基于神经网络的大型火情自动识别系统设计与研发

以往设计的大型火情自动识别系统,受到线路布置、火情识别硬件等影响,火情识别能力和定位能力均存在一些问题;因此,设计基于神经网络的大型火情自动识别系统,该系统利用传感器感应环境中存在的不正常信号,并调用探测器识别不正常信号中是否存在大型火情隐患。控制器对探测器识别出的隐患信号进行放大、模数转换和循环冗余校验等处理,其处理结果将输出到报警装置,作为报警依据传送给用户。系统采用二总线的线路布置方式,将电线与信号线的功能并入到一条线上,既能降低线路布置难度,又能节省系统维护费用。系统设计BP神经网络模型和概率神经网络模型对大型火情信号进行处理。实验结果表明所设计的系统拥有较高的火情识别能力和火情定位能力。

Design and development of large-scale fire automatic recognition system based on neural network