基于无线传感器网络的智能火灾检测与报警系统设计

智能火灾检测与报警系统在保护人们生命财产安全方面发挥着重要作用。文章提出了一种基于无线传感器网络的智能火灾检测与报警系统,着重研究该系统中的无线路由算法,旨在保证数据传输可靠稳定的前提下,优化能耗,延长无线传感器节点寿命。

一种园林火灾智能检测与定位系统的基本方案研究

介绍了红外检测传感器的检测原理 ;基于模糊理论 ,研究了传感器检测信息的处理方法 ;提出了用系流气球平台代替园林火灾观测望台 ,应用GPS与红外检测器结合来实现园林火灾的自动监测和定位 ;建立了园林火灾智能监测系统设计框架。

基于深度学习的早期火灾预警算法

传统火灾预警方法存在检测精度低、未发生火灾时不能及时预警的问题,提出一种基于深度学习的早期火灾预警算法.首先,使用红外热像仪采集特定场景中的红外图像,构建数据集;其次,使用改进的YOLOv4算法进行训练得到网络权重,在主干网络的3个输出特征层后引入卷积注意力模块,提升网络对关键信息的提取能力;在主干网络和路径聚合网络中增加卷积层,提高特征提取的能力;最后,使用提出的智能火灾检测(intelligent fire detection,IFD)算法对预测图像处理并根据得分评估火灾隐患.实验结果表明,改进YOLOv4算法在数据集上的mAP达到98.31%,比原始YOLOv4算法的mAP提高了2.7%,FPS达到37.1 f/s,IFD算法精确度为93%,误检率为3.2%.提出的早期火灾预警算法具有检测精度高,未形成火灾时及时预警的优点.