效性。

       1.3研究意義

      國內對數據融合這一概念的認識和研究是由一套完全自我研究構建的聲吶信息采集系統所引發。相對來說,我國數據融合技術還是屬于初級的發展階段,迫切與要在實現技術上進行開展性研究,雖然研究進程緩慢,但從國外較為成熟的融合技術研究理論和技術應用中獲得和發展出對自己有用的技術,盡可能實現數據融合、探測技術和移動跟蹤等眾多相關領域的技術發展、理論創新和實際應用。目前我國依據數據融合技術結合其它相關技術已完成部分探測系統的成功構建,但僅能融合處理統一類型信號?,F階段,我國政府大力支持融合領域的研究工作,提供了大量經濟投資和資金渠道,保證了該研究領域充沛的資源享受,促使國內眾多研究機構、企業單位以及高校都積極投身融合技術領域的分析探究工作中,獲得了大量融合理論技術新成果,但大部分研究成果中還是僅限于知識分析和理論探討,距離實際得應用還有一定的差距。研究能在一定范圍內充實理論。

       第二章智慧消防技術的理論概述

      需求分析屬于任何系統開發流程必不可少的重要一步,通過對系統需求進行研究分析,明確整體實現目標,并據此完成系統基礎架構搭建和上層模塊構建。本章節最開始從多個方面對火災探測技術進行分析,繼而提出系統整體目標、識別對象的特征以及常見識別步驟,并對開展的消防預警系統展開全方位的立體探索,最終對本系統的研究進行了可行性分析。

       2.1火災探測技術分析

      火災探測流程主要包含火災信息特征提取、火災信息預處理、火災信息采集與處理這三個過程。其中,火災信息預處理是影響火災識成功率的關鍵因素之一。因為,如果在現實中采集數據時,傳感器節點的狀態和環境的干擾因素將影響收集的火災數據的失真情況,決定火災探測的結論準確率。為此,人們通過各種辦法對火災信息進行預處理去還原火災的真實情況,保證系統最終結論的正確率。同時,合適地選取特征進行特征處理是該技術中的關鍵部分之一,并且特征融合算法的各項性能將直接影響火災探測系統的整體表現。

      火災過程中除了溫度的變化,光、火焰等其它信號,還伴隨著多種燃燒產物,存在大量的火災信息。一般人們往往會依據不一樣的場景和也許會發生的火災的特點,僅采用適當的火災探測器去監測相關的火災數據參量,本文中所采集的相關火災參量包括:

      (1)煙霧

      火災發生過程中的煙霧主要是由于物質燃燒時經過高溫火焰作用發生分解現象而產生,煙霧雖然處于漂浮狀態,但實際上屬于固態產物,它是由各種類型微粒密集形成。絕大部分火災災害現場都是最開始發生煙霧特征,可以說煙霧是體現火災發生過程的關鍵特征之一,所以研究設計的消防預警系統也能夠把煙霧納入到獲取的信息中去。

      (2)溫度

      任何物質燃燒時都會使周圍的溫度變得越來越高,那么為了檢測火災是否發生可以通過判斷溫度是否升到設置的閾值或溫升的速率是否等于特定值,尤其在明火情況下,溫度的上升溫度可以說是非常突出的。所以設計開發的消防預警模型能夠把溫度添加到獲取的信息中去。

       2.2火災探測中信息融合

      一般來說,消防預警系統經過火情監測分析判斷、火情監測、環境部署以及發出火災警報等一系列步驟之后,最終獲得的火災報警正確率能夠反映出該系統的實際功能表現。如果火情判斷過程發生錯誤報警和災情遺漏將嚴重影響整個系統性能的判定,同時也是研究火災探測技術過程中必須時刻考慮和盡可能解決的問題之一。根據引起火災的質種類、燃燒源、燃燒量、覆蓋范圍等因素,火災災害具有特征各異的特性。對于這些種類各異的火災災害而言,物質燃燒過程中表現出來的一氧化碳、溫度、煙霧等火災信息指標也會有很大差異,所以僅僅依靠單個火災信息參數的選取和分析判斷難以探測出不同種類的火災災害。傳統類型的災害消防系統多是采用單個傳感器探測火災信息,因此沒法有效地區分初始階段的探測信息和香煙煙霧、炒菜煙霧和尾氣煙霧等其它類干擾性煙霧,表明單個傳感器存在多功能化不足,同時其也是造成火災錯誤識別的主要因素之一。

      絕大部分消防系統采用的火災分析、判斷、決策方法的過程都是十分繁瑣和抽象的,除了難以探測出不同種類的火災災害類型和可能存在的錯誤警報情況之外,系統中需要處理的火災信號量也會有明顯的冗余現象。為此,Zhangzhen-jiang等人提出了一種基于信息融合的減少傳輸數據量的機制。在多傳感器組成的前端探測模塊和火災探測融合技術應用的基礎上構建出有效的消防預警系統,監測、采集、傳輸環境中的火災信息量,對獲取的信息量建立融合模型并實現特征分析判斷,最終獲得滿足實際需求、正確率高的探測結果,完成對多種類型的火災災情的識別判斷,實現預警系統的報警功能。

       2.3智慧消防關鍵技術

      第一點,機器智能和學習的前提是有大量的數據,消防行業也是如此是如此的,也需要擁有大大量的消防大數據資源,即包括消防外圍的數據,也包括消防內部的數據。

      第二點第二點,原始原始收集的數據都是從各種地方收上來的,是雜亂無章的、原始的、未加工的,彼此之間是獨立的。只有把這些數據融合在一起,最終將數據進行處理、建模,從中挖掘數據的價值才是最重要的。

      城市消防物聯網監控是一個龐大的系統,需要各個子系統互相配合協作。消防應用場景的不斷豐富,新的城市物聯網消防解決方案、新產品將層出不窮。為快速完成物聯網“連接”這一目標,消防企業將更加有意識地完善自身產業版圖,更多的發力端到端的解決方案,提供完善、一站式、便捷服務。

      智慧消防云平臺能夠實現數據的共享與互通,企業單位、消防部門等不同的用戶可以根據自己的需求,開發不同的衍生應用與平臺。隨著智慧消防建設的不斷深入,越來越多的消防設備及消防系統被接入智慧消防系統,云平臺是智慧消防系統必不可少的組成部分。

      5G新技術的到來給“智慧消防”進程帶來怎么樣的變化與影響?

      其一:5G可以使無人機更加精準的偵察。無人機作為空中機器人,面對現在大量的高層建筑火災現場,能夠實現高空實時偵察,獲取第一時間的現場數據,而無人機航拍多路高清圖像實時回傳、對帶寬要求較高:上行帶寬

      &gt;40Mbps,而4G上行帶寬最多只有15Mbps,無法滿足圖像實時回傳的帶寬要求。另一方面,傳統4G基站垂直面覆蓋有限(無人機飛行高度大于100米時,容易失聯),5G大規模無線(MassiveMIMO)技術,可在垂直維度空間更好的利用,提供300米低空的良好覆蓋,使得無人機的飛行更加安全可靠。

      其二:5G可以更加靈活得遠程指揮調度。隨著我國經濟的迅速增長,為了更大限度的保護消防員的安全問題,引入了“機器換人”“遠程滅火”理念,而遠程遙控消防車、機器人、AR實時指揮的一系列操作都依賴于5G的低時延特性(端到端時延20ms以內)。利用5G的大流量特性,海量攝像頭通過視頻識別技術獲的消防機器人附近情況,有利于快速數據分析并動態調整行進路線,準確執行噴淋、噴霧等滅火操作,提高操作的準確性、及時性。

       第三章智慧消防預警系統

        3.1設計原則

      a.系統一致性和完整性原則:一致性指本文系統中數據采集、編碼、傳輸要具有一致性的設計規范和標準,代碼可讀性強,保證設計流程規范合理、系統所用數據格式標準統一,完整性是指各個模塊組成的統一整體構成系統,功能盡可能的完善。

      b.系統靈活性和適用性原則:本文系統雖然是為特定環境設計,但是需要適應環境不斷變化,完善系統的功能。同時為了實現最大化資源利用率和設計優化能力,方案中還需考慮到系統的軟硬件填充擴展的功能特征,靈活性和適用性表明系統能夠被修改完善和維護的難易程度。

      3.2設計目標

      本文設計的智慧消防預警系統主要是將基于多傳感器的數據融合技術用于無線傳感網,并結合火災探測相關技術實現對火災數據的處理。主要涉及目標有如下幾點:

      a.成本低、體積?。河捎诨馂膽鳖A警場景多面臨復雜、不可預估的惡劣環境,需投放大量節點,以保證節點存活率和網絡的順利建立。為了便于節點的運輸和安裝,節點體積越小越好。

      b.功耗低:無線傳感網中,在保證信息可靠的前提下做到減少能量消耗是非常重要的。由于節點用于火災預警,節點需依靠自帶的電源模塊工作,而傳感器節點具有感知、計算和通信的功能,相比較傳感和計算,通信會消耗很大一部分能量。因此節點設計需要嚴格遵循低功耗要求,且節點間的無線傳輸方式也需要做能量優化,盡可能減少節點能耗,延長網絡壽命。

      c.預警迅速、準確:通過將數據融合與無線傳感網結合,實現了火災探測算法流程,能夠迅速、準確地探測到前期的火災隱患,獲得相關火情的概率值,達到有效的預警效果。

      基于無線傳感器網的智慧消防預警的系統結構如圖3-1所示:

      b1a702fb714ad1a7c43348c82a71b782  圖3-1智慧消防預警的系統結構圖

      從系統整體結構圖可以看出,本系統首先由多個傳感節點采集數據并在前端完成數據的分級融合處理,然后通過AdHoc網絡組成無線傳感網即形成系統傳輸媒介,最后通過匯聚節點傳輸至上位機,在后端的應用服務器完成數據存儲以及火災信息顯示。該智慧消防預警系統能夠實時監控目標環境,有效分析火災信息數據,從而達到及時消防預警的目的。

      圖3-2自動式監測模式

      8af52ae985a4ae3b56d20da5e0ee1b57  圖3-3智能化預警模式

      d447f90ab4a138dc9e7bef46a0e8f904  從以上體現系統智慧化的兩個方面結合前述的總體設計方案可以發現,本文設計的智慧消防預警系統應用了無線傳感網技術和數據融合算法,最大程度上發揮了二者的優點。無線傳感網是典型的自給自足的網絡,基礎設施簡單,易于構建,方便系統的整體搭建實施;傳感節點可以方便地部署在任何角落,同時采集、傳輸多種火災信息,實現火災災害的多指標探測目的;系統采用的智慧火災探測算法能夠有效融合感知數據,達到火災自動識別的效果。因此,本系統具有易部署、多指標、實時監測、有效識別等特點,實現了智慧消防預警。

       3.3智慧消防落地案例

      傳統的煙感等報警器穩定性、可靠性比較差,且誤報率較高,隨著可視化在消防領域的應用,在煙感探測器上裝集成攝像頭,或“火眼”等產品創新研發,報警信息結合可視化必然是未來發展的方向?!盎鹧邸苯y采用獨創的具有先進算法的計算機圖像模式識別技術,充分利用已經安裝的監控攝像系統實時探測監控區域內可能產生的火焰和煙霧,并發出火災報警信號。大華、??低暤纫砸曨l為核心的物聯網解決方案提供商加入到智慧消防的建設中來,將進一步推進智慧消防可視化的發展。

       第四章智慧消防數據的收集與應用

        4.1物聯網平臺收集與儲存數據信息

      由于智慧消防預警系統適用于火災應急救援環境,應急救援環境下,缺乏電力、網絡等基礎設施,而WIFI在無網絡覆蓋的地區也可以方便的進行部署,且相對于目前常見的無線網絡傳輸方式,例如Zigbee、BLE、3G/4G等,

      WIFI在傳輸速度、部署成本、兼容性等各方面具有較為均衡的優勢,且目前常用的終端設備例如筆記本電腦、智能手機都可以方便的與WIFI網絡進行連接獲取數據。目前,主流的無線網絡通信標準主要有WIFI,Zigbee,BLE,4G等,對該幾種主流無線通信標準的比較如表4-1:

      圖4-1主流無線通信標準比較

      2058f9d7614517c7ff1db8f0e110c03d  在使用套接字技術進行通信時,通信雙方首先要建立socket通信鏈路。具體過程為服務器端應先通過初始化數據流套接字并綁定本地IP和端口號來創建socket套接字,然后開始監聽以及設置允許接入客戶端的個數,對于多個客戶端同時發出連接請求時的并發場景時,對于每一個客戶端的獨立的請求線程,我們需要建立并發服務器去處理,同時接收各個客戶端傳輸過來的數據信息。在客戶端也要先創建套接字,通過服務器IP和端口的綁定來完成。

       4.2大數據技術處理智慧消防數據

      對于消防預警系統而言,數據融合處理模塊是至關重要的一個環節,此模塊中涉及的融合處理算法負責對接收到的火災原始信息數據提取特征量并進行綜合性融合,最終獲得想要的目標融合結果。本文設計的智慧消防預警系統選擇了人工智能算法中的神經網絡算法,該算法的核心技術體現在網絡的智能化修正能力,根據已有的大量訓練樣本不斷修正網絡自身的權值,獲得性能最佳的神經網絡模型。

      基于WSN的智慧火災探測算法結構圖4-3所示,圖中看出處理過程需兩層:

      圖4-3基于WSN的智慧火災探測算法整體框架圖

      2a568bc589ed40cba9ba67a3b61a5440  在火災探測系統中,無線傳感網里有多種傳感器來完成對監測現場的數據采集工作,那么采用哪些火災特征量和采用多少火災特征量作為系統探測量都是實現系統成功探測火災的關鍵性因子。如果獲取的信號量太少,后續的數據級和特征級處理工作就沒辦法有效開展,影響最終的系統識別效果;反之火災特征量太多,雖然有助于探測器的靈敏度提升,但是需要承擔算法復雜度提高的代價。一般來說,正常環境中的CO含量極低,只有發生火災時才會釋放出CO氣體,此時空氣中的CO含量會迅速增加。由此可得出結論,通過對空氣中的CO含量提取分析能夠判斷火災是否真的發生,另外,火災發生工作中釋放CO的同時也往往存在溫度、煙霧濃度升高的現象。所以本文的設計方案決定依靠CO濃度、溫度和煙霧濃度在空氣中的含量變化監測實現火情探測識別的目的。

       4.3云計算技術集成智慧消防數據

      根據一些文獻資料所述,采用傳統標準算法訓練神經網絡通常需要經過5000-10000步左右才能滿足目標誤差需求,訓練過程十分緩慢,嚴重影響網絡學習進程。相比較而言,下圖反應了運用本文提出的附加動量項的BP算法進行BP神經網絡訓練,僅經過970步之后誤差就已經收斂到期望誤差了,其誤差為:在允許的誤差范圍內。即該網絡具有較好的收斂特性、耗時少,能夠迅速完成整個網絡的自我訓練過程,而且在多次的仿真實驗中發現附加動量項的BP算法穩定,幾乎不會陷入局部極小或發生振蕩。除此之外,綜合數據的誤差在合理要求內,因此可以滿足火災探測的及時性、準確性等應用需求。

       4.4智慧消防的應用案例

      隨著房地產建設和營銷渠道的多元化以及小區人口的增加,社區火災的概率也逐漸增加。(2019年初,上海、武漢等城市均出臺文件,鼓勵在有條件的小區加裝水、電、氣、煙感、溫感等數據采集感知設備,將采集的信息上傳至公安云,并在一些區域做智能安防的試點建設。)而原來物業掌握的消防管理制度已無法滿足消防工作的需求,此時需引入“智慧消防”作為物業管理的一種輔助手段,解決日常消防管理的突出問題,構建立體化火災防控體系。智慧消防是在不影響原有的消防體系使用的前提下,應用NFC、4G/5G、物聯網、移動互聯等技術,將小區各個消控中心獨立運行的火災自動報警系統進行聯網,實現一個或多個小區的集中管理和遠程監控;

      以武漢某智慧社區為例,該社區在智慧化建設過程中,融入了智慧消防、能源監控等內容。在小區重要場所(如出租屋、孤寡老人等)安裝智能煙霧探測器,消防建筑用水安裝壓力傳感器,將這些消防系統、設施的報警、故障等信息實時傳送給小區平臺,管理人員根據報警信息、地圖點位及視頻信息進行監控管理。平臺可以獲取設備的信號強度、電池使用情況,為后續的管理、運維提供數據支持。智慧社區平臺融合視頻等安防數據、消防數據,為社區的平安、便捷提供助力。

      第五章智慧消防技術的發展

        5.1火災預警監測和監管的“智慧化”

      整個系統中最重要的傳感節點采用模塊化方式進行設計,由數據采集模塊、無線傳輸模塊、供電模塊構成。其中,火災環境數據采集模塊結合使用了DHT22溫濕度傳感器、ALIM8812煙霧傳感器以及MQ-2氣體傳感器,數據融合處理模塊采用樹莓派3B開發板自帶的BroadcomBCM2837處理器,無線傳輸模塊采用樹莓派自帶的BCM43143WIFI模塊。系統中用到的傳感節點結構如圖5-1所示:

      圖5-1傳感節點結構實物照片

      6fc26420f519a3ca2a10a7ad21532153  為了確保消防預警系統良好的功能表現同時為了及時發現設計方案中不足的地方或者沒考慮到的研究點,需要分別從系統功能和系統性能兩個方面對整個原型系統實現聯合測試,系統測試過程中使用的測試平臺、操作系統、

      編譯環境等軟硬件部署環境如下:

      (1)硬件測試平臺:RaspberryPi3代B型開發板

      (2)軟件測試平臺:linux3.0.1、U-boot-1.3.4

      (3)前端采集設備:CMOSOV5647、MQ-2、DHT22、ALIM8812

      (4)融合算法:結合WSN和人工神經網絡的智慧算法

      (5)交叉編譯環境:arm-linux-gcc-4.5.1、Ubuntu14.04

      (6)網絡通信傳輸:BCM43143WIFI模塊

       5.2大數據技術的應用

      圖5-2云平臺

      dca79d4b92443487f9f022a56f3b9b92  大數據、信息化是我國重要的國家戰略。xxx在2018年兩院院士大會上的重要講話指出:“世界正在進入以信息化產業為主導的經濟發展時期。我們要把握數字化、網絡化、智能化融合發展的契機,以信息化、智能化為杠桿培育新動能”。我一直都是災害頻發的國家,為了防范化解重特大的安全風險,健全公共安全體系,整合優化應急力量和資源,推動形成統一指揮、專常兼備、反應靈敏、上下聯動、平戰結合的中國特色應急管理體制,提高防災減災救災能力,確保人民群眾生命財產安全和社會穩定,2018年xxx機構改革調整,正式組建應急管理部。應急管理是我國治理體系和治理能力的重要組成部分。2019年的11月,xxx在主持中央政治局的第十九次學習的時候強調:“應急管理是國家治理體系和治理能力的重要組成部分,要發揮我國應急管理體系的特色和優勢,借鑒國外應急管理有益做法,積極推進我國應急管理體系和能力現代化”。應急管理體系和能力現代化主要包括提高監測預警能力、監管執法能力、輔助指揮決策能力、救援實戰能力和社會動員能力。

      建設統一的全國應急管理大數據應用平臺,形成應急管理信息化體系的“智慧大腦”,通過機器學習、神經網絡、知識圖譜、深度學習等算法,利用模型工廠、應用工廠和應用超市等為上層的監督管理、監測預警、指揮救援、決策支持、政務管理5大業務域提供應用服務能力,有力支撐常態、非常態下的事前、事發、事中、事后全過程業務開展;構建統一的門戶,為各級各類用戶提供集成化的應用服務入口。

      最終形成“1+5+5+1″的架構設計,即:1個大平臺、5大業務域、5大集成門戶和1個應用生態。

      1個大數據應用平臺:利用模型工廠、應用工廠和應用超市提供服務;

      5大業務域:監督管理、監測預警、指揮救援、決策支持和政務管理;

      5大集成門戶:指揮信息網門戶、電子政務外網門戶、電子政務內網門戶、應急信息網門戶、互聯網政府門戶;1個應用生態:應急管理眾創眾智的應用新生態。

      圖5-3遠程監測

      127464f82a7e9239eaccf55901ec9b5c  智慧消防云平臺能夠實現數據的互通和共享,消防部門、企業單位等不同的用戶可以根據自己的需求,開發不同的衍生應用與平臺。隨著智慧消防建設的不斷深入,越來越多的消防設備及消防系統被接入智慧消防系統,智慧消防安全服務云平臺是智慧消防系統必不可少的組成部分。數以億計的數據上傳到云端,這么大體量的數據儲備,一定需要大公司來完成。阿里、騰訊、華為都在布局云產業,目的就是未來最大程度獲取數據連接,有了數據的用戶增長,就有了發展空間。

      作為現代科技前沿的綜合體現,VR藝術是通過人機界面對復雜數據進行可視化操作與交互的一種新的藝術語言形式。對消防綜合數據信息進行沉淀,包括火災信息,人力信息設備信息,建筑信息,天氣信息等進行綜合評估,

      以挖掘出消防模式下存在的非人為隱患進行提前預防方案的建立。通過VR虛擬現實的軟硬件結合,提供多種消防數據展示,例如:數字化消防預案展示,火災現場還原,全局滅火力量調控,消防逃生演習,消防設備使用。隨著虛擬與現實技術的日趨成熟,利用虛擬現實技術打造VR消防體驗場景,為消防訓練提供可視化仿真訓練平臺,體驗者可以360°沉浸在虛擬世界中,進而掌握扎實的自救和逃生技能。過去兩年,數字孿生已經成為產業界創新探索的重點領域。數字孿生要依托大量基礎性技術去構建,包括傳感、測量、控制、數據集成、工業建模、數據科學、可視化等。數字孿生初步形成了由數字線程工具提供商、建模工具提供商和孿生模型提供商構成的產業體系。目前數字孿生的工程化應用還處于早期階段。有少部分應用可以達到模型自主診斷或預測的程度,數字孿生在交通、醫療、消防等領域將有廣闊的應用前景。

       結束語

      本文全面地介紹了基于自動火災探測的智慧消防預警系統的設計,包括研究背景介紹、相關技術調研、系統需求分析、系統總體方案設計、智慧火災探測算法設計、系統實現與測試等部分。并對火災探測算法設計部分進行了重點介紹,在火災數據融合處理環節提出了一種改進的智慧型火災探測算法,并對這種算法進行了詳細的分析介紹。本系統在火災探測技術的理論基礎上,支持火情監測管理、火災預警、火災消防等消防預警系統所需的主要功能。通過將數據融合技術與無線傳感網技術相結合,從火災特征參數的采集并進行數據標準化過程以及特征級處理,實現了完整的火災探測算法流程。針對多傳感器數據融合技術在一般算法的基礎上進行了改進,采用多層次分級融合處理模型,數據層實現了傳感器節點原始數據的數據融合,特征層則實現了經數據層處理的數據的二次有效融合,進一步消除網絡中的冗余信息,實現火災發生概率的確定。整個算法和系統的設計,通過對常見的算法進行了優化改進,并考慮到了火災發生前后的特點,減少了無線傳感網絡中無效和冗余數據的傳輸與轉發造成的能量消耗,延長了整個網絡的使用時間,保證了火災預警的及時性和準確性,提高了消防監控系統決策的科學性。

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      [6]蔡嘉成.火災探測中的信息處理算法研究[D].廣州:華南理工大學電子與信息學院,2012.

      [7]戴晨鋮.多傳感器信息融合綜述[J].科技視界,2012.

      [8]AtzoriL,IeraA,MorabitoG.TheInternetofThings:Asurvey[J].ComputerNetworks,2010,54(15):2787-2805.

      [9]劉濤.信息融合算法及其應用研究[D].南京:南京郵電大學計算機學院,2013.

      [10]張延龍,王俊勇.多傳感器數據融合技術概述[J].艦船電子工程,2013.

      [11]史俊茹.多傳感器數據融合在煤礦安全預警中的研究與應用[D].寧夏:寧夏大學計算機學院,2015.[12]王麗萍.基于多傳感器信息融合技術的火災探測系統研究[D].湖南:湖南大學,2006.

       致謝

      在論文完成之際,我首先我要感謝的就是我的論文指導老師,在論文籌備的階段導師就對我們做出要求,從論文的開題到論文初稿的修改直至論文定稿階段,我的導師都會不厭其煩的給我的論文提出專業性的意見,為我研究論文的方向做出指導,在論文撰寫的過程中也會及時得對我遇到的專業方面的難題給予一定的指點和幫助,提出了許多對我有益的改善性意見。也真心的感謝每一位教師的諄諄教誨,給予了我們各種專業的知識和不斷努力的力量。

      智慧消防技術的應用和發展研究

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