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。     

火灾探测技术发展趋势

论述了火灾探测的基本原理与方法、火灾探测技术的分类、火灾探测技术的现状及存在的问题。提出了火灾探测技术的热点研究问题，如复合探测技术、光纤测温技术、火灾信号处理技术、火灾早期探测技术等。对高可靠性、智能化、快速响应的新型火灾探测技术的研究是火灾探测领域研究的热点，并从探测器、探测算法以及同自动化、现代通讯及其他领域新技术的进一步融合等方面的研究，展望了火灾探测技术的发展趋势。     

对中庭设置火灾自动探测报警系统的探讨

目前建筑消防规范对中庭火灾自动探测报警系统的要求不完善,还不能满足实际工程的需要,针对目前存在的问题进行了讨论,根据中庭建筑形式和中庭烟气流动特点,论述了中庭内设置火灾自动探测报警系统的必要性,并提出了几项具体措施以供探讨。     

分形编码技术在图像型火灾烟雾探测中的应用研究

图像型火灾探测技术是火灾探测领域中近几年发展起来的较新的技术分支，由于其自身非接触性探测等优越性，成为国内外火灾探测领域关注的焦点。文章介绍了图像型火灾烟雾探测技术的发展和现状，并针对火灾烟雾的分形特征引入分形编码技术，分析了通过基于K均值聚类方法的分形编码技术进行烟雾图像分割的实用性。     

火灾探测技术的研究现状及发展趋势

文章介绍了目前火灾探测领域的几项热门研究,阐述了该领域的研究现状,并结合当今社会火灾探测技术所面临的新形势、新情况和新问题,提出了多传感器复合探测和智能化、网络化探测是今后火灾探测领域的发展趋势。     

火灾报警系统发展趋势

本文简要阐述了火灾报警系统的基本现状,重点介绍了现代图像、激光、光纤等新型探测技术,指出了新型探测技术与传统探测技术的区别和联系,提出了城市火灾联网监控系统以及无线技术必将成为今后的发展方向。     

高层建筑中火灾报警控制系统的设计及应用

对火灾自动报警控制系统及智能火灾报警控制系统的特征进行了分析,在高层建筑设计中采用智能火灾报警控制系统的主一从式网络结构,解决了高层建筑与大型建筑中探测区域广,探测器数量多,原有系统不能适应等问题。     

基于模糊神经网络融合技术的智能火灾预警系统

根据当今火灾探测的现状和实现火灾早期探测的需求,将多传感器数据融合技术应用在火灾预警系统中.选择多个传感器对火灾过程的多参数进行监测,特别对火灾发生初期产生的异常信息进行全面监控,弥补了采用单一传感器的不足,扩展了时间上和空间上的监测范围.系统采用基于模糊神经网络多传感器融合技术,增强了系统报警输出的灵敏度和可靠性,实现了提前预警的目的.     

早期火灾火焰尖角计算算法的研究

图像型火灾探测技术相对于传统火灾探测方法有诸多优势,适合大空间、大面积或野外环境,恶劣环境等条件下火灾的探测。早期火灾的判别多采用多个判据,如火焰面积,边缘变化等。火焰尖角数目和圆形度是早期火灾火焰的重要边缘特征。各识别判据的准确计算可以得到更加准确的火灾识别效果。通过火焰面积和圆形度两个判据判断火灾还存在一定的误判。火焰尖角数目配合其它两个判据可以有效地提高火焰的识别准确性,减少误判。     

引入新数据源的D-S融合检测方法

针对火灾检测时延过长的问题,该文引入新的火灾探测数据源,将模糊逻辑和D-S证据理论融合,提出一种信号火灾探测方法。该方法使用CO浓度、烟雾浓度、温度、O₂浓度以及热释放速率等作为火灾探测数据源,建立火灾判别概率函数,计算各个数据源的无火、阴燃火和明火的判别概率,结合Jousselme距离为数据源分配权重,最终通过D-S证据理论对多源判别信息进行融合。仿真结果表明,该方法相比于未引入O₂浓度和热释放速率的火灾探测方法,能提早3~5 s探测出火灾,提升了火灾探测及时性。     

模糊神经网络分布智能火灾自动探测技术

介绍了基于模糊神经网络推理的分布智能火灾自动探测算法、长线传输双向数字通信现场总线技术和火灾自动报警控制系统的硬件平台、工作原理及系统总体设计思想．实践表明：该系统具有探测灵敏度高、误报率低,性能稳定,实用性强,工程造价低等特点．     

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．     

浅谈智能化建筑中的火灾自动报警系统

随着经济建设的迅猛发展,高层、超高层、地下建筑、大空间建筑以及各类工业建筑如雨后春笋,这类建筑由于人员密集,设备复杂,对消防提出了越来越高的要求,消防设施是现代建筑必须设置和具备的,火灾自动报警技术的应用与推广,能及时发现火灾通报火情、人员疏散,并通过自动消防设施,将火灾消灭在萌芽状态,最大限度地减少火灾的危害。     

火灾报警领域的图像处理技术应用研究

烟雾传感器、红外探测器等常常被用于火灾报警。传统的图像报警系统一般是根据图像特性直接做出判断,但还有一定的误报率。因此,我们在计算机图像处理技术中引入了模糊控制理论,将各种火灾特征有效地结合起来判断灾情,从而提高火灾报警的准确性。     

地铁列车火灾探测报警系统设计

介绍了火灾烟雾探测方法,设计了一个基于火灾烟雾图像模糊特性的地铁列车火灾探测报警系统。系统主机通过车载视频监控系统获取车厢内图像,利用图像空域微分法火灾探测法检测出火灾的发生,将火警信息通过数传电台发送至附近车站。车站应急照明疏散控制器依据火警信息生成疏散预案并联动BAS系统送风设备,引导乘客从安全方向疏散。实验结果证明,该系统探测火灾发生的准确率高,运行稳定。     

线路防火在民用建筑中的设计与应用

目前城市中高层、超高层建筑、大面积综合楼、大面积商场的出现，使各种用电设备增度、用电负荷增大，导致城市火灾中电气火灾特别是电气线路火灾问题频发，为减少电气火灾频发现象，本文就建筑线路在选型、设计、应用中的防火问题进行探讨。     

某建筑物火灾后主体结构检测鉴定与处理

通过对某二层住宅楼火灾后主体结构的检测鉴定与处理,分析火灾对建筑物的影响,探讨火灾后建筑结构的检测鉴定方法,提出火灾后建筑结构的处理方法,为同类建筑结构的火灾后检测鉴定及处理提供参考.     

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.     

基于神经网络的网络传感器火灾报警系统

利用网络化多传感器技术设计了数据融合模块,基于神经网络BP算法良好的非线性映射能力．对温度传感器、烟雾传感器和一氧化碳传感器同时探测的数据进行智能化融合处理。结果表明：该火灾报警系统能准确地识别火灾信号,明显减少了误报和漏报率。     

关于火灾报警控制系统的技术研究

随着我国经济实力的提高,此起彼伏的高楼大厦拔地而起,高楼建筑越来越受人们的关注和喜爱,但随着高楼建筑增多的同时,也给人们带来一定的安全隐患,一旦发生火灾,会危机到整个建筑内居民的安全,为了能够在发生火灾时第一时间进行采取解决措施,必须在高层建筑内安装火灾报警系统,本文通过对火灾报警控制系统进行简单了解,进而对火灾报警控制系统的技术进行研究.