基于视频的嵌入式森林火灾预警系统

针对目前我国森林火情远程监控中长时间不间断监测、建设成本高的不足,提出了一种基于视频的嵌入式森林火灾监测和报警的系统。嵌入式处理器对安插在森林监测点摄像头采集到的视频图像,通过昼间或夜间火情识别算法进行智能处理,当潜在异常确认为异常发生时,通过无线网络将火情信息传送到监控中心,交由工作人员做进一步处理,避免了长时间不间断监控。与现有其他同类系统的比较表明：该系统对于我国森林火情监测有较大的实用价值。     

智能网络运维监控系统

我国在自动化的监控手段方面还比较缺乏,完全无法做到及时且全面的对多个业务项目系统的真实运行情况以及运行状态进行有效的掌握,运维管理所采用的管理模式是传统形式中的被动形式管理模式.因此,为了给网络系统提供更加具有可靠性和安全性的工作,文章将智能化的网络运维监控系统作为主要的研究对象,对其系统结构以及系统功能进行详细的介绍,并将SNMP协议和ICMP协议作为网络运维系统的基础,对其进行详细的设计,同时对系统中的软件设计方案进行了周密的探讨.     

无线传感器网络在电力铁塔山火监测中的应用

山火燃烧形成的导电物质,在导线与地面间产生大量电荷,造成导线对地放电;烟雾使得输电线路之间发生空气间隙被击穿,导致线路跳闸或停运事故。针对山火导致输电线路跳闸故障多发且防治困难的问题,基于无线传感器网络技术,选取变电站周围3个塔架,安装三套山火监测设备,对变电站周围的烟雾、温湿度、CO和H2S进行实时监测,系统实现了对变电站周围的火情发现和输电线路运行的火险警告。监测结果表明:在4月23号~6月16号期间,温度的变化范围为10~35℃,湿度的变化范围为20%~80%RH,CO的变化范围为(0~7)×10-6,H2S为0。系统运行至今,成功监测变电站周围两次森林火灾。     

森林火灾移动预警系统的UML建模

林火预警技术是当前研究的热点技术,本文构建了一种基于WSN-GPRS-Internet多网络的森林火灾移动预警系统,实现区域性火险预报。文中建立了该系统的UML模型,并结合JavaME和JavaEE两种技术平台和Struts开源框架设计了JavaME和JavaEE的集成框架,从较高层次可视化地展现了预警系统原型。     

基于Agent的森林火灾系统建模仿真

为研究森林火灾系统的整体发展态势及演化规律,引入面向模式的基于Agent的建模方法,进行了融合自然、社会微观作用机理的计算机仿真研究,以Agent元模型为软件实现基础建立起森林火灾系统模型,有机融合了林火蔓延的元胞自动机模式和协作扑救的网络协作模式.对森林火灾系统模型进行动态仿真实验,实验结果表明了有关模式对系统态势发展的影响,以及基于Agent的建模方法对森林火灾系统研究的有效性.     

一种铝线生产智能监控系统

鉴于某铝线生产车间已经实现了WiFi网络全覆盖的情况,设计了一种基于WiFi无线传输的生产智能监控系统。监控终端外围设备将采集到的现场数据以无线WiFi方式上传至上位机,企业管理者可通过上位机监控软件实时查看生产数据,了解第一手生产资料。上位机同时可以自动完成信息反馈,监控终端根据反馈数据能实时控制生产进程。该系统针对工业现场环境中布线难的问题提出了WiFi无线传输的设计方案,切实解决了铝线企业对现场生产的实时监控问题。     

智能液体点滴监控系统的设计

本监控系统采用多机通信,一个主站控制多个从站和主机之间的数据传输,并采用光电技术检测液体点滴的速度。单片机控制步进电机带动蠕动泵实现对滴速的控制,软件根据检测结果实现对控制电路的自适应调节,通过按键或上位机软件实时设置点滴速度、输液量及床位号,输液结束或输液速度发生异常时,从站使用发光二极管和蜂鸣器报警,并将报警信号通过串行口传送至主站,主站通过监控软件和蜂鸣器实现声光报警。实验证明本系统具有电路简单、检测精度高、响应速度快等优点。     

基于图像型森林火灾无线远程监控系统

针对目前我国森林火情远程监控中长时间不间断监测、运行成本过高等问题,提出了一种基于Linux系统和AT91RM9200处理器为平台的森林火灾监控系统。嵌入式处理器通过安装在森林监测点摄像头获取图像信息,采用图像增强、颜色聚类等图像处理手段,提取图像的颜色信息及其闪烁频率特性,运用火情识别算法判断视频图像帧是否含有火灾火焰,如果系统判断火灾发生,将火情信息通过无线网络传送到监控中心,交由上位机的监测人员做进一步处理。     

水流量远程智能监测系统的设计

采用先进的智能化监测系统对水流量进行监督,预防水资源无故浪费,减少水体漏失,提高水资源利用率。本文针对水流量远程智能监测技术展开讨论,分析了这一技术系统的设计方法。     

智能温度监测及电话语音报警系统

为在无人值守情况下实现对多点温度实时监测,并在温度超过设定范围时及时通知相关人员,设计了基于PIC单片机控制、多点温度采集、串口通信、键盘和显示控制、语音录制和播放以及电话拨号控制的智能温度监测及电话语音报警系统。介绍了系统结构、硬件电路设计和软件实现。该系统设计灵活,使用方便,报警迅速有效,且成本较低,具有广泛的适用范围。     

智能立交桥融雪喷洒远程监控系统

设计了一个智能立交桥融雪喷洒远程监控系统。以WinCC为上位机监控核心,由研华模块ADAM4068、ADAM4117为下位机的控制和采集模块,由以太网转485模块来实现上位机与下位机的连接。西门子S7-200作为循环控制装置,控制电磁阀的循环开闭。通过VPN技术实现远程组网,保证数据传输的安全性。通过WinCC监控界面来监视下位机的数据情况并且实现对下位机电磁阀的控制,从而控制融雪剂的喷洒。     

An intelligent system for forest fire risk prediction and fire fighting management in Galicia

Over the last two decades in southern Europe, more than 10 million hectares of forest have been damaged by fire. Due to the costs and complications of fire-fighting a number of technical developments in the field have been appeared in recent years. This paper describes a system developed for the region of Galicia in NW Spain, one of the regions of Europe most affected by fires. This system fulfills three main aims: it acts as a preventive tool by predicting forest fire risks, it backs up the forest fire monitoring and extinction phase, and it assists in planning the recuperation of the burned areas. The forest fire prediction model is based on a neural network whose output is classified into four symbolic risk categories, obtaining an accuracy of 0.789. The other two main tasks are carried out by a knowledge-based system developed following the CommonKADS methodology. Currently we are working on the trail of the system in a controlled real environment. This will provide results on real behaviour that can be used to fine-tune the system to the point where it is considered suitable for installation in a real application environment.     

基于地理信息系统的森林火灾自动识别

运用图像处理、模式识别和地理信息系统(GIS)技术进行森林火灾自动判别,在GIS中自动识别并定位火点.当识别为疑似火情时自动锁定云台并进行防火报警.通过数字云台传回的方位角和俯仰角数据与防火地理信息系统进行连接,计算森林火灾发生的具体位置并进行火点空间定位以辅助森林防火指挥决策.     

林火巡护与扑救车载定位系统设计

针对林火发生的特点,结合我国林区现状,研究并设计了用于林火地面巡护与早期扑救的车载卫星定位系统和远程管理软件系统,结合卫星定位系统和移动互联网技术,实时精确地采集和回传灾害现场的关键信息,生成地图地形标记,为防火指挥部门提供详细准确的火灾现场数据。实验表明,该系统可以实时可靠地回传现场坐标、海拔、温度等信息,地图位置标注准确。     

基于ZigBee的森林火灾监控报警系统

为实现低成本森林远程火灾自动报警,设计了一套基于ZigBee、GPRS和太阳能光伏的森林火灾监控报警系统。以CC2430为节点控制传感器采集图像和数据,本地通信时,数据通过ZigBee无线传感网络实现整片森林之间的通信,ZigBee节点间采用网状网络的自组网方式;远程通信时,协调器将处理好的数据通过GPRS技术传到监控中心以实现数据的显示和存储等;出现异常情况时,监控中心开启自动报警系统。系统采用太阳能供电,节约能源、减少布线。实验结果表明,该系统能够快速准确监控远程实时状况,并控制远程协调器,实现自动监控、报警功能,具有广泛的应用前景。     

A mobility constraint model to infer sensor behaviour in forest fire risk monitoring

Wireless sensor networks (WSNs) play an important role in forest fire risk monitoring. Various applications are in operation. However, the use of mobile sensors in forest risk monitoring remains largely unexplored. Our research contributes to fill this gap by designing a model which abstracts mobility constraints within different types of contexts for the inference of mobile sensor behaviour. This behaviour is focused on achieving a suitable spatial coverage of the WSN when monitoring forest fire risk. The proposed mobility constraint model makes use of a Bayesian network approach and consists of three components: (1) a context typology describing different contexts in which a WSN monitors a dynamic phenomenon; (2) a context graph encoding probabilistic dependencies among variables of interest; and (3) contextual rules encoding expert knowledge and application requirements needed for the inference of sensor behaviour. As an illustration, the model is used to simulate the behaviour of a mobile WSN to obtain a suitable spatial coverage in low and high fire risk scenarios. It is shown that the implemented Bayesian network within the mobility constraint model can successfully infer behaviour such as sleeping sensors, moving sensors, or deploying more sensors to enhance spatial coverage. Furthermore, the mobility constraint model contributes towards mobile sensing in which the mobile sensor behaviour is driven by constraints on the state of the phenomenon and the sensing system.     

基于ZigBee技术的草原火灾监测系统设计

在探讨草原起火因素的基础上,提出了一种基于ZigBee技术的草原火灾监测系统,该系统可对草原气候的空气温湿度、风速和风向信息进行实时与远程监测.给出了系统的总体结构,并对传感器节点、路由节点以及协调器节点的硬件结构与软件流程进行了设计.该系统具有低功耗、组网简单、稳定可靠等特点,满足了草原火灾监测系统的设计要求.     

基于加权支持向量回归的火灾智能探测系统

火灾的早期探测是较为复杂且具有重要意义的研究课题。针对传统火灾探测方法存在的不足,提出了一种基于加权支持向量回归的火灾智能探测系统,加权支持向量回归算法克服了神经网络过学习等不足,及标准支持向量回归中未考虑各样本重要性的差异问题,实验结果表明此火灾智能探测系统优于基于神经网络和标准支持向量回归的探测系统,探测效果显著,具有良好的应用前景。     

A framework for use of wireless sensor networks in forest fire detection and monitoring

Forest fires are one of the main causes of environmental degradation nowadays. Current surveillance systems for forest fires lack in supporting real-time monitoring of every point of a region at all times and early detection of fire threats. Solutions using wireless sensor networks, on the other hand, can gather sensory data values, such as temperature and humidity, from all points of a field continuously, day and night, and, provide fresh and accurate data to the fire-fighting center quickly. However, sensor networks face serious obstacles like limited energy resources and high vulnerability to harsh environmental conditions, that have to be considered carefully. In this paper, we propose a comprehensive framework for the use of wireless sensor networks for forest fire detection and monitoring. Our framework includes proposals for the wireless sensor network architecture, sensor deployment scheme, and clustering and communication protocols. The aim of the framework is to detect a fire threat as early as possible and yet consider the energy consumption of the sensor nodes and the environmental conditions that may affect the required activity level of the network. We implemented a simulator to validate and evaluate our proposed framework. Through extensive simulation experiments, we show that our framework can provide fast reaction to forest fires while also consuming energy efficiently.     

基于嵌入式处理平台的森林火灾检测系统设计

提出了一种基于嵌入式处理平台的森林火灾检测系统,对系统硬件设计和软件设计两个方面做了详细论述.系统核心采用DSP+FPGA设计方案,设计实现火灾检测与报警系统,FPGA采集数字视频图像并对其进行图像预处理,然后在DSP中结合相应智能图像处理和模式识别算法进行处理,处理结果通过微波通信送至主控室,对森林区域进行实时监控.实验结果表明,该系统相比传统感温、感烟等探测技术,能克服周围环境影响,具有准确性高、响应速度快,监控区域广等特点.