用于火灾报警的多传感器信息融合系统

本文提出一种基于分布式多传感器信息融合技术的火灾报系统，该系统采用多个火灾报警传感器，利用经典推理技术中的Ｎｅｙｍａｎ－Ｐｅａｒｓｏｎ准则进行多传感器信息融合，对系统性能数值计算表明，系统的性能明显优于单一报警传感器和采用“与”、“或”逻辑的多功能火灾报警系统。     

基于多传感器数据融合技术智能消防报警系统的研究

针对目前市场上的火灾报警系统比较单一,不能保证数据的实时性、准确性和可靠性,设计一种能够弥补以往火灾报警系统缺点的智能消防报警系统。文中主要论述该系统的主要功能,实质性分析多传感器数据融合层次结构,设计研究路线,分析常用数据融合算法在多传感器数据融合中的应用,画出系统模型图,最后总结多传感器数据融合技术在智能消防报警系统中的优点以及应用前景。     

基于信息融合技术的消防报警系统

介绍多传感器信息融合技术的消防报警系统,包括火灾探测和消防管理两部分。根据“一点发现,多点求证”的原则,利用多传感器的不同性质,进行多级别、多方面处理,更准确的结论。并结合消防管理,构建了具有自动文学作品指挥的消防报警系统。     

基于多传感器信息融合的火灾报警器设计

火灾是人类社会经常遇到的一个灾害,它通常给人民群众带来生命和财产的损失。针对传统火灾报警器参数单一,易出现漏报、误报的问题,本文设计了一种基于多传感器信息融合的火灾报警器;该系统以温度传感器、CO浓度传感器和烟雾浓度传感器测量的现场参数为参考,通过比较器的比较送给单片机进行信息融合,当温度高度设定值时,蜂鸣器报警;在温度高于设定值,且CO和烟雾浓度高于设定值时,蜂鸣器报警并且LED灯闪烁,提示有可能有火灾发生。最终通过对系统的调试实现了对液晶显示器的显示控制和报警器的报警。仿真结果表明了系统能够及时准确的判断是否有火灾发生,具有较强的火灾预测和报警能力。     

基于多传感器数据融合的智能火灾预警系统

根据当今火灾探测的现状和实现火灾早期探测的需求,将多传感器数据融合技术应用在火灾预警系统中。选择多个传感器对火灾过程的多参数进行监测,特别对火灾发生初期产生的异常信息进行全面监控,弥补了采用单一传感器的不足,扩展了时间上和空间上的观测范围。采用自适应加权融合估算法配合智能判别技术,增强了系统报警输出的灵敏度和可靠性,使系统达到了实现提前预警的目的。     

基于CAN和模糊推理的一款地铁列车火灾报警系统的设计与仿真研究

针对传统火灾报警系统存在可靠性低、误报率高的问题,设计一套基于CAN总线和模糊推理的地铁列车火灾报警系统.使用分布式结构和冗余,进行系统总体方案设计.根据功能需求设计列车火灾报警控制器和火灾复合探测器.考虑多传感器数据融合,提出使用复合数字滤波法和模糊推理解决火灾检测准确率低的问题.仿真结果表明,使用多数据融合和模糊推理有效提高了火灾检测的准确性.     

基于四信息融合技术的动车无线火灾报警系统

介绍一种动车火灾报警系统,以解决其因环境信息量不多而致使灵敏度相对较低的问题。设计出区域基站,提出一种四信息融合算法并实现信息融合与预警,将核心算法应用于嵌入式操作系统μC/OS-II。对传感器的选型作了详细分析,设计出四传感器新型探测器节点。进行了μC/OS-II和Lw IP协议栈移植,实现以太网传输与短消息报警,并完成节点与基站2.4 G无线组网,形成火灾信息无线监控网络。对比测试表明,该套火灾报警系统具有灵敏度高、误报率低、扩展性好等优点。     

基于无线多传感器信息融合的火灾检测系统

传统的火灾监控系统往往采用基于单传感器的有线信息检测与传输系统,布线不方便,环境适应性和抗干扰能力较差.本文提出了一种基于ZigBee无线多传感器网络的火灾监控系统,运用包括烟雾、温度、CO气体等多传感器感知火燃烧状态,对是否发生火灾分配不同信任度函数,利用D-S证据理论融合3种传感器信息以判断火灾状态.本文详细阐述了系统工作原理、多传感器信息、D-S证据理论等关键技术,并给出了多传感器响应燃烧实验的曲线图,理论分析和实验结果表明,该无线传感器火灾监测系统能更准确地检测火情,减少误报率,提高系统的可信度.     

数据融合技术在火灾自动探测中的应用研究

根据当今火灾探测的现状和实现火灾早期探测的需求,将多传感器数据融合技术应用在火灾预警系统中;选择多个传感器对火灾过程的多参数进行监测,特别对火灾发生初期产生的异常信息进行全面监控,弥补了采用单一传感器的不足,扩展了时间上和空间上的观测范围;采用自适应加权融合估算法,增强了系统报警输出的灵敏度和可靠性,达到了实现提前预警的目的.     

多传感器信息融合技术在智能火灾报警系统中的应用

为了能快速准确检测到周围生产、生活环境的状况,及时预报火灾的可能性,本文介绍了多传感器信息融合的基本思想,在此基础上以模块化的形式,探索了自适应加权数据融合算法和D-S证据理论在智能火灾预警报警系统的应用。结果表明多传感器信息融合算法可有效提高系统的识别能力,并提出了有待解决的问题。     

基于可拓神经网络的火灾探测算法

为解决传统单一传感器式的火灾探测器容易造成火灾报警的漏报和误报的问题,采用多传感器信息融合技术,将温度、烟雾浓度和CO浓度等多个参数相结合,进行综合分析,对火灾进行早期预测。采用可拓神经网络作为数据融合算法,以温度、烟雾浓度、CO气体浓度三个物理参量作为输入,以三种火灾预警等级作为输出。通过仿真分析结果表明：火灾正确识别率很高,达到93.9%以上。同时通过与传统BP神经网络的对比,表明可拓神经网络在数据融合的速度和可靠性上有突出的优势,从而使可拓神经网络实际应用于火灾早期预测成为可能。     

基于多传感器信息融合技术的防盗报警系统

本文介绍了利用多传感器信息融合技术进行防盗报警的监测系统。文中给出了传感器的选择原则和系统的硬件结构，并讨论了多传感器信息数据融合的几种模型结构。     

基于多传感器家居火灾报警系统的设计

针对人们对家居安全性方面越来越高的要求,设计了一款基于多传感器的家居火灾监测报警系统。本系统可通过手机端APP远程查看家居参数,如温度、烟雾浓度、湿度、CO气体浓度等信息,主控制器对多个传感器节点测量所得的多种参数进行数据融合判断。当气体浓度超标时,下位机进行现场的声音报警,启动排风扇做紧急处理;上位机(手机端)则进行手机振动与微信公众号消息推送提醒。本系统实现了家居火灾的监测、报警、智能控制等功能,采用多传感器采集,可靠性高。     

多传感器信息融合技术及其在机器人中的应用

多传感器信息融合技术是近年发展起来的一门新兴技术,在机器人领域有着广阔的应用前景。通过融合多个传感器提供的冗余、互补或更实时的信息,可以获得系统所需的更准确和更精确的信息。主要论述了多传感器信息融合的一般方法,并对其在机器人领域的应用进行了介绍。最后指出多传感器信息融合技术在微传感器、智能传感器和自适应融合等方面的发展方向。     

矿井外因火灾感知方法

为解决可见光图像在井下受矿灯、车灯、巷道灯、粉尘、红色物体等干扰大的问题,提出了基于近红外和可见光图像的矿井外因火灾感知方法,将近红外图像和可见光图像融合,发挥近红外图像中早期火焰特征明显、可见光图像中中期火焰特征明显的优点,以提高矿井外因火灾识别率。提出了基于近红外图像、可见光图像、温度传感器、气体传感器和烟雾传感器等多信息融合的矿井外因火灾感知方法,该方法融合了近红外图像、可见光图像和传感器信息,传感器不需要无盲区覆盖,仅需要设置一定数量的气体传感器、温度传感器和烟雾传感器,具有及时、可靠、成本低等优点。将报警信息分为图像、温度、烟雾和气体4类。图像类火灾报警信息包括近红外图像和可见光图像信息,当近红外图像或可见光图像监测到火灾时,发出图像类火灾报警信号;当温度超限时,发出温度类报警信号;当烟雾超限时,发出烟雾类报警信号;气体类火灾报警信息包括CO、CO_2、O_2等,当CO、CO_2或O_2超限时,发出气体类报警信号。将火灾报警分为蓝色、黄色、橙色和红色4级,红色为最高级。当图像类、温度类、烟雾类、气体类4类信息中有1类报警,发出火灾蓝色报警信号;当图像类、温度类、烟雾类、气体类4类信息中同时有2类报警,发出火灾黄色报警信号;当图像类、温度类、烟雾类、气体类4类信息中同时有3类报警,发出火灾橙色报警信号;当图像类、温度类、烟雾类、气体类4类全部报警,发出火灾红色报警信号。     

基于ARM9多传感器数据融合火灾报警系统的实现

介绍了基于ARM9多传感器数据融合火灾报警系统的设计方案,该系统主要由传感器模块、A／D转换模块、$3C2440控制模块、报警模块、执行模块组成。对火灾的判断主要采用模糊推理的数据融合算法,火灾数据的处理和算法的实现都由控制器来完成。运行结果显示,该方法可以提高系统的准确度和可靠性。     

基于80C51的地铁车站无线火灾报警系统

针对地铁车站火灾报警系统实时性的要求,设计了一种基于单片机技术的地铁车站火灾报警系统,给出了监控系统的结构.选用了80C51单片机作为系统的主控制器和火灾环境数据采集节点的控制器;选用基于nRF24L01的无线通信芯片作为传感器节点与火灾报警节点间的数据通信.给出了车站火灾数据采集节点、火灾报警主节点电路,设计了以二次加权融合的传感器数据处理算法,提高了系统检测与控制精度.运行结果表明,该系统稳定可靠,抗干扰,能耗低,体积小,成本低,为地铁车站火灾报警提供了一种新技术.     

火灾的图像识别方法与应用

传统的火灾报警系统一般基于红外传感器和烟雾传感器，但在室外仓库和大型室内仓库等大空间场合的火灾报警中，上述方法并不能良好地适用。在火灾燃烧时火焰的红外图像序列往往具有相邻图像边缘不稳定但具有一定的相似性等可识别特征。因此图像识别的方法是大空间火灾自动报警的一种可行的解决方案。本文不仅提供了一个基于序列图像的火焰快速识别算法，也实际构成了一个使用微处理机的多通道火灾实时自动监控系统样机。     

基于互联网的隧道火灾监测报警系统

为了克服传统隧道火灾监测报警系统的信息交流瓶颈，利用互联网技术，本文构造了一种新的基于互联网的隧道火灾监测报警系统，它具有数据的主动发送和被动查询功能，重点讨论了它的基本结构、工作原理及实现技术。     

一种运用模糊处理技术的多参量火警预报系统

阐述了一种新型多参量模糊处理火警预报系统。该系统利用多传感器对火情发生时特有的温度、烟雾和火光三个主要参量进行综合监测，以微控制器为处理核心，将所得到的多路信息利用模糊技术加以融合和推理，再根据具体的环境因素做出相应的判断。这种采用多传感器集成、多参量融合模糊技术的设计很好地解决了报警灵敏度和误报率之间的矛盾。