CN111429689B - 一种基于物联网的地下综合管廊智能监测分析管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于物联网的地下综合管廊智能监测分析管理系统，包括视频监测模块、第一分析单元、火灾监测传感器、险值界定单元、处理器、气体传感器、径逆单元、显示单元、存储单元、管理单元和智能终端；本发明通过均布于地下管廊的若干火灾传感器，能够实现对地下管廊的火灾发生情况进行实时监控；且能够进行快速智能判定，得到火灾发生的初始位置；同时借助视频监测模块和第一分析单元能够实现活体的快速判定和位置锁定；结合火灾发生的位置和活体位置，进行相应的警报，提醒工作人员注意。
Description
技术领域
本发明属于管廊监控领域，涉及管廊智能监测分析技术，具体是一种基于物联网的地下综合管廊智能监测分析管理系统。
背景技术
近年来，随着无线传感器网络、RFID标识与其他感知手段的泛在化，物联网越来越受到重视，将成为继互联网之后的又一次革命，并最终实现万物互联。
但是，当前缺少一种地下综合管廊智能信息采集、信息传递和信息处理的系统，在异构环境下能够分级监控与中央集中监控的多级监控与管理系统，并结合智能分析、判断与裁决系统，对紧急安全隐患进行实时的控制与处理，对潜在安全隐患进行有效的报警与处理；
同时还能够进行异常智能检测和识别的技术，能节省人员巡检的成本及保障生命安全；为了解决这一技术问题，现提供一种解决方案。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于物联网的地下综合管廊智能监测分析管理系统。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种基于物联网的地下综合管廊智能监测分析管理系统，包括视频监测模块、第一分析单元、火灾监测传感器、险值界定单元、处理器、气体传感器、径逆单元、显示单元、存储单元、管理单元和智能终端；
其中，所述火灾监测传感器包括若干均匀设置在地下管廊的火灾传感器，用于检测地下管廊的火灾发生情况，并在火灾发生时产生火灾信号，所述火灾信号还内置有对应火灾传感器的第一位置标识；所述火灾监测传感器用于将火灾信号传输到险值界定单元；
所述视频监测模块包括若干均匀设置于地下管廊的摄像头，用于获取所有受控区域的影像信息，得到影像信息组；所述影像信息均带有对应摄像头的第二位置标识；所述视频监测模块用于将影像信息组传输到第一分析单元；所述第一分析单元接收视频监测模块传输的影像信息组，并对其进行存在分析得到进入信息构成进入时间组；
所述第一分析单元用于将进入时间组传输到险值界定单元；
所述险值界定单元接收火灾监测传感器传输的火灾信号，所述险值界定单元接收第一分析单元传输的进入时间组；所述险值界定单元用于对火灾信号和进入时间组进行险值分析，具体分析步骤为：
S100：首先获取到火灾信号，并进入位置判定分析，得到火灾发生位置；
S200：获取到火灾发生信号及其对应的火灾发生位置；
S300：获取到进入时间组内所有的进入信息，在获取到火灾发生信号时，根据进入时间点，将在火灾发生时的所有第二位置标识标记为存在位置；
S400：将存在位置标记为Ci，i＝1...n，n为大于零的正整数；对应获取到火灾发生位置；
S500：获取到所有Ci到火灾发生位置的距离，将其标记为离险距离，将离险距离标记为Li，i＝1...n；且Li与Ci一一对应；
S600：利用公式计算险值Q，具体计算公式为
所述险值界定单元用于将险值Q传输到处理器，所述处理器接收险值界定单元传输的险值Q；所述处理器用于对险值Q进行等级裁定，具体裁定方式为：
步骤一：当Q≥X2时，产生高度危险信号；
步骤二：当X3<Q<X2时，产生中等危险信号；
步骤三：当Q≤X3时，产生初等危险信号；X2、X3均为预设值，且满足X2>X3；
所述处理器在产生高度危险信号、中等危险信号和初等危险信号时，将高度危险信号、中等危险信号和初等危险信号传输到显示单元和智能终端；
所述显示单元接收处理器传输的高度危险信号、中等危险信号和初等危险信号，并进行实时显示；所述处理器还用于将高度危险信号、中等危险信号和初等危险信号打上时间戳传输的存储单元进行存储。
进一步地，所述存在分析的具体分析步骤为：
步骤一：获取到影像信息组内的所有影像信息；
步骤二：任选一影像信息；
步骤三：从初始时刻起，每间隔指定时间获取一次影像信息的截图，得到截图信息组；
步骤四：获取到截图信息组，将获取到的截图信息与前一个截图信息进行比对，得到差异占比；
步骤五：当差异占比超过预设值时，进行核验步骤，具体为：
S1：借助人脸检测方式，此为现有技术，故此处不做具体赘述；当检测到存在人脸时，则表明此地有人进入；
S2：获取到当下时间点，当有人进入时将该时间点标记为进入时间点，并自动获取到对应影像信息所在的第二位置标识，将第二位置标识和进入时间点融合形成进入信息；
步骤六：实时分析，获取到所有的进入信息构成进入时间组。
进一步地，步骤S100中所述位置判定分析的具体分析步骤为：
S101：获取到同时产生的火灾信号的个数，将该个数标记为Gh；
S102：当Gh为零时，表示无火灾发生；
S103：当Gh＝1时，且满足在预设时间T1内，Gh的值增大到大于等于X1时，产生火灾发生信号，X1为预设值；此时将初始检测到火灾信号对应的第一位置标识，标记为火灾发生位置；
S104：当Gh＝2时，且满足在预设时间T1内，Gh的值增大到大于等于X1时，产生火灾发生信号；获取到初始检测到火灾信号对应的两个第一位置标识，将该两个第一位置标识的中点位置标记为火灾发生位置；
S105：当Gh≥3时，且满足在预设时间T1内，Gh的值增大到大于等于X1时，产生火灾发生信号；并将初始时刻发生火灾信号的所有的第一位置标识进行连线组成封闭区域，获取到所有第一位置标识的中心点位置，该中心点位置满足到达所有第一位置标识的距离一致，且中心点位于封闭区域内；将该中心点标记为火灾发生位置。
进一步地，所述气体传感器用于包括若干均匀设置于地下管廊的气体传感器，气体传感器带有第三位置标识，用于实时检测对应的气体浓度，气体传感器具体为氨气传感器，用于实时检测地下管廊各处的氨气浓度；
所述气体传感器用于将气体浓度传输到径逆单元，所述径逆单元接收气体传感器传输的气体浓度，并对气体浓度进行溯源分析，具体分析步骤为：
S010：接收到所有气体传感器检测到的实时气体浓度，组成气体浓度组，并将其标记为Ni，i＝1...m；
S020：实时监测Ni，当存在满足检测初始条件Ni≥Ys的Ni时，检测初始个数，初始个数表示最初检测到该气体浓度超标的气体传感器的个数；初始个数检测方法为：
S021：当检测到第一个满足初始条件的实时气体浓度时，之后实时检测其他的实时气体浓度；
S022：当出现满足初始条件的第二个实时气体浓度时，获取其与第一个满足初始条件的实时气体浓度出现的时间差；
S023：当该时间差不超过Ts时，判定第二个实时气体浓度对应的气体传感器也属于初始个数；Ts为预设值；
S024：获取到满足初始条件的第三个实时气体浓度；
S025：重复步骤S022-023；
S026：依次选定下一个实时气体浓度，直到不满足初始条件的实时气体浓度出现；得到初始个数；
S030：当初始个数为1时，判定对应气体传感器的第三位置标识为起始位置；
当初始个数为2时，则将二者的第三位置标识连线，将其中点标定为起始位置；
当初始个数大于等于3时，则将所有对应气体传感器的第三位置标识的中心点标记为起始点，中心点满足到所有位置的距离相等；
S040：得到起始点，根据时间顺序，将依次检测到的满足初始条件的气体传感器的第三位置标识标注出来，得到气体传输路径，根据各个位置点之间的距离，得到传输速率，传输速率以平均值计算；
S050：得到气体传输路径、起始点和传输速率，将三者融合为扩散信息；
所述管理单元用于录入所有的预设值X1、X2、X3、T1和Ts。
进一步地，所述径逆单元用于将扩散信息传输到处理器，所述处理器接收径逆单元传输的扩散信息，并将其传输到显示单元；所述显示单元接收处理器传输的扩散信息并进行实时显示；所述处理器还用于将扩散信息打上时间戳传输到存储单元，进行实时存储。
进一步地，所述智能终端为手机。
本发明的有益效果：
本发明通过均布于地下管廊的若干火灾监测传感器，能够实现对地下管廊的火灾发生情况进行实时监控；且能够进行快速智能判定，得到火灾发生的初始位置；同时借助视频监测模块和第一分析单元能够实现活体的快速判定和位置锁定；结合火灾发生的位置和活体位置，进行相应的警报，提醒工作人员注意；
同时结合均布于地下管廊的若干气体传感器，能够快速分析并锁定气体泄漏的初始位置，并结合相应的判定算法，锁定气体的扩散路径和相应的扩散速率，形成扩散信息，并将扩散信息远程发送给管理人员，帮助管理人员更好的了解当前气体泄漏情况；本发明简单有效，且易于实用。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明基于物联网的地下综合管廊智能监测分析管理系统的系统框图。
具体实施方式
如图1所示，一种基于物联网的地下综合管廊智能监测分析管理系统，包括视频监测模块、第一分析单元、火灾监测传感器、险值界定单元、处理器、气体传感器、径逆单元、显示单元、存储单元、管理单元和智能终端；
其中，所述火灾监测传感器包括若干均匀设置在地下管廊的火灾传感器，用于检测地下管廊的火灾发生情况，并在火灾发生时产生火灾信号，所述火灾信号还内置有对应火灾传感器的第一位置标识；所述火灾监测传感器用于将火灾信号传输到险值界定单元；
所述视频监测模块包括若干均匀设置于地下管廊的摄像头，用于获取所有受控区域的影像信息，得到影像信息组；所述影像信息均带有对应摄像头的第二位置标识；所述视频监测模块用于将影像信息组传输到第一分析单元；所述第一分析单元接收视频监测模块传输的影像信息组，并对其进行存在分析，具体分析步骤为：
步骤一：获取到影像信息组内的所有影像信息；
步骤二：任选一影像信息；
步骤三：从初始时刻起，每间隔指定时间获取一次影像信息的截图，得到截图信息组；
步骤四：获取到截图信息组，将获取到的截图信息与前一个截图信息进行比对，得到差异占比；
步骤五：当差异占比超过预设值时，进行核验步骤，具体为：
S1：借助人脸检测方式，此为现有技术，故此处不做具体赘述；当检测到存在人脸时，则表明此地有人进入；
S2：获取到当下时间点，当有人进入时将该时间点标记为进入时间点，并自动获取到对应影像信息所在的第二位置标识，将第二位置标识和进入时间点融合形成进入信息；
步骤六：实时分析，获取到所有的进入信息构成进入时间组；
所述第一分析单元用于将进入时间组传输到险值界定单元；
所述险值界定单元接收火灾监测传感器传输的火灾信号，所述险值界定单元接收第一分析单元传输的进入时间组；所述险值界定单元用于对火灾信号和进入时间组进行险值分析，具体分析步骤为：
S100：首先获取到火灾信号，并进入位置判定分析，具体分析步骤为：
S101：获取到同时产生的火灾信号的个数，将该个数标记为Gh；
S102：当Gh为零时，表示无火灾发生；
S103：当Gh＝1时，且满足在预设时间T1内，Gh的值增大到大于等于X1时，产生火灾发生信号，X1为预设值；此时将初始检测到火灾信号对应的第一位置标识，标记为火灾发生位置；
S104：当Gh＝2时，且满足在预设时间T1内，Gh的值增大到大于等于X1时，产生火灾发生信号；获取到初始检测到火灾信号对应的两个第一位置标识，将该两个第一位置标识的中点位置标记为火灾发生位置；
S105：当Gh≥3时，且满足在预设时间T1内，Gh的值增大到大于等于X1时，产生火灾发生信号；并将初始时刻发生火灾信号的所有的第一位置标识进行连线组成封闭区域，获取到所有第一位置标识的中心点位置，该中心点位置满足到达所有第一位置标识的距离一致，且中心点位于封闭区域内；将该中心点标记为火灾发生位置；
S200：获取到火灾发生信号及其对应的火灾发生位置；
S300：获取到进入时间组内所有的进入信息，在获取到火灾发生信号时，根据进入时间点，将在火灾发生时的所有第二位置标识标记为存在位置；
S400：将存在位置标记为Ci，i＝1...n，n为大于零的正整数，且表示对应有人位置区域的个数；对应获取到火灾发生位置；
S500：获取到所有Ci到火灾发生位置的距离，将其标记为离险距离，将离险距离标记为Li，i＝1...n；且Li与Ci一一对应；
S600：利用公式计算险值Q，具体计算公式为
式中，0.463和0.537为引入的权值，因为出现有人区域的个数，和对应离险距离Li对最终结果不一样，故在此引入权值这一概念；
所述险值界定单元用于将险值Q传输到处理器，所述处理器接收险值界定单元传输的险值Q；所述处理器用于对险值Q进行等级裁定，具体裁定方式为：
步骤一：当Q≥X2时，产生高度危险信号；
步骤二：当X3<Q<X2时，产生中等危险信号；
步骤三：当Q≤X3时，产生初等危险信号；X2、X3均为预设值，且满足X2>X3；
所述处理器在产生高度危险信号、中等危险信号和初等危险信号时，将高度危险信号、中等危险信号和初等危险信号传输到显示单元和智能终端，智能终端为管理人员便携式设备，具体为手机；
所述显示单元接收处理器传输的高度危险信号、中等危险信号和初等危险信号，并进行实时显示；所述处理器还用于将高度危险信号、中等危险信号和初等危险信号打上时间戳传输的存储单元进行存储。
所述气体传感器用于包括若干均匀设置于地下管廊的气体传感器，气体传感器带有第三位置标识，用于实时检测对应的气体浓度，此处可采用氨气传感器，用于实时检测地下管廊各处的氨气浓度，此处氨气检测仅为举例，实际应用过程中也可为其他有害或易燃气体；
所述气体传感器用于将气体浓度传输到径逆单元，所述径逆单元接收气体传感器传输的气体浓度，并对气体浓度进行溯源分析，具体分析步骤为：
S010：接收到所有气体传感器检测到的实时气体浓度，组成气体浓度组，并将其标记为Ni，i＝1...m；
S020：实时监测Ni，当存在满足检测初始条件Ni≥Ys的Ni时，检测初始个数，初始个数表示最初检测到该气体浓度超标的气体传感器的个数；初始个数检测方法为：
S021：当检测到第一个满足初始条件的实时气体浓度时，之后实时检测其他的实时气体浓度；
S022：当出现满足初始条件的第二个实时气体浓度时，获取其与第一个满足初始条件的实时气体浓度出现的时间差；
S023：当该时间差不超过Ts时，判定第二个实时气体浓度对应的气体传感器也属于初始个数；Ts为预设值；
S024：获取到满足初始条件的第三个实时气体浓度；
S025：重复步骤S022-023；
S026：依次选定下一个实时气体浓度，直到不满足初始条件的实时气体浓度出现；得到初始个数；
S030：当初始个数为1时，判定对应气体传感器的第三位置标识为起始位置；
当初始个数为2时，则将二者的第三位置标识连线，将其中点标定为起始位置；
当初始个数大于等于3时，则将所有对应气体传感器的第三位置标识的中心点标记为起始点，中心点满足到所有位置的距离相等；
S040：得到起始点，根据时间顺序，将依次检测到的满足初始条件的气体传感器的第三位置标识标注出来，得到气体传输路径，根据各个位置点之间的距离，得到传输速率，传输速率以平均值计算；此均为现有技术，故此处不做具体赘述；
S050：得到气体传输路径、起始点和传输速率，将三者融合为扩散信息；
所述径逆单元用于将扩散信息传输到处理器，所述处理器接收径逆单元传输的扩散信息，并将其传输到显示单元；所述显示单元接收处理器传输的扩散信息并进行实时显示；所述处理器还用于将扩散信息打上时间戳传输到存储单元，进行实时存储。
所述管理单元用于录入所有的预设值X1、X2、X3、T1和Ts；
一种基于物联网的地下综合管廊智能监测分析管理系统，在工作时，通过均布于地下管廊的若干火灾监测传感器，能够实现对地下管廊的火灾发生情况进行实时监控；且能够进行快速智能判定，得到火灾发生的初始位置；同时借助视频监测模块和第一分析单元能够实现活体的快速判定和位置锁定；结合火灾发生的位置和活体位置，进行相应的警报，提醒工作人员注意；
同时结合均布于地下管廊的若干气体传感器，能够快速分析并锁定气体泄漏的初始位置，并结合相应的判定算法，锁定气体的扩散路径和相应的扩散速率，形成扩散信息，并将扩散信息远程发送给管理人员，帮助管理人员更好的了解当前气体泄漏情况；本发明简单有效，且易于实用。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
Claims (5)
1.一种基于物联网的地下综合管廊智能监测分析管理系统，其特征在于，包括视频监测模块、第一分析单元、火灾监测传感器、险值界定单元、处理器、气体传感器、径逆单元、显示单元、存储单元、管理单元和智能终端；
其中，所述火灾监测传感器包括若干均匀设置在地下管廊的火灾传感器，用于检测地下管廊的火灾发生情况，并在火灾发生时产生火灾信号，所述火灾信号还内置有对应火灾传感器的第一位置标识；所述火灾监测传感器用于将火灾信号传输到险值界定单元；
所述视频监测模块包括若干均匀设置于地下管廊的摄像头，用于获取所有受控区域的影像信息，得到影像信息组；所述影像信息均带有对应摄像头的第二位置标识；所述视频监测模块用于将影像信息组传输到第一分析单元；所述第一分析单元接收视频监测模块传输的影像信息组，并对其进行存在分析得到进入信息构成进入时间组；
所述存在分析的具体分析步骤为：
步骤一：获取到影像信息组内的所有影像信息；
步骤二：任选一影像信息；
步骤三：从初始时刻起，每间隔指定时间获取一次影像信息的截图，得到截图信息组；
步骤四：获取到截图信息组，将获取到的截图信息与前一个截图信息进行比对，得到差异占比；
步骤五：当差异占比超过预设值时，进行核验步骤，具体为：
S1：借助人脸检测方式，当检测到存在人脸时，则表明此地有人进入；
S2：获取到当下时间点，当有人进入时将该时间点标记为进入时间点，并自动获取到对应影像信息所在的第二位置标识，将第二位置标识和进入时间点融合形成进入信息；
步骤六：实时分析，获取到所有的进入信息构成进入时间组；
所述第一分析单元用于将进入时间组传输到险值界定单元；
所述险值界定单元接收火灾监测传感器传输的火灾信号，所述险值界定单元接收第一分析单元传输的进入时间组；所述险值界定单元用于对火灾信号和进入时间组进行险值分析，具体分析步骤为：
S100：首先获取到火灾信号，并进入位置判定分析，得到火灾发生位置；
S200：获取到火灾发生信号及其对应的火灾发生位置；
S300：获取到进入时间组内所有的进入信息，在获取到火灾发生信号时，根据进入时间点，将在火灾发生时的所有第二位置标识标记为存在位置；
S400：将存在位置标记为Ci，i＝1...n，n为大于零的正整数；对应获取到火灾发生位置；
S500：获取到所有Ci到火灾发生位置的距离，将其标记为离险距离，将离险距离标记为Li，i＝1...n；且Li与Ci一一对应；
S600：利用公式计算险值Q，具体计算公式为
所述险值界定单元用于将险值Q传输到处理器，所述处理器接收险值界定单元传输的险值Q；所述处理器用于对险值Q进行等级裁定，具体裁定方式为：
步骤一：当Q≥X2时，产生高度危险信号；
步骤二：当X3<Q<X2时，产生中等危险信号；
步骤三：当Q≤X3时，产生初等危险信号；X2、X3均为预设值，且满足X2>X3；
所述处理器在产生高度危险信号、中等危险信号和初等危险信号时，将高度危险信号、中等危险信号和初等危险信号传输到显示单元和智能终端；
所述显示单元接收处理器传输的高度危险信号、中等危险信号和初等危险信号，并进行实时显示；所述处理器还用于将高度危险信号、中等危险信号和初等危险信号打上时间戳传输的存储单元进行存储。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的地下综合管廊智能监测分析管理系统，其特征在于，步骤S100中所述位置判定分析的具体分析步骤为：
S101：获取到同时产生的火灾信号的个数，将该个数标记为Gh；
S102：当Gh为零时，表示无火灾发生；
S103：当Gh＝1时，且满足在预设时间T1内，Gh的值增大到大于等于X1时，产生火灾发生信号，X1为预设值；此时将初始检测到火灾信号对应的第一位置标识，标记为火灾发生位置；
S104：当Gh＝2时，且满足在预设时间T1内，Gh的值增大到大于等于X1时，产生火灾发生信号；获取到初始检测到火灾信号对应的两个第一位置标识，将该两个第一位置标识的中点位置标记为火灾发生位置；
S105：当Gh≥3时，且满足在预设时间T1内，Gh的值增大到大于等于X1时，产生火灾发生信号；并将初始时刻发生火灾信号的所有的第一位置标识进行连线组成封闭区域，获取到所有第一位置标识的中心点位置，该中心点位置满足到达所有第一位置标识的距离一致，且中心点位于封闭区域内；将该中心点标记为火灾发生位置。
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的地下综合管廊智能监测分析管理系统，其特征在于，所述气体传感器用于包括若干均匀设置于地下管廊的气体传感器，气体传感器带有第三位置标识，用于实时检测对应的气体浓度，气体传感器具体为氨气传感器，用于实时检测地下管廊各处的氨气浓度；
所述气体传感器用于将气体浓度传输到径逆单元，所述径逆单元接收气体传感器传输的气体浓度，并对气体浓度进行溯源分析，具体分析步骤为：
S010：接收到所有气体传感器检测到的实时气体浓度，组成气体浓度组，并将其标记为Ni，i＝1...m；
S020：实时监测Ni，当存在满足检测初始条件Ni≥Ys的Ni时，检测初始个数，初始个数表示最初检测到该气体浓度超标的气体传感器的个数；初始个数检测方法为：
S021：当检测到第一个满足初始条件的实时气体浓度时，之后实时检测其他的实时气体浓度；
S022：当出现满足初始条件的第二个实时气体浓度时，获取其与第一个满足初始条件的实时气体浓度出现的时间差；
S023：当该时间差不超过Ts时，判定第二个实时气体浓度对应的气体传感器也属于初始个数；Ts为预设值；
S024：获取到满足初始条件的第三个实时气体浓度；
S025：重复步骤S022-023；
S026：依次选定下一个实时气体浓度，直到不满足初始条件的实时气体浓度出现；得到初始个数；
S030：当初始个数为1时，判定对应气体传感器的第三位置标识为起始位置；
当初始个数为2时，则将二者的第三位置标识连线，将其中点标定为起始位置；
当初始个数大于等于3时，则将所有对应气体传感器的第三位置标识的中心点标记为起始点，中心点满足到所有位置的距离相等；
S040：得到起始点，根据时间顺序，将依次检测到的满足初始条件的气体传感器的第三位置标识标注出来，得到气体传输路径，根据各个位置点之间的距离，得到传输速率，传输速率以平均值计算；
S050：得到气体传输路径、起始点和传输速率，将三者融合为扩散信息；
所述管理单元用于录入所有的预设值X1、X2、X3、T1和Ts。
4.根据权利要求3所述的一种基于物联网的地下综合管廊智能监测分析管理系统，其特征在于，所述径逆单元用于将扩散信息传输到处理器，所述处理器接收径逆单元传输的扩散信息，并将其传输到显示单元；所述显示单元接收处理器传输的扩散信息并进行实时显示；所述处理器还用于将扩散信息打上时间戳传输到存储单元，进行实时存储。
5.根据权利要求1所述的一种基于物联网的地下综合管廊智能监测分析管理系统，其特征在于，所述智能终端为手机。
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5168262A (en) * | 1988-12-02 | 1992-12-01 | Nohmi Bosai Kabushiki Kaisha | Fire alarm system |
| JP2001067566A (ja) * | 1999-08-30 | 2001-03-16 | Fujitsu Ltd | 火災検知装置 |
| CN109785570A (zh) * | 2017-12-31 | 2019-05-21 | 湖南汇博电子科技股份有限公司 | 一种消防救援方法、装置、系统及可读存储介质 |
| CN110309620A (zh) * | 2019-07-10 | 2019-10-08 | 河北省建筑科学研究院有限公司 | 基于物联网和bim的地下管廊火灾爆裂监控系统和实施方法 |
| CN110488777A (zh) * | 2019-07-22 | 2019-11-22 | 浙江天澈科技有限公司 | 一种化工厂事故预警及事态跟踪系统 |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102566519A (zh) * | 2010-12-16 | 2012-07-11 | 上海市电力公司 | 一种电力隧道监控系统的设置方法 |
| JP6351224B2 (ja) * | 2012-08-31 | 2018-07-04 | 清水建設株式会社 | 火災時現場対応支援システム |
| CN103810811A (zh) * | 2012-11-12 | 2014-05-21 | 青岛理工大学琴岛学院 | 火灾监测装置 |
| CN204272385U (zh) * | 2014-10-27 | 2015-04-15 | 天津市天安兴导航技术有限公司 | 基于toa测距的消防应急救援系统 |
| CN108131166B (zh) * | 2018-02-23 | 2023-04-14 | 中国矿业大学(北京) | 基于图像的矿井爆炸监测报警系统 |
| DE102018212112A1 (de) * | 2018-07-20 | 2020-01-23 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zum Betreiben eines hoch- oder vollautomatisierten Fahrzeugs |
| CN110556921B (zh) * | 2019-09-11 | 2021-01-15 | 中国南方电网有限责任公司 | 一种用于电网实时运行的安全监控系统 |
-
2020
- 2020-03-24 CN CN202010212254.5A patent/CN111429689B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5168262A (en) * | 1988-12-02 | 1992-12-01 | Nohmi Bosai Kabushiki Kaisha | Fire alarm system |
| JP2001067566A (ja) * | 1999-08-30 | 2001-03-16 | Fujitsu Ltd | 火災検知装置 |
| CN109785570A (zh) * | 2017-12-31 | 2019-05-21 | 湖南汇博电子科技股份有限公司 | 一种消防救援方法、装置、系统及可读存储介质 |
| CN110309620A (zh) * | 2019-07-10 | 2019-10-08 | 河北省建筑科学研究院有限公司 | 基于物联网和bim的地下管廊火灾爆裂监控系统和实施方法 |
| CN110488777A (zh) * | 2019-07-22 | 2019-11-22 | 浙江天澈科技有限公司 | 一种化工厂事故预警及事态跟踪系统 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 烟草企业生产安全事故风险评估方法研究;胡宜旺等;《安全与环境工程》;20181211(第06期);全文 * |
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