基于信息融合技术的消防报警系统
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24 | T echniques of A utomation & A pplications基于信息融合技术的消防报警系统张 宇(甘肃蓝科石化高新装备股份有限公司,甘肃 兰州 730070)摘 要:介绍了多传感器信息融合技术的消防报警系统,包括火灾探测和消防管理两部分。
根据“一点发现,多点求证”的原则,利用多传感器的不同性质,进行多级别、多方面处理,得到更可靠、更准确的结论。
并结合消防管理规则,构建了具有自动化指挥的消防报警系统。
关键词:消防管理;多传感器;数据融合;火灾监测;报警中图分类号:TP277 文献标识码:B 文章编号:1003-7241(2010)12-0024-03The Fire Alarm System Based on Information Fusion T echnologyZHANG Yu( Lanpec Technologies Co.Ltd., Lanzhou 730070 China )Abstract: This paper describes the multi-sensor fusion fire alarm systems, including fire detection and fire management in twoparts. According to the "little finds that more proof" principle, the Usage of the different nature of multiple sensors, a number of levels, in many respects, is more reliable and accurate conclusions. Combined with fire management rules,builds an automation command of the fire alarm system.Key words: Fire management; Multiple sensor; Information Fusion; Fire monitoring; Alarm1 引言在社会财富不断增加和人民生命价值不断提高的今天,消防安全越来越受到人们的重视。
如何防止并降低火灾对社会财富和人民生命安全造成的危害,已成为当前社会各行业的一大课题。
火灾报警消防联动控制系统的设计、生产和施工已经成为一个新的热门行业。
传统的消防报警控制系统正朝着高度智能化方向发展,它们的共同特点是系统运行可靠性高、误报率低、自动化程度高。
这其中,信息融合技术正是体现了这样一种高度智能化的特点,它是将来自系统的多源信息加以智能化合成,产生比单一信息源更精确、更完全的估计和判断。
它不但可以克服单传感器的不稳定性和局限性,而且还可以更全面、更准确地掌握系统信息。
收稿日期：２０１０－０９－１０2 多传感器数据融合的消防报警模型具有火灾探测功能的传感器种类很多:烟雾传感器、温度传感器、火焰感光传感器、气体传感器和复合型火灾探测器等。
在选择火灾传感器时,应根据探测区域可能发生火灾的原因,火灾产生的特征来确定传感器的类型。
比如:在加油站(或油库)可选择红外线传感器,它对烟头(或能引起油库起火的火星)较敏感。
由于物体在燃烧时一般都伴有烟、光、温升、扩散辐射和异常气味等综合现象发生,利用多种传感器的各自特点、不同的适用范围及不同的精确度,来提供局部的现象和信息,再加以综合进而做出准确的判断,为决策者提供准确的信息。
多传感器融合的火灾探测是充分利用不同时间与空间的多模态信息,采用人工智能技术,对按时序获得的多模态观测信息在一定准则下加以自动分析、优化综合和使用,获得对被测对象的一致性解释与描述,从Techniques of Automation & Applications | 25而完成所需的决策和估计任务,得到更加可靠、准确的结论,使系统获得比它的各组成部分更优越的性能。
它必须对来自多个传感器的数据进行多级别、多方面、多层次的处理,从而产生新的、更有意义的信息[3]。
而这种信息是任何单一传感器所无法获得的。
多传感器数据融合的消防报警模型如图1所示:在图1中,多个传感器对同一区域进行监测,得到一组被检测区域的特征量,将这些特征量通过处理器处理,提取其中的状态,在融合处理中心根据一定的融合算法,对多传感器进行处理,得到一个较为准确的处理结果。
从处理对象的层次上来分,多传感器数据融合可分为:原始级融合、特征级融合和决策级融合3个层次[4][5]:原始数据级(又称像素级)的融合是最低层次的融合,是在采集到的传感器的原始信息层次上(未经处理或只做很小的处理)进行融合,在各种传感器的原始测报信息未经预处理之前就进行信息的综合和分析。
其优点是:保持了尽可能多的火灾信息;其缺点是:处理的信息量大,所需时间长,实时性差。
特征级融合属于中间层次,兼顾了像素级和决策级的优点。
它利用从传感器的原始信息中提取的特征信息进行综合分析和处理。
一般说来,提取的特征信息应是像素信息的充分表示量或充分统计量,然后按特征信息对传感器数据进行分类、聚集和综合,包括对火灾状态信息的分析和火灾特性的分析。
它的优点是:实现了信息压缩,有利于实时处理并提取其中的特征信息。
决策级融合的优缺点正好与原始级相反,是在高层次上进行的,融合的结果为决策者提供决策依据。
决策级融合的优点是:具有很高的灵活性,系统对信息传输带宽要求较低;能有效地融合反映被监测区各个侧面的不同类型信息,具有很强的容错性;通信容量小,抗干扰能力强;对传感器的依赖性小,传感器可以是异质的;融合中心处理代价低。
2.1 信息融合的算法[3][4][5]在实际的消防报警系统中,由于各单传感器的类型不同、特点不同以及各单传感器所获得的观测维不同等原因,相应的预测模型也就不同,但与此同时多个传感器的状态向量中又往往具有公共的向量元素,即公共维。
所以,在进行融合处理算法时,一般有以下一些方法:(1) 基于加权平均法参数估计的目标识别融合;(2) 基于最大后验概率的目标识别融合;(3) 基于不确定理论的目标识别融合;(4) 神经网络方法;(5) 基于知识和规则的方法;(6) 基于SVM 理论的目标识别融合法;(7) 基于遗传算法的融合;(8) 表决法;(9) 粗糙集理论;(10) 多尺度数据融合法。
2.2 多传感器信息融合报警系统的优点多传感器信息融合的消防报警系统与单传感器数据的消防报警系统相比,明显具有优越性。
除了将同源数据进行组合而得到统计上的优势,以提高精度之外,还有以下优点:可以提高报警信息的可信度;可以提高系统的可靠性;可以减少获得相同信息的代价;可以减少火灾信息获取时间,加快对火灾信息处理速度。
3 信息融合技术在消防管理中的运用把多传感器的信息融合技术与消防管理相结合,可以实现消防指挥数字化,兵力调动优先化,资源使用合理化。
消防信息管理技术旨在综合利用数据库技术、图形显示技术,实现火灾自动报警系统的信息管理。
该系统适用于各种不同类型的火灾自动报警系统,是今后消图1 多传感器数据融合的消防报警模型26 | T echniques of A utomation & A pplications防报警控制系统的重要的发展方向。
消防信息管理技术的功能主要有[1]:(1) 具有对突发火警快速显示定位、分析和响应的能力;(2) 可同时并发处理多起火警;(3) 数字化多幅地形图和组织录入;(4) 支持多种网络协议和网络操作系统;(5) 支持多种数据格式,具有快速处理、显示和分析大型数据库和数据集合能力;(6) 具有数据交互能力,能方便对原有数据的编辑修改;(7) 具备高水准的地理网络分析功能,能根据报警点位置,给出到达火灾现场最佳路径,确定火灾现场最近消防栓、水源以及周围重点保护单位等;(8) 能提供智能决策,根据着火点情况以及当时气候条件,提供灭火预案以及火情分析预测等。
整个系统的设计结构框图如图2所示:其中,多媒体工作站主要功能是控制大屏幕显示及各种声光报警、录音记录等。
根据多传感器数据融合分析结果,采用双屏控制技术实现图文分屏显示。
前台工作站分为接警工作站和业务工作站。
按业务关系授权入网权限接警工作站,通过通信控制器连入城市电话公共网。
接受火警电话,启动系统进入火警受理指令作业模式,同时与各消防中队相连,实现对消防中队的实时调度管理。
信息数据库包括火警受理指令数据库和消防地理信息数据库。
火警受理指令数据库包括消防实力情况、气象数据、高层建筑情况以及危险品存放记录等有关非空间数据。
消防地理信息数据库应能根据实战要求提供4级消防地图:广域消防地图、接警消防地图、灭火战区地图和灭火预案图。
每份地图均应提供道路、水源、消防栓分布、单位位置等相关的空间数据。
本系统把空间数据库技术与非空间数据库技术结合起来,使得空间与非空间信息连为一体,为专家系统智能决策提供了保证[1]。
专家智能决策系统采用基于模板和知识工程的火灾情况分析,在数据库知识与专家经验知识的支持下,通过对多传感器融合信息数据进行分析,运用数据处理技术对当前火灾情况作出判断,并根据库中的专家经验知识作出消防方案的预案。
4 结束语多传感器的信息融合技术早在20世纪中后期已展开研究,并在军事等领域得到了广泛的运用。
对于消防报警系统来说,各种火灾传感器是该系统的耳目,所以,把信息融合技术运用到消防领域,可对监测区域实现更可靠、更准确的监视。
同时,把得到的准确的信息同消防指挥管理相结合,可以实现消防指挥自动化。
因此,随着计算机技术和通信技术的进一步发展,信息融合技术在消防领域的应用会越来越广泛。
参考文献:[1] 夏文光.火灾自动报警系统的设计[J].煤矿自动化,1999,(1):21-23.[2] JlINAS J.Assessing the Performance of MultisensorFusion System[Ａ].SPIE[C].1991-1611.[3] 关键,何友,彭应宁.多传感器分布式检测综述[J].系统工程与电子技术,2002,(12):11-15.[4] 周荫清,洪信镇.多传感器信息融合技术[J].遥测遥感,1996,(1):16-22.[5] 康耀红.数据融合理论与应用[Ｍ].西安:西安电子科技大学出版社,1997.[6] 陈怀新,南建设.基于多特征参量模糊数据融合的辐射源识别[J].电讯技术,2003,43(5):11-14.作者简介：张宇（１９７９－），男，工程师，主要从事油气处理工程自动控制系统研究、设计工作。
图2 综合化消防管理系统。
