CN112947147A - 一种基于多传感器及云平台算法的消防机器人 - Google Patents

一种基于多传感器及云平台算法的消防机器人 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于多传感器及云平台算法的消防机器人，包括微处理器、控制单片机、温湿度传感器、可燃气体传感器、光电烟雾传感器、wifi摄像头、GPS定位模组、灭火器和数据云平台。所述消防机器人会在收集温湿度数据，可燃气体浓度，烟雾，实时图像信息后，数据云平台采用多传感器融合算法—人工神经网络算法，分析其特征进而判断火灾级别，同时发出报警声音，是否需要进行灭火喷水处理。本发明能对火灾发生前期的重要特征进行实时监测并提供保护措施，能够明显提高火灾预警的准确率降低误报率。

Description

一种基于多传感器及云平台算法的消防机器人
技术领域
本发明涉及一种火灾检测和预警的智能消防系统，尤其是一种基于多传感器及云平台算法的消防机器人，属于公共安全领域。
背景技术
随着我国建筑行业的快速发展，大型建筑物的不断增加，人口基数不断扩大。如果不具备安全，可靠的消防系统，当这些大型建筑物发生火灾时，由于火势向四周扩散极快，导致火灾现场的人们安全及时逃离火灾和消防工作人员完成灭火任务困难重重。
近些年来，我国每年发生火灾次数都有几十万起，造成严重的人员伤亡和直接财产损失，针对这一严重的现象，消防系统的完善在我们的日常生活中显得越来越重要。在传统的消防系统中，单一的火灾感知模块存在误报率、漏报率高，消防效率低下的缺陷，而且人起着至关重要的作用，火灾通过我们的视觉和嗅觉来发现，然后告知并组织相关人员进行灭火任务，很容易导致错过消防的最佳时机，使得消防效率低下，利用现代高科技手段及时地发现火灾源并及时采取有效消防措施扑灭初期火焰，可以大大减少各种损失。
发明内容
本发明的目的是针对现有单一传感器消防系统的不足，提供一种基于多传感器及云平台算法的消防机器人，由于融合了多种传感器，其抗干扰能力强，适用性好数据云平台采用多传感器融合算法—人工神经网络算法，可以综合处理多个传感器采集的数据，分析其特征并做出智能决策。
为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于多传感器及云平台算法的消防机器人，包括微处理器、控制单片机、温湿度传感器、可燃气体传感器、光电烟雾传感器、wifi摄像头、GPS定位模组、灭火器和数据云平台，所述温湿度传感器、可燃气体传感器和光电烟雾传感器连接控制单片机；所述控制单片机、wifi摄像头、GPS定位模组和灭火器连接微处理器；所述微处理器连接数据云平台；所述器件在收集温湿度数据、可燃气体浓度、烟雾、实时图像信息后，数据云平台采用多传感器融合算法—人工神经网络算法，分析其特征进而判断火灾级别，同时发出报警声音，是否需要进行灭火器喷水处理。
优选地，所述基于多传感器及云平台算法的消防机器人的第一层结构由所述控制单片机、所述温湿度传感器和所述可燃气体传感器组成。所述温湿度传感器的数据线和时钟信号线与所述单片机的接口相连，将温湿度数据传输至后端的数据云平台，实时检测环境温湿度的变化；所述可燃气体传感器实时检测空气中可燃气体的浓度，其输出的模拟电压连接所述控制单片机的AD转换引脚，将模拟电压转换成气体浓度值，并将气体浓度值传输至后端的数据云平台。
优选地，所述基于多传感器及云平台算法的消防机器人的第二层结构由所述光电烟雾传感器和所述控制单片机组成。当空气中有烟雾时，所述光电烟雾传感器将光信号转换为电信号，引起所述控制单片机IO口电平变化，并将电信号数据传输至后端的数据云平台。
优选地，所述基于多传感器及云平台算法的消防机器人的第三层结构由所述wifi摄像头、所述GPS定位模组和所述灭火器组成。当传输到数据云平台的数据出现异常时，就会启动所述wifi摄像头和所述GPS定位模组，同时启动机器人进行巡逻，定位火灾发生的位置。所述wifi摄像头可以将实时图像传输至数据云平台，数据云平台采用多传感器融合算法—人工神经网络算法，综合分析采集的数据和图像的特征，并把实时图像与数据云平台神经网络训练的火焰图像进行比较，判断火灾级别并发出报警声音，是否进行灭火喷水处理。
优选地，所述基于多传感器及云平台算法的消防机器人的第四层结构由所述微处理器和所述数据云平台组成。所述数据云平台储存各传感器采集的火灾数据，采用多传感器融合算法—人工神经网络算法，实现火灾的特征识别，信息融合，预警判断，智能决策。
本发明与现有技术相比较，具有如下显而易见的突出实质性特点和显著优点：
1.与传统火灾消防系统相比，本发明基于多传感器及云平台算法的消防机器人能及时检测并发现火灾，及时消除初期火灾，及时传输火灾信息，将火灾扑灭在萌芽阶段；
2.与传统火灾消防系统相比，本发明基于多传感器及云平台算法的消防机器人融合了多种传感器，误报率、漏报率低，克服了消防效率低下的表现；
3.与传统火灾消防系统相比，本发明基于多传感器及云平台算法的消防机器人采用多传感器融合算法—人工神经网络算法，能融合各传感器数据预测火灾发生的可能性，并判断火灾级别；
4.与传统火灾消防系统相比，本发明基于多传感器及云平台算法的消防机器人是各传感器，火灾预警和启动灭火于一体的消防系统；
5.与传统火灾消防系统相比，本发明运用多传感器数据融合技术能增强系统生存能力，提高整个系统的可靠性和鲁棒性，增强数据的可信度，并提高精度，扩展整个系统的时间、空间覆盖率，增加系统的实时性和信息利用率等。
附图说明
图1为本发明基于多传感器及云平台算法的消防机器人总体结构示意图。
图2为本发明多传感器信息融合的流程。
图3为本发明实施的流程示意图。
具体实施方式
下面将优选实施例结合附图进一步阐述本发明。
实施例一
参见图1～图3，一种基于多传感器及云平台算法的消防机器人，包括微处理器001、控制单片机002、温湿度传感器003、可燃气体传感器004、光电烟雾传感器005、wifi摄像头006、GPS定位模组007、灭火器008和数据云平台009，其特征在于：所述温湿度传感器003、可燃气体传感器004和光电烟雾传感器005连接控制单片机002；所述控制单片机002、wifi摄像头006、GPS定位模组007和灭火器008连接微处理器001；所述微处理器001连接数据云平台009；所述器件在收集温湿度数据、可燃气体浓度、烟雾、实时图像信息后，数据云平台009采用多传感器融合算法—人工神经网络算法，分析其特征进而判断火灾级别，同时发出报警声音，是否需要进行灭火器008喷水处理。
本实施例基于多传感器及云平台算法的消防机器人，由于融合了多种传感器，其抗干扰能力强，适用性好数据云平台采用多传感器融合算法—人工神经网络算法，可以综合处理多个传感器采集的数据，分析其特征并做出智能决策。
实施例二
本实施例与实施例一基本相同，特别之处如下：
所述温湿度传感器003的数据线和时钟信号线与所述单片机002的接口相连，将温湿度数据传输至后端的数据云平台009，实时检测环境温湿度的变化；所述可燃气体传感器004实时检测空气中可燃气体的浓度，其输出的模拟电压连接所述控制单片机002的AD转换引脚，将模拟电压转换成气体浓度值，并将气体浓度值传输至后端的数据云平台009。
当空气中有烟雾时，所述光电烟雾传感器005将光信号转换为电信号，引起所述控制单片机002IO口电平变化，并将电信号数据传输至后端的数据云平台009。
当传输到数据云平台009的数据出现异常时，就会启动所述wifi摄像头006和所述GPS定位模组007，同时启动机器人进行巡逻，定位火灾发生的位置，所述wifi摄像头006可以将实时图像传输至数据云平台009，数据云平台009采用多传感器融合算法—人工神经网络算法，综合分析采集的数据和图像的特征，并把实时图像与数据云平台神经网络训练的火焰图像进行比较，判断火灾级别并发出报警声音，是否进行灭火器008喷水处理。
所述数据云平台009储存各传感器采集的火灾数据，采用多传感器融合算法—人工神经网络算法，实现火灾的特征识别，信息融合，预警判断，智能决策。
本实施例基于多传感器及云平台算法的消防机器人能及时检测并发现火灾，及时消除初期火灾，及时传输火灾信息，将火灾扑灭在萌芽阶段；本实施例基于多传感器及云平台算法的消防机器人融合了多种传感器，误报率、漏报率低，克服了消防效率低下的表现；本实施例基于多传感器及云平台算法的消防机器人采用多传感器融合算法—人工神经网络算法，能融合各传感器数据预测火灾发生的可能性，并判断火灾级别；本实施例基于多传感器及云平台算法的消防机器人是各传感器，火灾预警和启动灭火于一体的消防系统；本实施例运用多传感器数据融合技术能增强系统生存能力，提高整个系统的可靠性和鲁棒性，增强数据的可信度，并提高精度，扩展整个系统的时间、空间覆盖率，增加系统的实时性和信息利用率等。
实施例三
如图1所示，该消防机器人由微处理器001，控制单片机002，温湿度传感器003，可燃气体传感器004，光电烟雾传感器005，wifi摄像头006，GPS定位模组007，灭火器008，数据云平台009组成。所述消防机器人会在收集温湿度数据，可燃气体浓度，烟雾，实时图像信息后，数据云平台采用多传感器融合算法—人工神经网络算法，分析其特征进而判断火灾级别，同时发出预警声音，是否需要进行灭火喷水处理。
如图2所示，本文的发明结合了多传感器，针对各传感器采集的数据，依赖于传感器的类型，进行同类数据的融合，然后进行数据特征提取和识别，最后做出决策处理。
如图3所示，该消防机器人的具体工作流程如下：所述基于多传感器及云平台算法的消防机器人的第一层结构由所述控制单片机002、所述温湿度传感器003和所述可燃气体传感器004组成。所述温湿度传感器003采用的是SHT20温湿度传感器，所述控制单片机002为STM32单片机。所述温湿度传感器003采用IIC通讯，故所述温湿度传感器003的SDA数据线和SCL时钟信号线与所述控制单片机002的IIC接口相连，将温湿度数据传输至后端的数据云平台，实时检测环境温湿度的变化。所述可燃气体传感器004采用的是MQ-5传感器，其AOUT口输出的模拟电压连接所述控制单片机002的AD转换引脚，将模拟电压转换成气体浓度值，并将气体浓度值传输至后端的数据云平台009。
所述基于多传感器及云平台算法的消防机器人的第二层结构由所述光电烟雾传感器005和所述控制单片机002组成。当空气中有烟雾时，所述光电烟雾传感器005将光信号转换为电信号，引起所述控制单片机IO口电平变化，并将电信号数据传输至后端的数据云平台009。
所述多传感器结合的智能消防系统的第三层结构由所述wifi摄像头006、所述GPS定位模组007和所述灭火器008组成。对所有传输至数据云平台的传感器数据实行多传感器融合算法—人工神经网络算法，提取数据的特征并进行识别，当传输到数据云平台的数据出现异常时，就会启动所述wifi摄像头006和所述GPS定位模组007，同时启动机器人进行巡逻，定位火灾发生的位置。所述wifi摄像头006可以将实时图像传输至数据云平台，数据云平台采用多传感器融合算法—人工神经网络算法，综合分析采集的数据和图像的特征，并把实时图像与数据云平台神经网络训练的火焰图像进行比较，判断火灾级别并发出报警声音，对火灾位置进行灭火喷水处理。
所述基于多传感器及云平台算法的消防机器人的第四层结构由所述微处理器001和所述数据云平台009组成。所述数据云平台009储存各传感器采集的火灾数据，采用多传感器融合算法—人工神经网络算法，实现火灾的特征识别，信息融合，预警判断，智能决策。
综上所述，上述实施例基于多传感器及云平台算法的消防机器人，包括微处理器、控制单片机、温湿度传感器、可燃气体传感器、光电烟雾传感器、wifi摄像头、GPS定位模组、灭火器和数据云平台。所述消防机器人会在收集温湿度数据，可燃气体浓度，烟雾，实时图像信息后，数据云平台采用多传感器融合算法—人工神经网络算法，分析其特征进而判断火灾级别，同时发出报警声音，是否需要进行灭火喷水处理。上述实施例能对火灾发生前期的重要特征进行实时监测并提供保护措施，能够明显提高火灾预警的准确率降低误报率。
上面对本发明实施例结合附图进行了说明，但本发明不限于上述实施例，还可以根据本发明的发明创造的目的做出多种变化，凡依据本发明技术方案的精神实质和原理下做的改变、修饰、替代、组合或简化，均应为等效的置换方式，只要符合本发明的发明目的，只要不背离本发明的技术原理和发明构思，都属于本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于多传感器及云平台算法的消防机器人，包括微处理器(001)、控制单片机(002)、温湿度传感器(003)、可燃气体传感器(004)、光电烟雾传感器(005)、wifi摄像头(006)、GPS定位模组(007)、灭火器(008)和数据云平台(009)，其特征在于：所述温湿度传感器(003)、可燃气体传感器(004)和光电烟雾传感器(005)连接控制单片机(002)；所述控制单片机(002)、wifi摄像头(006)、GPS定位模组(007)和灭火器(008)连接微处理器(001)；所述微处理器(001)连接数据云平台(009)；所述器件在收集温湿度数据、可燃气体浓度、烟雾、实时图像信息后，数据云平台(009)采用多传感器融合算法—人工神经网络算法，分析其特征进而判断火灾级别，同时发出报警声音，是否需要进行灭火器(008)喷水处理。
2.根据权利要求1所述的基于多传感器及云平台算法的消防机器人，其特征在于：所述温湿度传感器(003)的数据线和时钟信号线与所述单片机(002)的接口相连，将温湿度数据传输至后端的数据云平台(009)，实时检测环境温湿度的变化；所述可燃气体传感器(004)实时检测空气中可燃气体的浓度，其输出的模拟电压连接所述控制单片机(002)的AD转换引脚，将模拟电压转换成气体浓度值，并将气体浓度值传输至后端的数据云平台(009)。
3.根据权利要求1所述的基于多传感器及云平台算法的消防机器人，其特征在于：当空气中有烟雾时，所述光电烟雾传感器(005)将光信号转换为电信号，引起所述控制单片机(002)IO口电平变化，并将电信号数据传输至后端的数据云平台(009)。
4.根据权利要求1所述的基于多传感器及云平台算法的消防机器人，其特征在于：当传输到数据云平台(009)的数据出现异常时，就会启动所述wifi摄像头(006)和所述GPS定位模组(007)，同时启动机器人进行巡逻，定位火灾发生的位置，所述wifi摄像头(006)可以将实时图像传输至数据云平台(009)，数据云平台(009)采用多传感器融合算法—人工神经网络算法，综合分析采集的数据和图像的特征，并把实时图像与数据云平台神经网络训练的火焰图像进行比较，判断火灾级别并发出报警声音，是否进行灭火器(008)喷水处理。
5.根据权利要求1所述的基于多传感器及云平台算法的消防机器人，其特征在于：所述数据云平台(009)储存各传感器采集的火灾数据，采用多传感器融合算法—人工神经网络算法，实现火灾的特征识别，信息融合，预警判断，智能决策。
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