一种火灾预测装置制造方法及图纸

本实用新型专利技术提出了一种火灾预测装置，包括：至少一个环境传感器、至少一个图像传感器、至少一个终端节点、协调器、上位机；环境传感器与图像传感器均与终端节点一一对应电连接，终端节点均与协调器通讯连接，协调器与上位机通讯连接，上位机的输出端与报警器连接；通过设置环境传感器和图像传感器，将图像数据与传统环境传感器测量火灾现场的物理参量二者做结合，实现传感器数据的互补，从多个维度还原场景的特征，从而实现精准高效地环境火情的监控预测。

【技术实现步骤摘要】
一种火灾预测装置
本技术涉及火灾预测领域，具体涉及一种火灾预测装置。
技术介绍
火灾是一种非常常见的灾害。随着社会的不断发展，社会财富的不断增加，火灾的发生往往会带来巨大的财富损失，不仅如此，火灾的发生还严重威胁的人们的生命安全，对社会的稳定繁荣发展造成影响。越早越准确地发现火灾就可以尽可能将火宅带来的各方面损失降到最低。现有的火灾预测系统，多数为基于单一传感器的判别，在数据上没有可靠的判断依据，其火灾预测准确率无法达到人们需求，尽管当今还有基于多传感器的火灾预测装置，然而其多传感器只是进行简单的拼凑，无法精准高效的进行环境火情的监控预测。
技术实现思路
为了克服现有技术的缺陷，本技术所要解决的技术问题在于提出一种火灾预测装置，通过设置环境传感器和图像传感器，将图像数据与传统环境传感器测量火灾现场的物理参量二者做结合，实现传感器数据的互补，从多个维度还原场景的特征，从而实现精准高效地环境火情的监控预测。为达此目的，本技术采用以下技术方案：本技术提供的一种火灾预测装置，包括：至少一个环境传感器、至少一个图像传感器、至少一个终端节点、协调器、上位机；环境传感器用于采集环境数据，图像传感器用于采集图像数据，均发生至终端节点；终端节点用于接收环境数据和环境数据并发送至协调器；协调器根据接收终端节点的环境数据和环境数据生成打包数据，并发送至上位机；上位机用于监控和接收协调器的打包数据，根据打包数据生成决策信号并发送至报警器；环境传感器与图像传感器均与终端节点一一对应电连接，终端节点均与协调器通讯连接，协调器与上位机通讯连接，上位机的输出端与报警器连接。优选的，还包括滤波电路，环境传感器与滤波电路的输入端电连接，滤波电路的输出端与终端节点的输入端电连接。优选的，上位机包括卷积神经网络训练器和监控器；卷积神经网络训练器用于将打包数据中的环境数据和图像数据进行特征提取数据拼接后生成火灾概率，并将火灾概率传输至监控器；监控器用于接收火灾概率并进行显示；卷积神经网络训练器与协调器通讯连接，卷积神经网络训练器与监控器连接。优选的，环境传感器包括温度传感器、湿度传感器、烟雾传感器、火焰传感器、CO浓度传感器，温度传感器、湿度传感器、烟雾传感器、火焰传感器、CO浓度传感器均与终端节点电连接。优选的，终端节点和协调器为CC2530终端节点和CC2530协调器。优选的，温度传感器为DS18B20传感器。优选的，湿度传感器为SHT20传感器。优选的，烟雾传感器为MQ-2烟雾气敏传感器。优选的，火焰传感器为红外光接收传感器。优选的，CO浓度传感器为MS2200一氧化碳传感器。优选的，图像传感器为AI-SU500C彩色CCD相机。本技术的有益效果为：本技术提供的一种火灾预测装置，通过设置环境传感器和图像传感器两种类型的传感器进行采集数据，环境传感器主要用于采集环境中温度、湿度、烟雾、火焰、CO浓度等环境数据，而图像传感器主要用于采集环境的图像数据，并将环境数据和图像数据通过传输至上位机内，上位机通过卷积神经网络训练器进行特征提取数据拼接后生成火灾概率，其中设置多个终端节点，每个终端节点均连接有温度传感器、湿度传感器、烟雾传感器、火焰传感器、CO浓度传感器以及图像传感器，结合了多个终端节点的优势，可以从多个角度获取环境数据和图像数据，再通过上位机进行数据的特征提取数据拼接后生成火灾概率，极大提高火灾识别的准确率，实现早期火灾实时、可靠的报警的效果。附图说明为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本技术具体实施方式中提供的结构示意图。附图标识：1环境传感器；2图像传感器；3终端节点；4协调器；5上位机；6报警器；7滤波电路。具体实施方式下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本技术的技术方案。如图1所示，本实施例中提供的一种火灾预测装置，包括：至少一个环境传感器1、至少一个图像传感器2、至少一个终端节点3、协调器4、上位机5；环境传感器1用于采集环境数据，图像传感器2用于采集图像数据，均发生至终端节点3；终端节点3用于接收环境数据和环境数据并发送至协调器4；协调器4根据接收终端节点3的环境数据和环境数据生成打包数据，并发送至上位机5；上位机5用于监控和接收协调器4的打包数据，根据打包数据生成决策信号并发送至报警器6；环境传感器1与图像传感器2均与终端节点3一一对应电连接，终端节点3均与协调器4通讯连接，协调器4与上位机5通讯连接，上位机5的输出端与报警器6连接。具体的，环境传感器1和图像传感器2与终端节点3电连接，终端节点3与协调器4可以为电连接也可以为无线网络连接使其进行通讯，协调器4与上位机5可以为电连接也可以为无线网络连接使其进行通讯，上位机5与报警器6位电连接；本实施例中，设置有两个终端节点3，每个终端节点3可以放置在多个不同的位置，而每个终端节点3均连接有环境传感器1和图像传感器2，通过终端节点3采集环境数据和图像数据，统一传输至协调器4由协调器4于上位机5进行数据交互，上位机5接收到数据后进行分析处理生成决策型号，控制报警器6进行报警。优选的，还包括滤波电路7，环境传感器1与滤波电路7的输入端电连接，滤波电路7的输出端与终端节点3的输入端电连接。优选的，环境传感器1包括温度传感器、湿度传感器、烟雾传感器、火焰传感器、CO浓度传感器，温度传感器、湿度传感器、烟雾传感器、火焰传感器、CO浓度传感器均与终端节点3电连接。具体的，每个终端节点3连接有温度传感器、湿度传感器、烟雾传感器、火焰传感器、CO浓度传感器以及图像传感器2，终端节点3板载有ADC模块用于采集相应传感器的数据后，通过IIC、USART获取相关传感器数据，经过滤波电路7对模拟电压数据进行硬件滤波，进而对终端节点3采集到的数据经过中值滤波后，得到实时的环境数据，终端节点3通过无线传输至协调器4，协调器4通过TTL转USB协议，将数据传到上位机5，上位机5对数据进行整合。优选的，上位机5包括卷积神经网络训练器和监控器；卷积神经网络训练器用于将打包数据中的环境数据和图像数据进行特征提取数据拼接后生成火灾概率，并将火灾概率传输至监控器；监控器用于接收火灾概率并进行显示；卷积神经网络训练器与协调器4通讯连接，卷积神经网络训练器与监控器连接。具体的，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种火灾预测装置，其特征在于，包括：至少一个环境传感器(1)、至少一个图像传感器(2)、至少一个终端节点(3)、协调器(4)、上位机(5)；/n所述环境传感器(1)用于采集环境数据，所述图像传感器(2)用于采集图像数据，均发生至所述终端节点(3)；/n所述终端节点(3)用于接收环境数据和环境数据并发送至所述协调器(4)；/n所述协调器(4)根据接收终端节点(3)的环境数据和环境数据生成打包数据，并发送至所述上位机(5)；/n所述上位机(5)用于监控和接收所述协调器(4)的打包数据，根据打包数据生成决策信号并发送至报警器(6)；/n所述环境传感器(1)与所述图像传感器(2)均与所述终端节点(3)一一对应电连接，所述终端节点(3)均与所述协调器(4)通讯连接，所述协调器(4)与所述上位机(5)通讯连接，所述上位机(5)的输出端与所述报警器(6)连接。/n

【技术特征摘要】
1.一种火灾预测装置，其特征在于，包括：至少一个环境传感器(1)、至少一个图像传感器(2)、至少一个终端节点(3)、协调器(4)、上位机(5)；
所述环境传感器(1)用于采集环境数据，所述图像传感器(2)用于采集图像数据，均发生至所述终端节点(3)；
所述终端节点(3)用于接收环境数据和环境数据并发送至所述协调器(4)；
所述协调器(4)根据接收终端节点(3)的环境数据和环境数据生成打包数据，并发送至所述上位机(5)；
所述上位机(5)用于监控和接收所述协调器(4)的打包数据，根据打包数据生成决策信号并发送至报警器(6)；
所述环境传感器(1)与所述图像传感器(2)均与所述终端节点(3)一一对应电连接，所述终端节点(3)均与所述协调器(4)通讯连接，所述协调器(4)与所述上位机(5)通讯连接，所述上位机(5)的输出端与所述报警器(6)连接。


2.如权利要求1所述的一种火灾预测装置，其特征在于：还包括滤波电路(7)，所述环境传感器(1)与所述滤波电路(7)的输入端电连接，所述滤波电路(7)的输出端与所述终端节点(3)的输入端电连接。


3.如权利要求1所述的一种火灾预测装置，其特征在于：所述上位机(5)包括卷积神经网络训练器和监控器；
所述卷积神经网络训练器用于将打包数据中的环境数据和图像数据进行特征提取数据拼接...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱姗姗，王佳，
申请(专利权)人：广州柔视智能科技有限公司，
类型：新型
国别省市：广东;44