基于多传感器数据融合的火灾预警系统

为避免火灾造成的严重损失,实现火灾早期报警,本系统通过对火灾发生过程和产物的研究比较,采用多种传感器对火灾发生初期火灾特征较明显的几个参数进行监测,并实时反馈回采集的数据。系统利用D-S证据理论对多传感器数据进行融合分析,实现对同一目标的判断;本系统通过利用D-S证据理论对多传感器数据融合的方法,不仅弥补了采用单一传感器的不足,而且很大程度上降低系统判断结果的不确定性,提高了系统预警的准确性和可靠性。     

基于3G无线网络和信息融合的火灾检测系统

采用温度传感器、烟雾传感器和CO气体传感器三种检测设备采集火灾监控场所的现场数据,并采用当前最先进的3G无线通信网络,保证信息传递突破地域限制,实现远距离传输。同时对火灾监测系统的火灾判断算法进行了设计,利用模糊神经网络算法融合多种传感器监测数据来判断火灾状态。通过仿真实验表明,该火灾检测系统能够有效提高火灾报警的准确性。     

基于多传感器数据融合的海洋牧场实时监测系统

为了提高海洋牧场环境监测数据的可靠性和环境预警的准确性,设计并实现了基于多传感数据融合的海洋牧场实时监测系统。首先设计了基于Modbus协议的数据采集控制器;其次,对同类传感器的数据利用信任度模型进行的融合,对异类传感器数据利用BP神经网络进行融合。结果表明,所设计的海洋牧场实时监测系统能提高监测数据的可靠性和预警的准确性,监测系统运行稳定。     

基于ZigBee的森林火灾监测设计

为了监测森林火险因子和着火点,并及时预防和消灭火灾,提出了基于ZigBee的森林火灾监测系统设计,系统由信息采集、无线收发、火灾监控功能模块组成。系统采用烟雾传感器、温湿度传感器、风力传感器采集各林区的环境参数信息,基于JN5139无线微控制器实现无线通信功能,并对传感器采集的环境参数数据进行处理和分析,监控中心根据分析结果实现火险预报、火情监测、应急预案功能。基于ZigBee的森林火灾监测系统可以实时监测林区环境参数信息,从而及时地预防森林火灾的发生或高效地实施火灾救援工作。     

无线多传感器数据融合的家庭火灾检测系统设计

针对现有火灾检测系统常出现的误报警和漏报警情况以及传统的有线火灾检测系统布线复杂、成本高、灵活性差等缺点,设计了一套基于无线多传感器数据融合的家庭火灾检测系统,检测厨房设备、电器线路或电器设备老化等造成的火灾安全隐患.详细介绍了多传感器融合算法的设计、火灾检测系统硬件框架和软件实现等.仿真结果表明,该方案具有准确度高、灵活性强的特点.     

基于反向传播神经网络的无线火灾预警系统

针对传统火灾预警系统中单一传感器数据检测的缺陷,提出一种基于反向传播神经网络模型的无线多传感信息融合火灾预警系统。该模型借助Matlab平台进行信息融合算法模拟,并经过试验验证,大大提高了火灾预警系统的准确率和可靠性。     

基于人工智能与多传感器信息融合的电缆火灾预警算法

随着智能化技术应用的普及,对电缆火灾预警的准确性和抗干扰能力提出了更高的要求.文中提出了一种基于人工智能与多传感器信息融合的电缆火灾预警算法,通过融合多传感器特征层的数据信息,基于BP神经网络的特征层融合实现电缆火灾预警.搜索最佳特征融合系数;使用多传感器分别采集电缆周围的温度、烟雾、CO的数据信息;在特征层数据融合的...     

基于LSTM算法与模糊推理的机房火灾报警研究

随着物联网技术的迅猛发展,各传感器及其应用所产生的数据量呈海量增长。用于在网络设备上进行传递、加速、展示、计算、存储数据信息的数据中心机房建设迎来了蓬勃发展。鉴于机房的重要地位,一旦发生火灾将会对整个数据中心造成毁灭性影响。为了识别当前火灾所处状态并发出分级火灾报警信息,文章提出了基于长短时记忆网络（Long Short Term Memory,LSTM）算法与模糊推理的多传感器信息融合机房火灾报警模型。该模型分为数据层、特征层和决策层三层。其中数据层对多传感器的数据进行采集与预处理;特征层使用LSTM算法对传感器数据进行火灾状态识别;决策层将识别结果与数据中心机房保护等级和火灾持续时间进行模糊推理融合得出最终的火灾报警决策。通过燃烧实验进行验证,结果表明：文章所提模型对机房火灾状态识别效果优于反向传播（Back Propagation,BP）算法与循环神经网络（Gate Recurrent Unit,GRU）算法的同时可以发出符合当前火情的分级报警决策。     

一种改进的BP神经网络WSN数据融合方案

在监测森林火灾时,为了达到减少无线传感网里大量无效和冗余的数据、提高无线传感网络的收敛速度、延长节点的生命周期、改善火灾报告准确度的目标,提出了一种基于BP神经网络的改进型数据融合方法。该方法在节点上可以对多种传感器产生的数据进行融合,参考节点的实时处理能力来改善BP神经网络的收敛速度,在很大程度上降低能耗。实验结果表明,该方法能够较好地应用于火灾监测传感网,改善了监测精度,减少了节点能耗,使得无线传感网对森林火灾监测的能力大幅度提高。     

多传感器异步数据融合算法

由于传感器的采样速率和通信延迟,传感器的不同步问题大大降低了多传感器系统数据融合的精度。研究多传感器异步融合比同步数据融合更为迫切。该文利用误差协方差阵的迹最小准则建立了多传感器异步融合模型,给出了具有普遍意义的多传感器异步融合模型,弥补了目前多传感器异步数据融合仅限于两两传感器的局限性,并从理论上对多传感器异步融合的性能进行了分析。仿真结果表明该异步融合模型是有效的,能够对多传感器的异步数据进行优化处理,并且优于单一传感器的性能。     

一种优化延时的煤矿火灾控制系统设计

为了能够对煤矿井下火灾进行及时又准确的判断,并且保证井下煤矿开采的安全性,需要在开采过程中对井下的火灾状况进行实时的监控,针对传统的煤矿火灾系统的缺陷问题,本文提出了一种以无线传感器网络为基础的优化延时煤矿火灾监测与预警控制系统,本系统能够实现在早期发现火灾并且自动控制水管进行灭火,最重要的是可以实时的监控温度以及准确的判断出火势的蔓延方向,保证了煤矿工人的安全以及减小经济的损失。仿真证明,此方法实现了跳数的最优选择,使延时与跳数间成的线性关系较好,从而提高系统的稳定性,使煤矿的火灾发生率得到控制。     

基于云计算的矿井无线传感网络火情远程监控系统

针对矿井实际需求情况,提出了一种基于云计算的无线传感网络火情远程监控系统,此系统包括通讯基站、无线传感器网络和云计算平台,其中,无线传感器网络通过通讯基站与云计算平台相连接。它包括用于采集煤矿安全数据的无线传感器、执行器和用于传输煤矿安全数据的无线网关。该系统具备低成本、自组织、低功耗、信息交互方便的特点,具有很好的应用前景。     

Shift Reduce Parser Based Malicious Sensor Detection for Predicting Forest Fire in WSNs

Nowadays wireless sensor networks (WSNs) has been used in enormous applications for data collection in an unfriendly environment. Forest fire makes vast hazard to the consuming plant of the world. To preserve the forest from fire, sensor nodes monitor the environment temperature. If the temperature is increased and it exceeds the threshold, the sensor sends the notification message to the fire monitoring system. The forest fire is measured by Fire Weather Index. Most of the existing fire monitoring systems only highlight in detection, but not the verification of the sensor. Suppose, if the attacker inserts any malicious sensor, the malicious sensor sends false information or create an additional delay in fire monitoring system. As a result, the more chances for the forest to be destroyed by fire. To solve this problem, Shift Reduce Parser based Malicious Sensor Detection (SRP_MSD) in WSN is proposed. The Bivariate Pascal Triangle method hides the original identity of nodes, data route from the malicious observer and sends confidential information to the Base Station. This method is analyzed and evaluated using network simulator-2. The results show that it is possible to detect malicious sensor nodes and send the reliable information to the forest fire monitoring system.     

一种基于红外传感的矿井人员违章识别系统

煤矿现场工作人员是否正常操作,是否有违章操作是煤矿现场日常监控重点和难点问题。为了解决现有技术中人工进行监测的效率较低、监测范围有限的问题,设计了一种基于红外传感的矿井人员违章识别系统。该系统通过红外成像采集单元进行人员图像数据采集数据图像,通过数据中转装置单元上传至图像处理器单元,图像处理器单元对数据进行融合分析,并最终传输至服务器单元。经过验证,该系统优先对容易违章的人员进行监测。     

基于博弈论的井下监测网QoS路由算法研究

构建煤矿井下无线视频监控系统可有效弥补有线监控系统的不足,以无线多媒体传感器为网络节点设计了煤矿井下无线视频监控系统,针对传感器存在潜在的自私性特点,引入博弈理论思想,建立一种无线多媒体传感器网络QOS路由的博弈模型,并将其融入到路由协议中,提出了一种博弈路由协议,仿真实验表明能够有效均衡节点能量消耗,克服传感器自私性...     

无线传感网络在煤炭远程监测系统中的应用

传统的煤炭监测系统基本上采用有线监测的形式,这种形式施工困难,成本高,应用范围较窄。本文提出了将无线传感网络应用于远程监测系统,这样大大降低了数据获取的局限,结合煤炭行业特点、工作经验、物联网技术、煤炭产量、煤炭产地以及输入与输出,介绍了煤炭产量远程监测系统的形成背景、组成结构、当前的发展现状以及未来的发展前景等,并探讨了无线传感网络技术在这一系统中信息感应、传输与应用等具体应用的实现。     

采空区数据动态采集及其对线路杆塔影响的研究

本文主要研究电网GIS空间信息服务平台、PMS信息系统以及输电线路监控平台,较为全面分析采空区对输电线路影响,形成煤炭采空区对输电线路杆塔危害评估和预警机制。     

基于ZigBee煤矿井下无线传感器节点设计

针对目前煤矿井下有线监控系统存在的问题,在此设计了一种无线传感器节点,其特点是无线的、移动性强、可靠性高、低功耗、实时性强等,能够实时监测煤矿井下的环境参数,包括温度、湿度和瓦斯浓度,并将采集到的信息通过ZigBee无线传输方式进行发送。以CC2430作为无线网络处理器,负责建立网络和传输数据,采用SHT11温湿度传感器和MJC4／3．0L瓦斯浓度传感器采集煤矿井下数据,用CC2591芯片作为无线发送前端,增强无线发送功率;软件架构采用Z-Stack协议栈,它是基于一个轮转查询式操作系统。最后通过实验测试表明,该无线传感器节点能实时准确地采集环境参数,有效地实现实时监测煤矿井下的环境情况。     

高校宿舍远程安防监测系统设计

针对高校宿舍火灾及物品被盗事件频发,设计了一种集火灾报警和防盗的远程监控系统。该系统采用LM3S811为核心微处理器、GSM作为远程无线传输模块、MQ-2烟雾传感器和DS18B20温度传感器作为火灾传感器件、热释电红外传感器作为防盗监测传感器,采用红外遥控的方式改变系统的参数设置,通过信号处理算法对宿舍内的环境进行判断,通过硬件系统测试,结果表明系统能够较快感知宿舍内的突发情况,能达到预期效果。