劉亮輝 靳宗信 王一帆 李林靜

摘 要：針對目前市場上的火災(zāi)報警系統(tǒng)比較單一，不能保證數(shù)據(jù)的實時性、準確性和可靠性，設(shè)計一種能夠彌補以往火災(zāi)報警系統(tǒng)缺點的智能消防報警系統(tǒng)。文中主要論述該系統(tǒng)的主要功能，實質(zhì)性分析多傳感器數(shù)據(jù)融合層次結(jié)構(gòu)，設(shè)計研究路線，分析常用數(shù)據(jù)融合算法在多傳感器數(shù)據(jù)融合中的應(yīng)用，畫出系統(tǒng)模型圖，最后總結(jié)多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)在智能消防報警系統(tǒng)中的優(yōu)點以及應(yīng)用前景。

關(guān)鍵詞：多傳感器;數(shù)據(jù)融合;智能消防;火災(zāi)報警;層次結(jié)構(gòu);火災(zāi)信號

中圖分類號：TP309文獻標識碼：A文章編號：2095-1302（2020）02-00-02

0 引 言

我國持續(xù)高速發(fā)展了幾十年，在這幾十年中一直高度重視先進技術(shù)的發(fā)展。到如今，很多科技領(lǐng)域已領(lǐng)先于其他國家，如量子力學(xué)、5G技術(shù)等等，并且在數(shù)據(jù)融合新興技術(shù)方面也取得了較大的成就。多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)在當前科技發(fā)展中占據(jù)極為重要的地位，特別是人工智能方面，需要傳感器充當人的感覺器官，在有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行分析判斷。這足以說明傳感器和數(shù)據(jù)融合技術(shù)的重要性。原本數(shù)據(jù)融合技術(shù)只應(yīng)用在軍事戰(zhàn)略方面，直到發(fā)展到近20年才逐漸應(yīng)用到民事領(lǐng)域?，F(xiàn)今，數(shù)據(jù)融合技術(shù)已經(jīng)成為軍事戰(zhàn)略、農(nóng)牧業(yè)、制造業(yè)等多方面關(guān)注的熱點。消防報警系統(tǒng)采用多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)可以極大地彌補以往單一報警系統(tǒng)的局限性和誤判性，并且可以根據(jù)火災(zāi)發(fā)生前產(chǎn)生的一系列信號進行采集、分析和綜合利用，判別火災(zāi)發(fā)生的可能性。把該技術(shù)應(yīng)用在消防報警系統(tǒng)中，能夠更加全面預(yù)防火災(zāi)的發(fā)生，增加整個系統(tǒng)的可信度和安全度。

1 多傳感器數(shù)據(jù)融合智能消防報警系統(tǒng)

1.1 分析火災(zāi)信號特征

火災(zāi)發(fā)生的原因多種多樣，具有監(jiān)測火災(zāi)功能的傳感器也不盡相同。目前，監(jiān)測火災(zāi)的主要傳感器有：火焰?zhèn)鞲衅?、光敏傳感器、溫度傳感器、CO傳感器、煙霧傳感器和紫外線傳感器等?？梢越Y(jié)合多種傳感器去探測同一時間同一片區(qū)域是否有火災(zāi)發(fā)生，這樣可以極大提高消防報警系統(tǒng)的可靠性。在結(jié)合多種傳感器時，還需要考慮在某一片區(qū)域上可能會發(fā)生哪種火災(zāi)。例如：在森林中可能有人工放火、雷電、溫度過高導(dǎo)致火災(zāi)等情況。在發(fā)生火災(zāi)時，常常伴隨著溫度過高、CO2急劇上升等情況，可以結(jié)合煙霧傳感器、火焰?zhèn)鞲衅?、CO2傳感器和溫度傳感器去監(jiān)測森林火災(zāi)。這樣可以探測出因人為放火前產(chǎn)生大量煙霧，因溫度過高引發(fā)火災(zāi)突然發(fā)生的情況產(chǎn)生。

多傳感器數(shù)據(jù)融合智能消防報警系統(tǒng)結(jié)合了現(xiàn)代微型傳感器技術(shù)、光電技術(shù)、無線傳感器技術(shù)、無線通信技術(shù)、集成芯片技術(shù)等多種高科技技術(shù)的產(chǎn)品。它不僅能夠彌補以往單一傳感器火災(zāi)探測技術(shù)，還能夠在火災(zāi)監(jiān)控上，將不同傳感器分布在相同或者不同的區(qū)域上去監(jiān)測火災(zāi)情況，根據(jù)每一個傳感器傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進行處理，同和結(jié)合多個傳感器的數(shù)據(jù)進行對比、綜合，以降低決策的風險程度。

1.2 分層采集火災(zāi)信號

由于火災(zāi)發(fā)生具有爆發(fā)性、可不預(yù)測性、數(shù)據(jù)多樣性，將多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)應(yīng)用在消防報警系統(tǒng)中，僅僅在一個層次上進行數(shù)據(jù)處理存在極大危害的，不但不能夠及時報警，還可能面臨系統(tǒng)魯棒性差的問題。所以，在研究多傳感器數(shù)據(jù)融合智能消防報警系統(tǒng)的過程中，將該系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合層技術(shù)分為三個層次：對原始數(shù)據(jù)進行處理的數(shù)據(jù)層、能夠進行特征提取數(shù)據(jù)的特征層和對采集數(shù)據(jù)進行綜合分析判斷得出結(jié)論的決策層。

1.2.1 數(shù)據(jù)層

數(shù)據(jù)層處理傳感器讀取的最初的數(shù)據(jù)。它根據(jù)不同傳感器讀取到的原始數(shù)據(jù)未經(jīng)過預(yù)處理過程就直接對數(shù)據(jù)進行綜合、分析、處理的過程，這樣可以很好的避免原始數(shù)據(jù)丟失現(xiàn)象，保證后續(xù)數(shù)據(jù)判斷的準確性。但是，這樣面臨著數(shù)據(jù)量過大，對于帶寬要求高，數(shù)據(jù)傳輸慢的問題，如：在一片森林中，部署上千萬個傳感器節(jié)點。研究表明，在沒有火災(zāi)觸發(fā)報警系統(tǒng)的情況下，最長時間需要每一分鐘采集一次數(shù)據(jù)，才能保證系統(tǒng)的有效性，這種數(shù)據(jù)量可想而知，所以為了安全起見，還需要一個不同層的功能進行數(shù)據(jù)的處理。

1.2.2 特征層

特征層在數(shù)據(jù)層和決策層之間進行的數(shù)據(jù)融合。在這一層次中，先根據(jù)傳感器讀取的信息根據(jù)人們意向進行特征提取，在提取數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進行分析、處理，還可以對有用的數(shù)據(jù)進行無損壓縮，這樣有利于實時處理數(shù)據(jù)，并且能夠很好的在特征層中處理數(shù)據(jù)，進行特征提取。

1.2.3 決策層

決策層處理最高層次的數(shù)據(jù)。決策層不同與數(shù)據(jù)層，它能夠較好的填補數(shù)據(jù)層的局限性。根據(jù)每種傳感器不同的特征采集同一目標的信息進行特征變換，以建立對傳感器采集目標的初步判定。在通過一定的相關(guān)算法處理進行數(shù)據(jù)融合，獲得最優(yōu)的處理結(jié)果。并且決策層融合有很高的魯棒性和可靠性。對于硬件依賴非常小，不受外界環(huán)境因素的影響，帶寬要求低。

1.3 研究路線

在研制多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)的智能消防探頭，需要一個完整的技術(shù)路線，才能夠有效分析出在智能消防系統(tǒng)中需要解決哪些方面的問題所在。技術(shù)路線如圖1所示。

1.4 常用算法分析

數(shù)據(jù)融合技術(shù)發(fā)展到目前為止，各個領(lǐng)域中已經(jīng)提出了比較成熟的融合算法。常用算法有：加權(quán)平均法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、Kalman濾波算法、貝葉斯估計算法和多貝葉斯估計算法等。結(jié)合其它論文與個人實踐，本文主要介紹卡爾曼濾波算法和貝葉斯估計算法對提取的數(shù)據(jù)進行融合和特征提取。

卡爾曼濾波算法主要應(yīng)用在數(shù)據(jù)層。在火災(zāi)監(jiān)控中，時時刻刻受到外界噪聲的干擾，如在監(jiān)測家庭煤氣泄漏時，如何去除因做飯而產(chǎn)生的煤氣氣體。利用卡爾曼濾波除燥[14]，可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分解除燥和最優(yōu)估計。

貝葉斯估計算法在數(shù)據(jù)融合技術(shù)中，主要應(yīng)用在所部署的各個傳感器上。在規(guī)定的某一片區(qū)域上，獲取每一個傳感器讀取到的數(shù)據(jù)，結(jié)合不同傳感器的關(guān)聯(lián)概率分布得出一個總體概率分布函數(shù)，除去差異較大的數(shù)據(jù)，得到一個最終的融合值?？梢愿鶕?jù)卡爾曼濾波算法和貝葉斯估計算法排除失效數(shù)據(jù)和出現(xiàn)故障的傳感器，提高系統(tǒng)的可靠性。

1.5 系統(tǒng)模型

多傳感器數(shù)據(jù)融合的智能消防報警系統(tǒng)主要通過各種傳感器獲取某一片區(qū)域的信息，在通過處理器進行特征融合，得到一個較為可靠的數(shù)據(jù)。最后在決策層進行數(shù)據(jù)融合，得到最終結(jié)果決策輸出。智能消防報警系統(tǒng)還可以通過無線或者有線方式將數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)庫，經(jīng)過相關(guān)部門嚴格計算，健全火災(zāi)監(jiān)測的基礎(chǔ)設(shè)施。模型圖如圖2所示。

2 基于多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)智能消防報警系統(tǒng)的優(yōu)點及應(yīng)用前景

智能消防報警系統(tǒng)通過不同傳感器采集數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)融合，決策輸出，可降低消防報警系統(tǒng)的誤報率，提高準確性。通過采集到的數(shù)據(jù)，分析火災(zāi)發(fā)生的綜合因素，能夠讓有關(guān)部門制定更好的防火制度。智能消防不僅有傳統(tǒng)消防報警系統(tǒng)的功能，還彌補了傳統(tǒng)消防報警系統(tǒng)的優(yōu)點，在以后的發(fā)展過程中，會有越來越多的人去發(fā)展智能消防報警系統(tǒng)。

3 結(jié) 語

多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)作為當前廣泛應(yīng)用新興領(lǐng)域，有著其他技術(shù)不可替代的優(yōu)點，通過與傳統(tǒng)技術(shù)和當前科技相結(jié)合，多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)在智能消防中的應(yīng)用能夠極大提高消防監(jiān)測力度，能夠很好避免一些不必要火災(zāi)的發(fā)生，給廣大人民群眾一個安心的生活環(huán)境。

參 考 文 獻

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