專利名稱：通過多傳感器數(shù)據(jù)融合進(jìn)行火災(zāi)預(yù)警的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于計算機數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種通過多傳感器數(shù)據(jù)融合進(jìn)行火災(zāi)預(yù)警的方法。
背景技術(shù)：
火災(zāi)是危害人類生命財產(chǎn)災(zāi)害中最常見的一種.因此早期預(yù)報火情、及時報警、防火于未燃是火災(zāi)探測系統(tǒng)完成的任務(wù).目前火災(zāi)探測器中采用的大多是閾值比較法，它也是傳統(tǒng)的火災(zāi)檢測數(shù)據(jù)處理方式，特點是簡單明了而且易于實現(xiàn)，但環(huán)境適應(yīng)性和抗干擾能力較差；人們對火災(zāi)智能報警系統(tǒng)的最大期望是早期發(fā)現(xiàn)火災(zāi)、消除誤報和降低系統(tǒng)的總成本，這些因素是相互制約的.發(fā)生這些情況的主要原因之一就是沒有將各傳感器獲 得的數(shù)據(jù)在一定準(zhǔn)則下加以綜合分析，因此很有必要將多傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理，即采用多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù).它利用多個傳感器獲得的各種信息，得出環(huán)境或?qū)ο筇卣鞯娜妗⒄_的認(rèn)識.每一種火焰的早期特征具有不同的表現(xiàn)形式，因此反映火災(zāi)的各種信號也呈現(xiàn)出不同的特征。由于火災(zāi)事件很偶然，觀察數(shù)據(jù)極少，因此火災(zāi)信號是事先未知的或不能確定的信號。通過對火災(zāi)機理的分析，可以知道環(huán)境溫度、煙霧濃度、CO含量、H2含量等均能反映火災(zāi)的進(jìn)程，大量實驗觀察表明，這些參量及其變化率與火災(zāi)的狀態(tài)存在著一定的映射關(guān)系。但利用傳感器得到的上述物理量信號并不只隨火情而變化，環(huán)境中如氣候、濕度、灰塵、電子噪聲和人為的其他活動及傳感器的安裝位置都可能引起信號的變化，而且這種變化的特征往往與火情特征相似，因此火災(zāi)檢測與其他典型的信號檢測相比是一種十分困難的信號檢測問題。單元傳統(tǒng)火災(zāi)探測器多采用單元探測技術(shù)，為單一參數(shù)火災(zāi)探測器(包括閾值觸發(fā)式和模擬量式)，這種探測器對火災(zāi)特征信號響應(yīng)靈敏度的不均勻性.導(dǎo)致它對實際火災(zāi)的探測能力受到了限制。例如感溫探測器只對明火產(chǎn)生的溫升敏感，對陰燃火不敏感，而且也不能區(qū)分引起溫度上升的熱量是火災(zāi)產(chǎn)生的還是香煙或烹飪蒸汽產(chǎn)生的又如目前常用的光電感煙探測器是一種對一般火情均有較高靈敏度的火災(zāi)傳感器，且對陰燃火有極好的探測效果，但對燃燒產(chǎn)生的不可見煙(粒徑小于0.4 μ m)或出現(xiàn)明火的黑煙不敏感。正因為如此，至今仍然沒有一種單一參數(shù)火災(zāi)探測器能有效地探測各類火情，導(dǎo)致火警誤報時有發(fā)生。本發(fā)明因此而來。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明目的在于提供一種通過多傳感器數(shù)據(jù)融合進(jìn)行火災(zāi)預(yù)警的方法，解決了現(xiàn)有技術(shù)中常常依賴于單一參數(shù)火災(zāi)探測器進(jìn)行探測各類火情，導(dǎo)致火警誤報時有發(fā)生等問題。為了解決現(xiàn)有技術(shù)中的這些問題，本發(fā)明提供的技術(shù)方案是一種通過多傳感器數(shù)據(jù)融合進(jìn)行火災(zāi)預(yù)警的方法，其特征在于所述方法包括以下步驟
(I)傳感器節(jié)點在采樣周期內(nèi)進(jìn)行采樣獲取待測區(qū)域的采樣數(shù)據(jù)；對采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，判斷傳感器節(jié)點的采樣數(shù)據(jù)是否應(yīng)該發(fā)送到融合節(jié)點；所述傳感器節(jié)點包括CO傳感器、煙霧傳感器、溫度傳感器；(2)融合節(jié)點對同類型的傳感器節(jié)點的采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)初步融合，獲得該采樣周期內(nèi)該類型的傳感器節(jié)點的采樣融合值；(3)對三種類型傳感器的采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行融合得到最后融合結(jié)果，按照Dempster合成方法得到最終的火災(zāi)概率情況；(4)使用專家系統(tǒng)對最終融合結(jié)果及融合中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行智能決策，根據(jù)智能決策結(jié)果判斷是否發(fā)出火災(zāi)預(yù)警。優(yōu)選的，所述方法步驟(I)中對采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理采用的方法為速率檢測法，所述速率檢測法包括假設(shè)每個傳感器節(jié)點在一個采樣周期內(nèi)獲得η個采樣值，記為χ(1)，X(2),…，χ(η);假設(shè)累加函數(shù)a(m)為多次累加相鄰采樣值χ(η)的差值之和，即
權(quán)利要求
1.一種通過多傳感器數(shù)據(jù)融合進(jìn)行火災(zāi)預(yù)警的方法，其特征在于所述方法包括以下步驟 (1)傳感器節(jié)點在采樣周期內(nèi)進(jìn)行采樣獲取待測區(qū)域的采樣數(shù)據(jù)；對采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，判斷傳感器節(jié)點的采樣數(shù)據(jù)是否應(yīng)該發(fā)送到融合節(jié)點；所述傳感器節(jié)點包括CO傳感器、煙霧傳感器、溫度傳感器； (2)融合節(jié)點對同類型的傳感器節(jié)點的采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)初步融合，獲得該采樣周期內(nèi)該類型的傳感器節(jié)點的采樣融合值； (3)對三種類型傳感器的采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行融合得到最后融合結(jié)果，按照Dempster合成方法得到最終的火災(zāi)概率情況； (4)使用專家系統(tǒng)對最終融合結(jié)果及融合中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行智能決策，根據(jù)智能決策結(jié)果判斷是否發(fā)出火災(zāi)預(yù)警。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于所述方法步驟(I)中對采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理采用的方法為速率檢測法，所述速率檢測法包括假設(shè)每個傳感器節(jié)點在一個采樣周期內(nèi)獲得η個采樣值，記為Χ(1)，χ(2)，…，X (η);假設(shè)累加函數(shù)a(m)為多次累加相鄰采樣值X (η)的差值之和，SP
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于所述方法步驟(2)中融合節(jié)點對同類型的傳感器節(jié)點的采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)初步融合采用均值法，所述均值法包括假設(shè)同類型的傳感器節(jié)點的采樣數(shù)據(jù)均值為，即為第i類傳感器節(jié)點的融合值，即
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于所述方法步驟(3)中對三種類型傳感器的采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行融合采用DS證據(jù)理論法，包括以下步驟 51)把三種類型的傳感器節(jié)點采集數(shù)據(jù)的初步融合值與已有的火災(zāi)模型知識相映射，根據(jù)融合值所屬的區(qū)間得到基本可行度分配； 52)得到三種傳感器的概率分配后，先對其中的任意兩種類型傳感器節(jié)點的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，先求取不一致程度，即各個由知識庫提供的證據(jù)之間的沖突程度，K值
5.根據(jù)權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于所述方法步驟(3)中專家系統(tǒng)的智能決策方法包括通過產(chǎn)生式規(guī)則構(gòu)建知識庫和事實庫，通過規(guī)則使知識庫的知識對象和事實庫的事實對象進(jìn)行匹配，采用正向推理智能推斷是否發(fā)生火災(zāi)。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種通過多傳感器數(shù)據(jù)融合進(jìn)行火災(zāi)預(yù)警的方法，其特征在于所述方法包括以下步驟(1)傳感器節(jié)點在采樣周期內(nèi)進(jìn)行采樣獲取待測區(qū)域的采樣數(shù)據(jù)；對采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，判斷傳感器節(jié)點的采樣數(shù)據(jù)是否應(yīng)該發(fā)送到融合節(jié)點；所述傳感器節(jié)點包括CO傳感器、煙霧傳感器、溫度傳感器；(2)融合節(jié)點對同類型的傳感器節(jié)點的采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)初步融合，獲得該采樣周期內(nèi)該類型的傳感器節(jié)點的采樣融合值；(3)對三種類型傳感器的采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行融合得到最后融合結(jié)果，按照Dempster合成方法得到最終的火災(zāi)概率情況；(4)使用專家系統(tǒng)對最終融合結(jié)果及融合中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行智能決策，根據(jù)智能決策結(jié)果判斷是否發(fā)出火災(zāi)預(yù)警。該方法提高了系統(tǒng)的判別火災(zāi)能力。
文檔編號G08B17/00GK102945585SQ201210474159
公開日2013年2月27日 申請日期2012年11月21日 優(yōu)先權(quán)日2012年11月21日
發(fā)明者陳國慶, 孫強 申請人:蘇州兩江科技有限公司