一种新型消防员防护服材料在火场救援中的应用

在消防和救援行动中,消防员经常暴露于高温,烟雾和其他环境危害中。PPS面料可以满足消防服制作的行业标准。根据消防员化学防护服的标准要求,在本次研究中,我们还对PPS织物表面进行了涂层处理,以达到耐化学渗透性制作外层防火服的要求。尽管织物密度影响经纱和纬纱撕裂性能,但在该设计中,由于织物密度有限,密度影响较小。另外,已经发现,降低纬度和经度之间的密度差异将会导致在纬度方向上更高的撕裂强度值。同时,在本次研究中,我们还进一步探讨了消防和实际救援工作中各种多级枕头耐压防护装置的可能性,从而为消防员在消防救援作业中的安全提供了相对安全的人身防护。

一种消防救援人员室内作业定位系统的设计

针对目前室内火灾的消防救援工作中,消防救援人员获取位置信息以提高救援工作效率的实际需求,设计了一种适用于消防救援人员室内作业的定位系统。该系统主要基于惯性定位技术,设计了足部绑式惯性导航模块,该模块通过与激光雷达辅助模块功能上的融合,可获取消防救援人员在火灾现场作业时的准确位置,且能够减少消防救援人员误入非目标房间的可能性。同时,本文给出了上述模块中保障系统实现高精度定位的两个关键技术,即基于改进支持向量机方法的姿态分类与识别和基于卡尔曼滤波的信息融合。应用场景的测试结果表明,基于相关技术,在宽敞的室内环境下单独采用足部绑式惯性导航模块即可获得较为精确的位置信息,在多房间复杂室内结构环境下,采用激光雷达模块进行辅助后,仍可获得满足实际定位需求的位置信息。

基于深度学习的火场灰度图像去烟算法

火场环境中由于大量烟雾的存在导致视频监控系统画面变得模糊不清,图像对比度和清晰度下降,无法为人员疏散和消防搜救提供有效的视觉支持。针对这一情况,本文提出一种基于深度学习的灰度图像去烟算法。本文中的网络主要由检测子网络与去除子网络2个部分串联组成,前者通过残差学习网络来确定烟雾所在的具体位置,后者通过密集连接的U型网络在保留原先背景的情况下去除烟雾,其中利用Dense Block将低层特征复用到高层从而进一步提高去烟的准确性。大量的实验结果显示,采用该网络表现出更好的去除清晰效果和实时性,主观评价和客观评价上均优于其他对比算法。

火场救灾动态分组路径路由协议研究

比较了当前几种无线传感器网络路由协议,结合火场救援工作的特点和需求,设计了一种能够适应灭火救援过程工作特点的无线传感器网络路由协议,可实现自动组网来覆盖所有设备能到达的区域。路由协议具有多跳路由、自动组网特点,以满足不断变化的网络,对其他具有Zig Bee网状拓扑结构的系统具有一定的参考价值。

一种抗强脉冲噪声干扰的火场人员视觉定位算法

研究火场人员准确定位问题。火场的情况复杂,烟雾和外界环境的干扰使得采集的火场图像包含大量的非连续性脉冲噪声,极易形成强脉冲干扰环境。传统的图像定位算法在强干扰的环境下,很难保留图像的边缘和细节,对非线性噪声的过滤有着明显的缺陷,噪声干扰使得人员图像边缘出现缺失,定位存在较大偏差。为提高定位准确性,提出了一种抗强脉冲噪声干扰的火场人员视觉定位算法。利用像素插值方法能够计算火场图像中的亚像素位移,从而得到火场图像像素形变程度。利用视觉定位方法,计算火场人员的空间位置参数,从而确定火场人员在标准坐标系统中的实际坐标。实验结果表明,提出的算法能够有效提高火场人员定位的准确性,有利于快速救出火场中的被困人员。

高层建筑防火与逃生救援一体化研究

结合物联网等技术,本文从高层建筑消防安全的角度出发,探讨了高层建筑融合现代高新科技的消防设备用途,分析了高层建筑消防安全隐患和高层建筑逃生策略,从点到面地阐述高层建筑消防设施的若干注意事项。

基于云平台的消防员自主导航与搜救系统设计与实现

火灾往往发生在结构复杂、封闭性强的室内环境,易造成建筑结构破坏.火场救援时,消防员的精准定位与状态监测,搜救环境的目标识别与地图构建,动态场景下消防员自适应导航以及高效的信息交互与协同控制是目前的重点和难点.针对以上问题,融合惯性、视觉、GPS、UWB和激光等多源信息,研究基于因子图的多源信息融合定位算法、动态场景下视觉导航自适应算法、基于激光和视觉组合的语义地图构建算法以及基于云平台的大数据分析算法,设计了面向火场救援的消防员自主导航与搜救系统.该系统不仅可以对救援人员实施准确定位、运动分析和状态监测,还可对搜救环境三维场景重构,从而进一步实现自适应的视觉导航,并在搜救过程中实现救援人员之间以及与指挥人员的信息交互和协同控制,从而实现多方协同作战,有效部署,科学救援,提高搜救效率并最大限度地保障救援人员安全.实验结果表明,该系统结合惯性和视觉的局部位姿优化抑制了导航误差的发散,克服了动态场景的不利影响,在复杂的火场场景下依然保持较高的定位精度,实现了对场景的自适应,提高了导航系统的性能.