火灾自动报警系统设计与分析

火灾自动报警系统能够及时传递火灾信息,预防火灾的发生。但是在执行《火灾自动报警系统设计规范》（GB50116-98）中存在着几个问题,影响了火灾自动报警系统的预警作用。分别对火灾自动报警系统中的报警系统类别的选择、消防设备控制方式的采用、报警系统设置和消防控制室设置等问题进行分析,提出了火灾自动报警系统在工程实践中的设计建议。     

基于遗传算法优化的模糊神经网络在智能楼宇火灾探测中的应用

针对火灾报警系统中存在的漏报、误报问题.提出了基于遗传算法优化的模糊神经网络信息处理方法对火灾信号进行识别.以提高系统报警准确率,降低漏报率.该算法通过仿真实验.结果表明报警的准确率有明显提高;同时,优化后的网络可靠性和泛化能力亦有所提高.这一方法为实现火灾发生时的及早报警和对非火灾信号的准确识别,提供一种新的火灾信号智能识别方法.     

基于遗传算法优化的模糊神经网络在智能楼字火灾探测中的应用

针对火灾报警系统中存在的漏报、误报问题,提出了基于遗传算法优化的模糊神经网络信息处理方法对火灾信号进行识别。以提高系统报警准确率,降低漏报率。该算法通过仿真实验,结果表明报警的准确率有明显提高;同时,优化后的网络可靠性和泛化能力亦有所提高。这一方法为实现火灾发生时的及早报警和对非火灾信号的准确识别,提供一种新的火灾信号智能识别方法。     

光纤光栅感温火灾报警系统在油罐群中的应用

针对目前市场上对火灾报警系统装置的需求,依据光纤光栅温度传感器的原理和应用,提出了一种新的光纤光栅感温火灾报警系统,它具有高精确度、高可靠性、不受电磁干扰等优点.运用MATLAB,对系统所采用的方法进行了模拟,结果表明,该系统可以满足火灾报警要求.     

城市火灾无线报警网络系统

城市火灾无线报警网络系统一、简介城市火灾无线报警网络系统已在北京问世。该系统是航天部二院天宇光电技术开发有限公司研制的一套新型快速反应系统，应用了该公司两项专利技术。该系统引进全新概念，融合了国内外现有报警系统的长处，结合我国现状，采用主动查询与强制...     

智能火灾报警控制系统

介绍一种智能火灾报警控制系统及其工作原理.智能防火技术研究的主要内容是：火灾参数的检测技术，火灾信息处理与自动报警技术，消防设备联动与协调控制技术，消防系统的计算机管理技术，以及火灾监控系统的设计、构成、管理和使用等.该系统由单片机构成，结合CAN总线进行数据传输，采用了独特的整体解决方案，其主要特点为：低功耗，模拟量，报警迅速和抗干扰能力强.实践证明该设计对消防和救灾工作，促进火灾监控系统的应用显示出它的重要性.     

智能火灾报警控制系统设计与实现

给出了一种智能火灾报警控制系统的设计方法、系统软硬件的组成和实现。系统设计中采用多ＣＰＵ 的并行处理方式和智能数据处理方法，实现了系统的实时、准确报警和可靠的联动控制。工程实践表明，系统可靠性高、灵活性强、人机界面友好。     

远程火灾监控系统服务器的设计与实现

远程火灾监控系统是用于远程实现对用户的各种火灾探测报警系统、消防设备进行日常检测、监控及报警信息处理的系统;针对其所具备的功能,采用基于JSP的Web数据库方式实现了服务器部分,并给出其组成、设计及具体实现方法。     

基于多特征的火灾监控系统设计

随着网络摄像机的普及以及图像处理技术的不断发展,基于视频的火灾监控系统得到越来越多的关注。目前基于视频的火灾监控系统的常用方法是通过对火灾发生后产生的火焰进行检测,其缺点在于报警时火灾已经发生。提出的火灾检测系统首先通过运动检测和烟雾刚出现时的运动特征找出疑似烟雾区域,在此基础上在疑似烟雾区域内进行烟雾和火焰联合检测。其中烟雾检测采用烟雾颜色特征以及纹理特征相结合方式,火焰检测采用火焰RGB、HSI两种颜色特征相结合方式,以此提高检测的准确率。实验结果表明,系统可以在火灾蔓延前提供报警并准确检测出火灾着火点的位置,验证了所提方法的有效性。     

高层民用建筑火灾自动报警系统的设计浅析

从工程实践出发,对照规范分析了高层民用建筑火灾自动报警系统的设计,提出了有益的设计建议,以期能提高火灾自动报警系统的设计质量,便于及早发现和通报火灾,减少损失.     

基于PCNN分割的火焰图像检测技术

基于PCNN分割的火灾探测方法,提出了基于计算机视觉和数字图像处理技术的火焰特征计算方法,根据色度学原理对火焰图像进行阈值分割、去除噪声、寻找火焰边界、计算周长和面积、找出火焰特征坐标等处理.从理论分析及实验结果中得出了该方法具有精度高、适应性强、易于计算等特点,可以抵抗常见的干扰对系统的影响,可以提高火灾探测的准确率减少漏判和误判.     

基于支持向量机的火灾探测系统研究

火灾的早期探测技术长期得到火灾预防专家的关注,基于图像型的火灾探测系统成为研究的重点．针对目前的火灾早期探测技术存在的问题,提出基于火灾火焰图像和支持向量机识别原理的火灾识别技术,系统获取火灾初期火焰的六个主要特征,采用基于线性核函数等不同核函数的支持向量机技术进行识别实验,得出基于线性核函数识别火灾的准确率最高的结论．本探测系统一定程度上弥补传统监测系统的缺陷,缩短预报时间,降低误报率．     

基于改进GhostNet-FCOS的火灾检测算法

针对现有火灾检测算法检测精度不佳和算法模型复杂度过高的问题,提出基于改进GhostNet-FCOS的火灾检测算法. 该算法以目标检测网络FCOS为基础,降低通道维数并选用GhostNet作为特征提取网络,以实现轻量化火灾检测算法. 引入动态卷积,在不增加网络宽度和深度的情况下优化主干网络的基础模块,提高对形态多变的火焰图像的特征提取能力. 增加空间注意力模块,优化网络空间特征的表达. 改进正负样本定义和回归损失函数,优化训练过程中算法模型对标注框内不同区域的关注程度. 在自建火灾数据集和公开数据集中的实验结果表明,该算法在检测精度和模型复杂度方面具有优势. 该算法在自建火灾数据集中的检测精度为90.9%,参数量为4.58×10⁶,浮点计算量为31.45×10⁹.     

FNN在火灾探测系统中的应用

尝试将模糊神经网络（FNN）应用到消防系统中,利用FNN对火灾信号进行处理,使其不仅能有效降低消防系统的漏报警、误报警率,而且还可以适应各种不同的环境和工作条件,从而真正实现消防系统的自适应。该方法结合了神经网络和模糊逻辑的优点,弥补不足,优势互补,具有很大的优越性。将此算法转化为C语言代码应用到测试系统中,系统在降低误报警、漏报警方面有着明显改善。     

复杂环境下小尺度烟火目标检测研究

针对复杂环境下起火点目标尺寸较小、起火点特征易与实际场景混淆导致烟火检测效率及准确率低等问题，提出了一种基于改进YOLOv5的小尺度烟火目标检测方法.首先，在原始YOLOv5模型输出的第3个检测层上增加第4个检测层，以此获取更大的特征图对小目标进行检测，加强网络模型的特征提取能力.其次，为解决目标在被遮挡的场景中容易出现漏检的问题，将原网络中用于计算目标框损失函数的GIoU_Loss替换成DIoU_Loss.最后，利用TensorRT对模型进行压缩和加速优化，并将其部署到Jetson TX2开发板上进行加速推理实验，通过复制增强方法扩充实际烟火场景数据.大量实验结果表明，本文所提方法用于复杂环境下的小尺度烟火目标检测不仅检测速度快而且精度高，适于推广应用.     

高大空间建筑火灾探测及扑救技术发展思考

本文结合高大空间建筑特点,分析了传统火灾探测与扑救技术所面临的问题。以此提出高大空间建筑火灾探测扑救技术的三个发展趋势：多传感器融合实现智能化数据处理;视频图像技术实现火灾探测和火源定位;GIS和VR技术实现实时高效灭火。结合发展趋势,概述了国内外高大空间火灾探测与扑救问题的研究现状,指出各自的特色和存在的问题。最后针对高大空间建筑火灾探测扑救系统的开发,概述了系统的功能模块划分以及软硬件开发环境的配置。     

安徽广电项目大空间消防控制系统的设计分析

本文结合安徽广播电视新中心项目的消防系统设计,提出一种大空间智能火灾报警及联动控制系统.通过自动检测火灾前期的发生情况和联动控制消防设备,从而达到及时灭火目的.     

具有高区分度的视频火焰检测方法

为了在视频监控系统中准确地判断火焰区域并预测火灾的发生,提出一种新的基于人工神经网络的视频火焰检测方法.该方法在分析火焰的运动和三维颜色特征的基础上,分别通过傅里叶变换和圆形度分析、角点检测的方法研究火焰的闪烁频率、几何形状对应的时空域特征,采用获得的各类特征构成概率向量作为人工神经网络分类模型的输入,输出表示火灾发生的概率.在保持检测准确率的同时,该方法通过实验选择最优的参数组合解决神经网络容易陷入局部极值及收敛慢的问题.该方法可以区分大空间（隧道、仓库、博物馆等建筑物）中闪烁的车灯和真实火焰,能够避免在实际的视频监控系统应用中将闪烁车灯误判为火焰,有效减少环境光对检测结果的影响,降低火灾火焰的误报率.实验结果表明,采用该方法在保持检测实时性的同时,能够达到96%的检测正确率.     

光纤光栅隧道火灾探测系统在隧道消防中的应用

隧道火灾有其自身特殊性并且危害很大,根据隧道火灾的特点选用光纤光栅隧道火灾探测系统;该系统使用光纤作为感温元件和信号传输介质,以防灾报警为主要目的。针对隧道消防问题,分析了隧道火灾的危险及隧道火灾的特点,阐述了光纤光栅隧道火灾探测系统的工作原理、系统功能与特点．并结合工程实例介绍了该系统在隧道消防施工中的应用。