火灾探测技术发展趋势

论述了火灾探测的基本原理与方法、火灾探测技术的分类、火灾探测技术的现状及存在的问题。提出了火灾探测技术的热点研究问题，如复合探测技术、光纤测温技术、火灾信号处理技术、火灾早期探测技术等。对高可靠性、智能化、快速响应的新型火灾探测技术的研究是火灾探测领域研究的热点，并从探测器、探测算法以及同自动化、现代通讯及其他领域新技术的进一步融合等方面的研究，展望了火灾探测技术的发展趋势。     

高大空间建筑火灾探测及扑救技术发展思考

本文结合高大空间建筑特点,分析了传统火灾探测与扑救技术所面临的问题。以此提出高大空间建筑火灾探测扑救技术的三个发展趋势：多传感器融合实现智能化数据处理;视频图像技术实现火灾探测和火源定位;GIS和VR技术实现实时高效灭火。结合发展趋势,概述了国内外高大空间火灾探测与扑救问题的研究现状,指出各自的特色和存在的问题。最后针对高大空间建筑火灾探测扑救系统的开发,概述了系统的功能模块划分以及软硬件开发环境的配置。     

火灾探测技术的研究现状及发展趋势

文章介绍了目前火灾探测领域的几项热门研究,阐述了该领域的研究现状,并结合当今社会火灾探测技术所面临的新形势、新情况和新问题,提出了多传感器复合探测和智能化、网络化探测是今后火灾探测领域的发展趋势。     

基于模糊神经网络融合技术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监测范围.系统采用基于模糊神经网络多传感器融合技术,增强了系统报警输出的灵敏度和可靠性,实现了提前预警的目的.     

图像型火灾探测技术的应用研究

公共建筑尤其是大型建筑,相比于常规建筑,在视觉上更加通透,具有空间感。规模大型化、建筑造型多种多样等特点,导致在高大空间建筑中对火灾探测的报警体系成为消防领域的重大课题。本文首先探讨了火灾探测技术的发展,然后探讨了图像型火灾探测技术的应用优势、注意事项以及发展趋势。     

基于支持向量机的火灾探测系统研究

火灾的早期探测技术长期得到火灾预防专家的关注,基于图像型的火灾探测系统成为研究的重点．针对目前的火灾早期探测技术存在的问题,提出基于火灾火焰图像和支持向量机识别原理的火灾识别技术,系统获取火灾初期火焰的六个主要特征,采用基于线性核函数等不同核函数的支持向量机技术进行识别实验,得出基于线性核函数识别火灾的准确率最高的结论．本探测系统一定程度上弥补传统监测系统的缺陷,缩短预报时间,降低误报率．     

模糊神经网络分布智能火灾自动探测技术

介绍了基于模糊神经网络推理的分布智能火灾自动探测算法、长线传输双向数字通信现场总线技术和火灾自动报警控制系统的硬件平台、工作原理及系统总体设计思想．实践表明：该系统具有探测灵敏度高、误报率低,性能稳定,实用性强,工程造价低等特点．     

火灾报警领域的图像处理技术应用研究

烟雾传感器、红外探测器等常常被用于火灾报警。传统的图像报警系统一般是根据图像特性直接做出判断,但还有一定的误报率。因此,我们在计算机图像处理技术中引入了模糊控制理论,将各种火灾特征有效地结合起来判断灾情,从而提高火灾报警的准确性。     

分形编码技术在图像型火灾烟雾探测中的应用研究

图像型火灾探测技术是火灾探测领域中近几年发展起来的较新的技术分支，由于其自身非接触性探测等优越性，成为国内外火灾探测领域关注的焦点。文章介绍了图像型火灾烟雾探测技术的发展和现状，并针对火灾烟雾的分形特征引入分形编码技术，分析了通过基于K均值聚类方法的分形编码技术进行烟雾图像分割的实用性。     

基于SVM的多传感器火灾报警系统

为提高火灾报警系统的灵敏性和可靠性,将温度传感器、烟雾传感器、二氧化碳传感器和一氧化碳传感器探测到的数据作为多分类SVM的输入,利用SVM的分类泛化能力实现火灾信号的识别.仿真结果表明,基于SVM的多传感器火灾报警系统能准确地识别多种火灾信号,提高系统的抗干扰能力.     

对中庭设置火灾自动探测报警系统的探讨

目前建筑消防规范对中庭火灾自动探测报警系统的要求不完善,还不能满足实际工程的需要,针对目前存在的问题进行了讨论,根据中庭建筑形式和中庭烟气流动特点,论述了中庭内设置火灾自动探测报警系统的必要性,并提出了几项具体措施以供探讨。     

模糊神经网络技术及其在火灾探测过程中的应用

火灾探测特征模型是一类非线形不良结构动态模型.应用模糊神经网络技术提出了一种能够给出火灾预报概率的智能算法,较好地解决了“提早报警”与“降低误报率”之间的矛盾.仿真研究表明本系统能够准确、迅速地判定火警,有较强的抗干扰性.     

早期火灾火焰尖角计算算法的研究

图像型火灾探测技术相对于传统火灾探测方法有诸多优势,适合大空间、大面积或野外环境,恶劣环境等条件下火灾的探测。早期火灾的判别多采用多个判据,如火焰面积,边缘变化等。火焰尖角数目和圆形度是早期火灾火焰的重要边缘特征。各识别判据的准确计算可以得到更加准确的火灾识别效果。通过火焰面积和圆形度两个判据判断火灾还存在一定的误判。火焰尖角数目配合其它两个判据可以有效地提高火焰的识别准确性,减少误判。     

高层建筑中火灾报警控制系统的设计及应用

对火灾自动报警控制系统及智能火灾报警控制系统的特征进行了分析,在高层建筑设计中采用智能火灾报警控制系统的主一从式网络结构,解决了高层建筑与大型建筑中探测区域广,探测器数量多,原有系统不能适应等问题。     

火灾图像的模糊识别探测方法

烟气是火灾过程的重要物理现象.烟气中悬浮的烟气颗粒数目、尺寸分布、烟气浓度及其湍流效应等是火灾图像探测的重要影响因素,本文分析烟气的多参数特征,提出一种基于烟气多参数特征的火灾图像探测方法.     

单片机火灾报警系统的设计

本文介绍了一个简单,适用的单片机火灾报警系统,并着重阐述了该系统的结构组成及其工作原理。该系统能对被测点自动探测,一旦出现火险能立即报警,并指出火险地点,为快速而准确的扑灭火灾提供有力的前提,具有一定的实用价值。     

电缆火灾报警方案的研究

对电缆火灾产生的原因、特点及目前国内电缆火灾监测的方法进行了初步分析和探讨，研究了一套新型电缆温度在线监测系统，该系统性能稳定，有广阔的应用前景。     

基于WSN的多传感器数据融合的火灾监控系统设计

鉴于现有传统火灾探测传感器布线不方便,单传感器监测精度不高,稳定性差等问题。设计了一种基于WSN的多传感器数据融合火灾监测系统,通过测试,该系统能正确采集多传感器数据,预警可靠性高,较高概率对火灾进行检测与报警,达到预期的目标。     

引入新数据源的D-S融合检测方法

针对火灾检测时延过长的问题,该文引入新的火灾探测数据源,将模糊逻辑和D-S证据理论融合,提出一种信号火灾探测方法。该方法使用CO浓度、烟雾浓度、温度、O₂浓度以及热释放速率等作为火灾探测数据源,建立火灾判别概率函数,计算各个数据源的无火、阴燃火和明火的判别概率,结合Jousselme距离为数据源分配权重,最终通过D-S证据理论对多源判别信息进行融合。仿真结果表明,该方法相比于未引入O₂浓度和热释放速率的火灾探测方法,能提早3~5 s探测出火灾,提升了火灾探测及时性。     

基于视频图像的多特征火灾检测技术及发展前景展望

文中重点介绍了目前国内外在视频火灾探测领域的基本原理、探测方法的研究现状,着重分析了各个系统及算法的特点,并对此领域的发展前景进行了讨论和展望。