基于人工智能的数据融合技术在火灾探测中的应用研究

  本文关键词：基于人工智能的数据融合技术在火灾探测中的应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

基于人工智能的数据融合技术在火灾探测中的应用研究

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内容提示：火灾不仅夺去了人类的生命财产，还破坏了人类赖以生存的生态环境和自然 资源，严重地威胁着人类的生存安全。因此，防止火灾发生，减少火灾损失成为 人类研究的永恒话题。 由此对火灾探测技术的研究就显得尤为重要。传统的火灾探测报警是根据某 种单一的火灾探测器所采集的火灾探测参数，采用阈值法来判定火灾的。但是， 火灾信号的多变性和探测器的固定单～性之间的矛盾使得误报现象十分普遍。为 了能够提早并准确报警，目前大量的研究人员正在研制智能化多传感探测器来取 代传统的单一传感器来区别非火灾信号和真正的火灾信号。 如果对多传感探测器的信息只是进行简单的或非判断，相当于把多传感器进 行简单的组合，并不能充分发挥多传感探测器的有效作用。而多传感器数据融合 正是能充分发挥多传感器有效作用的一门技术，它利用多个传感器获得的各种信 息，得出环境或对象特征的全面、正确的认识。本课题的研究内容是对多传感器 数据融合技术进行研究，并在此基础上设计火灾探测的系统。本论文的主要理论 研究工作包括三方面的内容，即火灾探测的原理与方法、数据融合技术的基本原 理及体系结构和基于数据融合的火灾自动探测系统。本文在分析了数据融合系统 的三级结构及火灾非结构特性的基础上，提出了一种基于人工智能的数据融合技 术的火灾探测算法，以感温、感烟、气体和感光传感器的模拟量为输入，，利用人 工神经网络和模糊逻辑技术对多传感器信号进行融合，目的在于设计出一种快速、 准确和有效的火灾探测系统，以达到了提早报警和降低误报警的目的。 本文最后对各种火型及极易引起误报的干扰环境进行了仿真，建立的仿真模 型可以给出不同环境下的火灾概率，从而验证了本文提出的火灾探测系统的有效 性和可行性。 关键滴火灾探测；数据融合；人工智能；神经网络；模糊逻辑

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