CN111127854A - 一种基于双环境感知与智能化处理的消防系统 - Google Patents
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Abstract
一种基于双环境感知及智能化处理的消防系统，包括多源异构消防数据采集模块、多节点组网数据传输模块、消防数据的智能化处理模块以及消防报警信息的精准投送模块，对消防设备气瓶端和火灾隐患点两个消防环境进行数据采集，多个数据节点通过无线组网方式进行数据传输，再通过算法对多源异构消防数据进行智能化处理，最终对处理后需要报警的消防信息进行精准的短信投送。本消防系统可以达到采集数据实时、网络传输稳定、数据处理准确和信息投送精准的目的，解决了现有消防系统存在漏报、误报，无法适应监测节点数量多、密度大的问题。
Description
技术领域
本发明涉及消防系统领域，具体涉及消防监测报警系统。
背景技术
现有消防监测报警系统存在漏报、误报问题。现有消防监测报警系统通常监测的数据较为单一，尤其以烟雾监测较为常见，这样的数据来源单一致使系统本身存在数据缺陷。当环境中存在一些其他的干扰因素时，就会对监测结果产生影响，误报率大大提升，例如：空气中扬尘、人类吸烟、花粉柳絮等。传统的火灾监测报警系统大多都是利用传感器反馈的数据通过阈值比对直接判断，系统缺乏有效的数据处理分析过程，而且报警过程仅限于上位机通知以及蜂鸣器报警，报警手段落后。而通过简单的预设阈值，线性判断的方法极易造成系统漏报误报。少数系统已经考虑到增加采集数据种类来进行判断，但缺乏有效的多种数据融合处理和提取火灾信息行之有效的方法，系统判断准确度不高，同样也可导致系统产生漏报误报。
现有消防监测报警系统无法适应监测节点数量多、密度大的现状。由于如今的房屋建筑层数越来越多，结构越来越复杂，因此需要放置很多消防气瓶设备，火灾隐患点的数量也是直线上升。每栋建筑每层楼都广泛分布着气瓶和火灾隐患点，因此部署监测节点时，节点数量巨大，密度也同时上升。数据传输量较大，传输距离较远。现有多数消防监测系统基本利用阻燃型线路来敷设，使用单独的通道桥架；有少数企业研发了无线网络传输设备，但未能得到有效普及。即使是采用无线网络传输的系统，也基本都是使用现有的较为普遍的WiFi或者蓝牙技术，这些传统的无线技术的瓶颈在于传输距离有限、穿透性差、功耗相对较高，限制了报警系统数据传输的距离，难以适应现今复杂多变的消防环境。
发明内容
为了克服上述现有火灾报警系统存在漏报、误报，无法适应监测节点数量多、密度大的现状等问题，本发明提供了一种对两个消防环境进行数据采集与智能化处理并报警的消防监测报警系统。
本发明的目的是通过以下方式实现的：
一种基于双环境感知及智能化处理的消防系统，消防系统包括多源异构消防数据采集模块、多节点组网数据传输模块、消防数据的智能化处理模块以及消防报警信息显示与精准投送模块，对消防设备气瓶端和火灾隐患点两个消防环境进行数据采集，多个数据节点通过无线组网方式进行数据传输，再通过算法对多源异构消防数据进行智能化处理，最终对处理后需要报警的消防信息进行精准的短信投送。
进一步，所述多源异构消防数据采集模块中，基于双环境的多源异构消防数据感知，将消防设备气瓶加入到消防感知的环境中，结合火灾隐患点组成两个消防数据获取场景；所述多源异构数据信息包括气瓶压力、周围环境温度及湿度，火灾隐患点的温度、湿度、烟雾及图像信号，所述多源异构数据是在数据类型、数据结构、传感器通信协议方面存在异构特点。
再进一步，所述多节点组网数据传输模块中，基于LoRa星状轮询嵌套组网的数据传输，利用低功耗广域网LoRa技术进行多节点组网实来现数据传输。通过LoRa星状网轮询及数据碰撞延时解决LoRa无线传输的数据碰撞丢包问题。提出使用LoRa星状网轮询嵌套的组网方法解决星状网轮询组网方式下的从节点数量上限问题。
从节点数量上限问题，一个星状网轮询嵌套网络的最大从节点数计算方式为：
其中：y为从节点总数，p代表无线模块空中速率，单位为Kbps，m为每个节点单次发送数据大小，Byte，K为每个接收端中心节点实际误差数，n为网络接收端中心节点数，T为系统要求的完成一个轮询的时间，即轮询周期。
所述消防数据的智能化处理模块中，基于多层感知器神经网络的消防数据智能处理，通过多层感知器神经网络的算法学习，建立适用于本系统的算法模型，并对算法模型进行训练分析，为进一步提高系统报警的准确度，对火灾隐患点的现场图片进行火焰识别，结合多层感知器神经网络的处理结果来精确判断火灾发生情况。
所述消防报警信息显示与精准投送模块中，将处理后的数据信息显示于触摸屏上并通过4G网络模块将报警信息精准投送到智能手机终端。
本发明的有益效果主要表现在：消防系统可以达到采集数据实时、网络传输稳定、数据处理准确和信息投送精准的目的，解决了现有消防系统存在漏报、误报，无法适应监测节点数量多、密度大的问题。
附图说明
图1是消防系统架构图。
图2是系统双环境数据采集模型图。
图3是LoRa组网系统图。
图4是显示及报警投送流程图。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明作进一步说明
参照图1～图4，一种基于双环境感知及智能化处理的消防系统，解决了现有消防系统存在漏报、误报，无法适应监测节点数量多、密度大的问题，消防系统包括多源异构消防数据采集模块、多节点组网数据传输模块、消防数据的智能化处理模块以及消防报警信息的精准投送模块，系统对消防设备气瓶和火灾隐患点两个消防环境进行数据采集，多个数据节点通过无线组网方式进行数据传输，再通过算法对多源异构消防数据进行智能化处理，最终对处理后需要报警的消防信息进行精准的网络投送。
所述多源异构消防数据采集模块中，基于双环境的多源异构消防数据感知，将消防设备气瓶加入到消防感知的环境中，结合火灾隐患点组成两个消防数据获取场景；所述双环境是系统采集来自气瓶端和火灾隐患点两个场景的数据信息，包括气瓶的气体压力和气瓶周围环境的温湿度，火灾隐患点的温湿度、烟雾以及火焰图像，每个传感器节点都基于STM32最小系统，如图2。所述多源异构数据是在数据类型、数据结构、传感器通信协议方面存在异构特点。
所述多节点组网数据传输模块中，基于LoRa星状轮询嵌套组网的数据传输，利用低功耗广域网LoRa技术进行多节点组网实来现数据传输，n消防气瓶端和n个火灾隐患点的LoRa从节点依次LoRa中心节点发送数据，同时，n个端LoRa中心节点向LoRa汇聚总节点发送数据，通过LoRa星状网轮询及数据碰撞延时解决LoRa无线传输的数据碰撞丢包问题，提出使用LoRa星状网轮询嵌套的组网方法解决星状网轮询组网方式下的子节点数量上限问题。
进一步，所述从节点数量上限问题，一个星状网轮询嵌套网络的最大从节点数计算方式为：
其中：y为从节点总数，p代表无线模块空中速率(单位为Kbps)，m为每个节点单次发送数据大小(Byte)，K为每个接收端中心节点实际误差数，n为网络接收端中心节点数，T为系统要求的完成一个轮询的时间，即轮询周期。
所述消防数据的智能化处理模块中，基于多层感知器神经网络的消防数据智能处理，通过多层感知器神经网络的算法学习，建立适用于本系统的算法模型，并对算法模型进行训练分析，为进一步提高系统报警的准确度，对火灾隐患点的现场图片进行火焰识别，结合多层感知器神经网络的处理结果来精确判断火灾发生情况。
所述消防报警信息显示与精准投送模块中，将处理后的数据信息显示于触摸屏上并通过4G网络模块将报警信息精准投送到智能手机终端的功能。处理流程如图4，系统初始化后，通过LoRa获取来自数据采集发送端的各传感器数据，然后利用多层感知器神经网络算法对数据进行处理，根据处理结果判断是否正常，如果正常，将信息整理显示在触摸屏上，否则发送反馈，请求数据采集发送端拍摄照片，LoRa接收照片后火焰识别算法再对照片进行火焰识别，确定异常数据的分析结果，最后通过4G模块将报警信息发送到目标手机。
本说明书实施例所述的内容仅仅是对发明构思的实现形式的列举，本发明的保护范围不应当被视为仅限于实施例所陈述的具体形式，本发明的保护范围也及于本领域技术人员根据本发明构思所能够想到的等同技术手段。
Claims (6)
1.一种基于双环境感知及智能化处理的消防系统，其特征在于，消防系统包括多源异构消防数据采集模块、多节点组网数据传输模块、消防数据的智能化处理模块以及消防报警信息显示与精准投送模块，对消防设备气瓶端和火灾隐患点两个消防环境进行数据采集，多个数据节点通过无线组网方式进行数据传输，再通过算法对多源异构消防数据进行智能化处理，最终对处理后需要报警的消防信息进行精准的短信投送。
2.如权利要求1所述的基于双环境感知及智能化处理的消防系统，其特征在于，所述多源异构消防数据采集模块中，基于双环境的多源异构消防数据感知，将消防设备气瓶加入到消防感知的环境中，结合火灾隐患点组成两个消防数据获取场景；所述多源异构数据信息包括气瓶压力、周围环境温度及湿度，火灾隐患点的温度、湿度、烟雾及图像信号，所述多源异构数据是在数据类型、数据结构、传感器通信协议方面存在异构特点。
3.如权利要求1或2所述的基于双环境感知及智能化处理的消防系统，其特征在于，所述多节点组网数据传输模块中，基于LoRa星状轮询嵌套组网的数据传输，利用低功耗广域网LoRa技术进行多节点组网实来现数据传输。通过LoRa星状网轮询及数据碰撞延时解决LoRa无线传输的数据碰撞丢包问题。提出使用LoRa星状网轮询嵌套的组网方法解决星状网轮询组网方式下的从节点数量上限问题。
4.如权利要求3所述基于双环境感知及智能化处理的消防系统，其特征在于，从节点数量上限问题，一个星状网轮询嵌套网络的最大从节点数计算方式为：
其中：y为从节点总数，p代表无线模块空中速率，单位为Kbps，m为每个节点单次发送数据大小，Byte，K为每个接收端中心节点实际误差数，n为网络接收端中心节点数，T为系统要求的完成一个轮询的时间，即轮询周期。
5.如权利要求1或2所述的基于双环境感知及智能化处理的消防系统，其特征在于，所述消防数据的智能化处理模块中，基于多层感知器神经网络的消防数据智能处理，通过多层感知器神经网络的算法学习，建立适用于本系统的算法模型，并对算法模型进行训练分析，为进一步提高系统报警的准确度，对火灾隐患点的现场图片进行火焰识别，结合多层感知器神经网络的处理结果来精确判断火灾发生情况。
6.如权利要求1或2所述的基于双环境感知及智能化处理的消防系统，其特征在于，所述消防报警信息显示与精准投送模块中，将处理后的数据信息显示于触摸屏上并通过4G网络模块将报警信息精准投送到智能手机终端。
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