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。     

高大空间建筑火灾精确定位方法

根据高大空间建筑内火灾早期自动定位的需要,基于机器视觉技术提出一种精确的高大空间建筑火灾定位方法。由于在传统摄像机非线性显式标定方法中很难精确建立其复杂的数学模型,本文提出了一种改进粒子群优化(IPSO)算法与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的摄像机隐式标定方法。在平面像素坐标与立体空间坐标之间建立映射;利用IPSO算法搜索LSSVM回归模型的最优参数,提高LSSVM的收敛速度和泛化能力,并通过三维重建实现火焰的空间定位。将此方法应用于高大空间建筑火灾定位,结果证明了该方法的有效性、快速性和准确性。     

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。     

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.     

大型公共建筑物智能疏散路径优化自适应蚁群算法实现及应用

目的 将改进的自适应蚁群算法应用于大型公共建筑物智能疏散路径寻优,实现与建筑消防设施的联动控制.方法 对建筑空间网络节点以及疏散通道静态属性和动态属性进行定义和描述,实现路径优化算法与火灾探测报警系统烟气态势信息的数据传递,以多层教学楼建筑物为例进行案例分析,并与Max-Min算法进行对比.结果 参数取值为α=2,β=5,ρ=0.1时,笔者所建立的算法很好地克服了局部最优和死循环问题,提高了优化效率.结论 改进的自适应蚁群算法适用于大型公共建筑物火灾时人员疏散路径的动态优化,可以实现与智能疏散系统的集成.     

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。     

基于VRML的虚拟着装三维展示的应用研究

提出并开发了一个网上虚拟化的服装三维展示系统,建立具有真实感的人体模特和服装,模拟模特着装效果,运用虚拟现实技术实现网上交互服装展示,并概述了三维服装模拟中存在的问题与未来的发展趋势.     

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。     

火灾报警系统发展趋势

本文简要阐述了火灾报警系统的基本现状,重点介绍了现代图像、激光、光纤等新型探测技术,指出了新型探测技术与传统探测技术的区别和联系,提出了城市火灾联网监控系统以及无线技术必将成为今后的发展方向。     

长清模拟科威特油井灭火试验中的流体力学计算问题

根据当时灭火试验提供的数据和模拟灭火现场的具体条件,从流体力学理论的角度,计算出完成水压试验和最后灭火试验所需的基本参数,为试验圆满成功提供了理论依据。     

新型抗静电阻燃热塑性塑料研制

综述了热塑性塑料的阻燃机理、常用阻燃剂及其阻燃作用,指出无毒、无污染、低价格是塑料阻燃抗静电技术的发展方向。详细介绍了新型抗静电阻燃塑料的研制过程,给出了新产品的阻燃、抗静电及机械性能的实验结果,分析了在塑料的阻燃抗静电复合处理过程中应注意的问题     

复杂环境下小尺度烟火目标检测研究

针对复杂环境下起火点目标尺寸较小、起火点特征易与实际场景混淆导致烟火检测效率及准确率低等问题，提出了一种基于改进YOLOv5的小尺度烟火目标检测方法.首先，在原始YOLOv5模型输出的第3个检测层上增加第4个检测层，以此获取更大的特征图对小目标进行检测，加强网络模型的特征提取能力.其次，为解决目标在被遮挡的场景中容易出现漏检的问题，将原网络中用于计算目标框损失函数的GIoU_Loss替换成DIoU_Loss.最后，利用TensorRT对模型进行压缩和加速优化，并将其部署到Jetson TX2开发板上进行加速推理实验，通过复制增强方法扩充实际烟火场景数据.大量实验结果表明，本文所提方法用于复杂环境下的小尺度烟火目标检测不仅检测速度快而且精度高，适于推广应用.     

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。     

气泡雾化细水雾装备灭火实验研究

利用气泡雾化压力低、用气量小和雾化效果好的特点,结合目前已有的移动细水雾灭火装备开发了一套背负式气泡雾化细水雾灭火装备.对木垛火进行灭火实验,分析了细水雾灭火过程中不同阶段的主导灭火机理.实验结果表明:利用气泡雾化细水雾灭火装备可有效控制和扑救木垛火,对于0.6A以下的木垛火,可在150 s内扑灭,0.8A的木垛则出现了复燃现象,由于木条的相互遮挡,对于木垛火的扑救应灵活调整射水距离和角度,压制火焰,预防复燃.     

基于PCNN分割的火焰图像检测技术

基于PCNN分割的火灾探测方法,提出了基于计算机视觉和数字图像处理技术的火焰特征计算方法,根据色度学原理对火焰图像进行阈值分割、去除噪声、寻找火焰边界、计算周长和面积、找出火焰特征坐标等处理.从理论分析及实验结果中得出了该方法具有精度高、适应性强、易于计算等特点,可以抵抗常见的干扰对系统的影响,可以提高火灾探测的准确率减少漏判和误判.     

智能火灾报警控制系统

介绍一种智能火灾报警控制系统及其工作原理.智能防火技术研究的主要内容是：火灾参数的检测技术，火灾信息处理与自动报警技术，消防设备联动与协调控制技术，消防系统的计算机管理技术，以及火灾监控系统的设计、构成、管理和使用等.该系统由单片机构成，结合CAN总线进行数据传输，采用了独特的整体解决方案，其主要特点为：低功耗，模拟量，报警迅速和抗干扰能力强.实践证明该设计对消防和救灾工作，促进火灾监控系统的应用显示出它的重要性.     

智能火灾报警控制系统设计与实现

给出了一种智能火灾报警控制系统的设计方法、系统软硬件的组成和实现。系统设计中采用多ＣＰＵ 的并行处理方式和智能数据处理方法，实现了系统的实时、准确报警和可靠的联动控制。工程实践表明，系统可靠性高、灵活性强、人机界面友好。     

电火花间隙放电状态检测方法综述

间隙放电状态检测是电火花加工过程中重要的一个环节,它的性能直接影响加工过程的稳定性.针对电火花间隙放电状态检测的问题,总结了电火花间隙放电状态检测的研究现状.介绍了电火花间隙放电状态的分类和特征,论述了基于间隙脉冲的传统识别方法和人工智能识别方法,指出各自的特点和存在的问题,并对放电状态检测技术的发展方向进行了展望.