基于Proteus软件的无线烟雾报警器设计仿真

随着科技的发展,现代家庭对煤气与电的用量大大增加,发生火灾的概率也随之增加.因此无线烟雾报警器开始被广泛应用在各种场所.本文是基于STC89C51单片机为核心的无线烟雾报警器的设计,利用气体传感器MQ-2、ADC0809模数转换器等实现基本功能.通过这些传感器和芯片,当环境中烟雾浓度发生变化时系统会发出相应的信号,接收机能灯光报警和声音报警,以此来实现烟雾报警.为了对无线烟雾报警器进行仿真,选择具有较好性能的Proteus软件进行仿真.     

多传感器概率综合的火灾报警器设计与实现

针对传统的基于单一检测信号的火灾报警器易造成失判和误判以及条件参数固化的问题,设计了一种基于光强、烟雾离子、温度检测的智能火灾报警器;该报警器利用C8051F040单片机采集来自温度、烟雾和光强传感器的信号,并运用连续概率模型进行综合分析处理,提高了火灾报警的准确性和及时性;可以通过CAN总线通信接口把报警器处理后的信息传递给监控计算机和楼宇控制器,并控制相关消防设备动作,构成火灾报警系统;论文详细介绍了报警器的硬件构成,连续概率判断的数学模型及其实现方法;模拟测试中将报警器火灾预警概率设置15%,报警概率设置50%,实验结果表明;报警器能够准确、快速地反应整个火灾概率过程,并给出预警、报警信号以及动作相关消防设备.     

基于视频的烟雾检测预警系统在森林防火系统中的应用

运用数字图像处理技术,提出利用烟雾来识别森林火灾的思想,给出森林烟雾监测预警系统的设计方法。该方法对获取到的图像进行处理,处理后再提取可疑区域并对可疑区域火灾发生时烟雾的特征进行识别,主要包括烟雾的背景模糊度特征和扩散性特征,针对烟雾的这些特征设计了相应的检测算法,实现对视频中的烟雾图像的提取、检测并自动报警。分析结果表明,结合烟雾特征设计的烟雾检测预警系统具有较好的识别效果,在森林防火预警中有很强的实用性。     

基于52单片机的智能粮仓火灾报警系统设计

粮仓火灾事故会带来难以估量的经济损失,结合现有技术,设计低成本的"粮仓防火"系统显得十分必要且意义重大。现在很多火灾报警器都是为一些大型建筑而研发的,诸如"粮仓"这种关乎国计民生的重要场所的防火系统却略显陈旧。利用单片机技术,设计和研发一种低成本、高可靠性、具有较高效率的智能火灾报警系统具备可行性。本文以STC89C52单片机为核心设计了一种基于温度、烟雾检测的粮仓智能火灾报警系统。系统使用烟雾传感器、温度传感器实时监测粮仓内的烟雾浓度和温度,通过LCD液晶显示器显示监测数据。系统报警器经过信号采集模块采集信号后把采集结果传送到单片机进行数据判定,如果超过设定阈值,则实现声光报警,否则继续监测。     

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51单片机的智能火灾报警器的设计

进入21世纪以来,我国的经济保持高速发展,GDP总量已位居世界第二,人民的生活水平得到了很大的提高,电子产品在生活中使用越来越广泛,火灾的隐患也大大增加。我国每年发生火灾的数量与造成的损失呈逐年上升的态势,虽然很多城市的公共场所也安装了火灾报警系统,但在实际的使用过程中问题日益突出。本设计的智能火灾报警器主要由主控端和检测端两大部分组成,检测端设置了不同地点的远红外火焰传感器,传感器通过对火灾现场发出的火焰光进行检测,将检测到的火灾信号送到从机单片机,经过无线通信将信号传送到主控端主机单片机,然后发出声音报警,并在屏幕上显示出火灾的地点。     

基于STC89C52单片机的烟雾报警器软件设计

随着当今社会经济的飞速发展与易燃材料的大量应用,所以,就有必要来研制一种结构相对简单、经济,且实用的烟雾检测及报警系统来满足防火的需要。本系统以STC89C52单片机为基础的烟雾报警器软件设计以MQ-2气体传感器为检测节点,系统通过检测待测区域的气体与烟雾的气体浓度,经过对相关获取信号的调整处理,数据采集到单片机进行D/A转换处理,进行了软件设计实现,在进行测试中达到了设计预期目标,体现在当被测烟雾浓度超过预设数值,进行报警,该系统集成度高,设计简单,可满足多种场合的烟雾报警。     

智能烟火报警器的设计与实现

随着社会和经济的发展,我国对火灾的监测系统研发的方向多偏向于大型防火的报警设计,其繁杂的系统与研究需要的资源多、花费高,对于普通家庭不实用。在住宅、厂房等人口较为集中的区域,为了降低火灾发生的概率,我们需要开发一种廉价高效且容易操作的家庭智能防火报警系统。随着人们物质生活条件的改善,家庭生活中使用的大功率电子电气设备越来越多,对于一些不会合理使用电器的家庭和老旧房屋住宅区的居民,老旧电线更换不及时,用电负荷不断加重,发生电气火灾事故的可能性增大。因此大批量的火灾报警器应用在我们生活中,目前大部分火灾烟雾报警器都是由火灾烟雾探测芯片组成,烟雾探测芯片接收到相关信号,然后对数据进行分析处理,从而判定是否有火灾发生,这种设计方式虽然结构简单但反应慢实时性差,会产生漏报和错报等一系列问题。为此我们需要完善火灾报警器设计方法。提高其安全性、准确性和实用性。     

公路隧道智能火灾检测系统设计

随着中国基础建设的不断推进,高速公路覆盖范围不断扩大,隧道数量也越来越多,公路隧道发生事故导致的后果与影响往往较大,是极具破坏性和危险性的。利用深度学习方法,该文设计了一个基于树莓派的智能公路隧道火灾监测报警系统。该系统采用树莓派开发板和Intel Movidius神经计算棒(neural compute stick, NCS)为硬件平台,连接视频监控摄像头、烟雾传感器、声光报警器和4G通信模块组成公路隧道火灾检测硬件系统,运用训练好的基于卷积神经网络(CNN)的隧道火灾图像识别模型,对隧道交通场景进行实时检测。系统通过监控摄像头和烟雾传感器,同时检测隧道现场交通情况,能够及早准确识别火灾的发生,并实现即时现场报警与远程报警。测试结果表明,在树莓派和神经计算棒的终端平台上运行深度学习的火灾检测算法,火灾识别精度达到96%,速度到达每秒5帧。应用该系统在发生隧道火灾时对避免人员伤亡、降低财产损失具有重要意义。     

基于改进YOLOv3的火灾识别关键技术研究

物流行业的大型仓库等具有空间大、环境复杂等特点,火灾发生具有不确定性且影响因素较多,导致传统的火灾检测方法难以实现对火灾的实时检测和报警。鉴于此,本文引入AI技术,采用边缘计算从而确保检测的实时性。系统利用烟雾、温度传感器以及摄像头采集视频图像信号,通过YOLOv3模型实现火灾的检测和识别,并且是对该模型进行优化、改进和训练后将其直接部署在NVIDIA GPU上而实现的火灾检测。将火灾识别的结果传至网关,利用网关将数据上传至上位机和移动端。上位机完成火灾报警、火灾定位及最优路径规划;用户和管理员通过移动端或者上位机查询系统状态。最后搭建了训练模型的软硬件平台,完成网络训练并对火焰进行检测。结果表明,该火焰检测模型识别精度高、实时性好,对火灾检测和报警具有较大的实际意义。