基于无线的实验室火灾监测系统的设计与实现

这是一篇关于火灾监测,ZigBee,云平台,Web,模糊推理的论文, 主要内容为随着科学和经济的飞速发展,国家对科学实验的投入不断增加,各类实验室的数量也在快速增长,其中不乏存在一些具有特殊性质的实验室,例如实验室电气线路复杂,存放易燃易爆危险物品等。由于以上特殊性质的存在,发生安全事故的隐患大大增加,因此近些年来实验室火灾事件频发,对实验室研究人员的生命安全和实验室财产造成了巨大的威胁,实验室安全问题越来越受到公众的重视。研究一套能够有效监测和预警实验室火灾的系统成为了一项非常重要的课题。当今的许多实验室已经建立了火灾监测系统,但这些系统仍然存在一些问题,例如事故原因记录不规范、各个实验室的火灾监测系统缺乏统一的信息化管理,不利于对火灾发生后的事故分析和全省特殊实验室的隐患排查。本文在此基础上分析了现有实验室火灾监测系统的局限性和应用需求,设计了一套基于无线的实验室火灾监测系统,该系统可以对全省实验室火灾监测系统进行统一的信息化管理,对提升全省实验室火灾监测能力具有一定的应用价值。本文完成的主要工作如下:(1)设计并实现了火灾监测系统的无线传感器网络。首先对无线传感器网络的硬件部分进行设计,包括ZigBee主控芯片与各类型传感器模块和网关模块的电路连接。其次设计实现了无线传感器网络的软件部分,包括协调器节点和终端节点的ZigBee程序。最后设计了ZigBee数据帧格式与上传至云平台数据报文之间的数据转换方式。(2)为了解决单一传感器在火灾报警方面准确率不高的问题,火灾监测系统采用了模糊推理技术对火灾发生概率进行预测,从而提高火灾报警的准确率。并且根据系统需求设计实现了云平台系统和Web端管理平台,通过云平台的数据推送功能将云平台与Web端管理平台对接,提供实时的环境数据图表、可视化火灾概率、历史数据查询和用户管理等功能。(3)对系统的各个功能模块进行了测试,包括无线传感器网络的组网和传输距离测试,One NET平台数据通信和警报测试,Web端管理平台的各项功能模块测试,火灾预警功能测试,测试结果符合预期设想。

基于物联网的可视化火灾监测逃生救援系统

这是一篇关于火灾监测,物联网,蓝牙,可视化,逃生救援的论文, 主要内容为现有火灾监测方案存在火灾预警准确率低、无法大规模部署、无法确定着火具体位置等诸多限制,而基于物联网、互联网、三维可视化技术的火灾监测逃生救援系统能最大程度突破传统火灾监测手段在时间、空间、监测内容等方面的局限性。本文设计了一套基于物联网的可视化火灾监测逃生救援系统,该系统集多种环境参数的采集、传输、处理、分析、火灾预警、三维数据可视化功能于一体,实现了对目标监测区域较高准确率的火灾预警,同时利用三维数据可视化技术对火灾逃生、救援提供三维数据支持,论文具有较为重要的学术研究价值和实际工程应用意义。论文从火灾监测逃生救援系统工作需求入手,逐一分析了系统采用物联网三层体系架构和互联网B/S体系架构的系统理论基础;接着从系统功能出发,从系统硬件部分和系统软件两部分设计了火灾监测逃生救援系统的整体架构,其中系统硬件部分在分析比较了各物联网无线通信协议优缺点基础上,选用了蓝牙无线通信协议作为系统无线通信协议,同时设计了火灾监测逃生救援系统中传感器节点架构,以及传感器节点芯片选型、硬件连接、软件程序和印刷电路板(PCB);系统软件部分首先建立了火灾监测逃生救援系统的前后端分离模型和整体架构,重点设计了服务器端前后端软件,其中服务器端前端软件包括综合数据展示平台、三维数据逃生救援平台,综合数据展示平台能对火灾监测逃生救援系统的运行状态、分析结果、预警状态等信息进行实时可视化展示,三维数据逃生救援平台提供三维数据可视化的功能,为火灾受困人员提供逃生方案参考,同时也为火灾救援人员制定救援方案提供信息参考;服务器后端系统采用Spring Boot+JPA+My SQL+Redis+Rabbit MQ开源架构进行搭建,具备较高的稳定性和数据处理性能,为实时数据分析提供了计算基础,同时为服务器前端提供了数据的接口,服务器后端设计了环境监测数据的处理、存储、分析等功能,通过引入K均值算法和移动平均算法实现了对火灾的实时监测;最后完成了对系统各模块及整体性能测试,测试结果满足系统设计要求。论文所设计的基于物联网的可视化火灾监测逃生救援系统实现了对于目标部署区域的多个环境参数的采集、存储、分析、预警、三维可视化等功能,系统具有很强的通用性,对于将物联网、互联网、三维可视化技术应用于火灾监测、逃生、救援相关的研究有重要的参考价值,同时论文的研究内容具有较高的学术参考和工程应用价值。

基于多频被动微波遥感的土壤水分与植被物候耦合模式研究

这是一篇关于土壤水分,植被光学厚度,多频被动微波遥感,火灾监测的论文, 主要内容为土壤水分(Soil Moisture,SM)与植被光学厚度(Vegetation Optical Depth,VOD)等是地表能量平衡、水循环、碳循环以及气候模式中的重要参数。当下利用被动微波遥感技术获取大尺度SM和VOD已成为当前最有前途的手段。虽然目前已有众多SM以及VOD产品投入使用,但是由于反演算法适用性,微波观测频率不同等问题,在不同下垫面条件下土壤水分以及植被光学厚度产品的数据质量仍未完全理解,进而给应用研究带来了困难;被动微波SM数据估算大洲尺度地表水季节性变化的潜力仍未被挖掘;多频VOD数据在特大大面积火灾前后植被水动态监测的潜力仍未被挖掘;火灾等自然灾害会导致次生演替,进而影响植被物候,导致了原有的季节性耦合模式在火灾期间并不完全适用。为此,针对上述不足,本文基于当前多频被动微波遥感土壤水分与植被光学厚度数据,以澳大利亚作为研究对象,结合2019-2020年森林火灾深入研究了长时间序列土壤水分与植被物候的耦合模式。主要成果如下:(1)评估了基于多频被动微波遥感的SM与VOD产品的数据质量,并给出基于这两种产品的应用研究的适用性条件。针对SM与VOD产品数据质量仍未被全面评估的问题,将实测土壤水分数据及光学植被指数作为参考数据,利用动静态条件结合的方法,使用相关性,偏差,均方根误差,无偏均方根误差等质量指标实现了数据质量的全面评估。研究发现基于L波段观测的SM与VOD数据整体性能较好,更适用于茂密植被地区的监测,但这种优势并不适用于全部地区,多频被动微波产品性能在不同下垫面条件下具有互补性;随着土壤温度的升高,SM的反演结果精度会有一定程度上的提高,但是土壤的湿润程度与SM反演精度相关性并不显著。(2)分析并得出了未受火灾影响时SM与植被叶片物候之间稳定的季节性耦合关系。针对SM与植被叶片物候并不同步的问题,在已有的数据质量验证的基础上,选取2011-2018年高质量SM产品以及能够表征植被叶片物候的叶面积指数,提取两者季节性变化的耦合模式。研究发现,在澳大利亚北部和东北部SM的季节变化与叶物候高度同步。然而,在澳大利亚东南部的亚热带森林中,植被叶片的生长滞后于SM长达90天。澳大利亚西南部植被叶片物候与SM之间的时滞时间约为60天。该耦合模式的可靠性已被多种长时序SM产品验证。(3)给出了火灾期间植被与SM的耦合关系,并评估2019-2020年澳大利亚森林火灾的严重程度。通过将光学植被指数与多频被动微波遥感数据结合的方法分别评估火灾对植被绿色与非绿色组成部分的影响;提取火灾期间的植被与土壤动态;最后将该动态与已有的稳定耦合模式对比。实验结果表明,森林火灾导致植物蓄水量的季节变化与植被叶片物候更加同步。在常绿阔叶林和常绿针叶林中,灾后恢复过程中,植被叶片的生长滞后于植被蓄水的恢复达120天。木本草原、灌木等植被覆盖区的灾后恢复并不显著。火灾会缩短植被叶片与SM季节性变化之间的时滞时间进而改变该耦合模式。该论文有图27个,表28个,参考文献188篇。

基于物联网的可视化火灾监测逃生救援系统

这是一篇关于火灾监测,物联网,蓝牙,可视化,逃生救援的论文, 主要内容为现有火灾监测方案存在火灾预警准确率低、无法大规模部署、无法确定着火具体位置等诸多限制,而基于物联网、互联网、三维可视化技术的火灾监测逃生救援系统能最大程度突破传统火灾监测手段在时间、空间、监测内容等方面的局限性。本文设计了一套基于物联网的可视化火灾监测逃生救援系统,该系统集多种环境参数的采集、传输、处理、分析、火灾预警、三维数据可视化功能于一体,实现了对目标监测区域较高准确率的火灾预警,同时利用三维数据可视化技术对火灾逃生、救援提供三维数据支持,论文具有较为重要的学术研究价值和实际工程应用意义。论文从火灾监测逃生救援系统工作需求入手,逐一分析了系统采用物联网三层体系架构和互联网B/S体系架构的系统理论基础;接着从系统功能出发,从系统硬件部分和系统软件两部分设计了火灾监测逃生救援系统的整体架构,其中系统硬件部分在分析比较了各物联网无线通信协议优缺点基础上,选用了蓝牙无线通信协议作为系统无线通信协议,同时设计了火灾监测逃生救援系统中传感器节点架构,以及传感器节点芯片选型、硬件连接、软件程序和印刷电路板(PCB);系统软件部分首先建立了火灾监测逃生救援系统的前后端分离模型和整体架构,重点设计了服务器端前后端软件,其中服务器端前端软件包括综合数据展示平台、三维数据逃生救援平台,综合数据展示平台能对火灾监测逃生救援系统的运行状态、分析结果、预警状态等信息进行实时可视化展示,三维数据逃生救援平台提供三维数据可视化的功能,为火灾受困人员提供逃生方案参考,同时也为火灾救援人员制定救援方案提供信息参考;服务器后端系统采用Spring Boot+JPA+My SQL+Redis+Rabbit MQ开源架构进行搭建,具备较高的稳定性和数据处理性能,为实时数据分析提供了计算基础,同时为服务器前端提供了数据的接口,服务器后端设计了环境监测数据的处理、存储、分析等功能,通过引入K均值算法和移动平均算法实现了对火灾的实时监测;最后完成了对系统各模块及整体性能测试,测试结果满足系统设计要求。论文所设计的基于物联网的可视化火灾监测逃生救援系统实现了对于目标部署区域的多个环境参数的采集、存储、分析、预警、三维可视化等功能,系统具有很强的通用性,对于将物联网、互联网、三维可视化技术应用于火灾监测、逃生、救援相关的研究有重要的参考价值,同时论文的研究内容具有较高的学术参考和工程应用价值。

基于多频被动微波遥感的土壤水分与植被物候耦合模式研究

这是一篇关于土壤水分,植被光学厚度,多频被动微波遥感,火灾监测的论文, 主要内容为土壤水分(Soil Moisture,SM)与植被光学厚度(Vegetation Optical Depth,VOD)等是地表能量平衡、水循环、碳循环以及气候模式中的重要参数。当下利用被动微波遥感技术获取大尺度SM和VOD已成为当前最有前途的手段。虽然目前已有众多SM以及VOD产品投入使用,但是由于反演算法适用性,微波观测频率不同等问题,在不同下垫面条件下土壤水分以及植被光学厚度产品的数据质量仍未完全理解,进而给应用研究带来了困难;被动微波SM数据估算大洲尺度地表水季节性变化的潜力仍未被挖掘;多频VOD数据在特大大面积火灾前后植被水动态监测的潜力仍未被挖掘;火灾等自然灾害会导致次生演替,进而影响植被物候,导致了原有的季节性耦合模式在火灾期间并不完全适用。为此,针对上述不足,本文基于当前多频被动微波遥感土壤水分与植被光学厚度数据,以澳大利亚作为研究对象,结合2019-2020年森林火灾深入研究了长时间序列土壤水分与植被物候的耦合模式。主要成果如下:(1)评估了基于多频被动微波遥感的SM与VOD产品的数据质量,并给出基于这两种产品的应用研究的适用性条件。针对SM与VOD产品数据质量仍未被全面评估的问题,将实测土壤水分数据及光学植被指数作为参考数据,利用动静态条件结合的方法,使用相关性,偏差,均方根误差,无偏均方根误差等质量指标实现了数据质量的全面评估。研究发现基于L波段观测的SM与VOD数据整体性能较好,更适用于茂密植被地区的监测,但这种优势并不适用于全部地区,多频被动微波产品性能在不同下垫面条件下具有互补性;随着土壤温度的升高,SM的反演结果精度会有一定程度上的提高,但是土壤的湿润程度与SM反演精度相关性并不显著。(2)分析并得出了未受火灾影响时SM与植被叶片物候之间稳定的季节性耦合关系。针对SM与植被叶片物候并不同步的问题,在已有的数据质量验证的基础上,选取2011-2018年高质量SM产品以及能够表征植被叶片物候的叶面积指数,提取两者季节性变化的耦合模式。研究发现,在澳大利亚北部和东北部SM的季节变化与叶物候高度同步。然而,在澳大利亚东南部的亚热带森林中,植被叶片的生长滞后于SM长达90天。澳大利亚西南部植被叶片物候与SM之间的时滞时间约为60天。该耦合模式的可靠性已被多种长时序SM产品验证。(3)给出了火灾期间植被与SM的耦合关系,并评估2019-2020年澳大利亚森林火灾的严重程度。通过将光学植被指数与多频被动微波遥感数据结合的方法分别评估火灾对植被绿色与非绿色组成部分的影响;提取火灾期间的植被与土壤动态;最后将该动态与已有的稳定耦合模式对比。实验结果表明,森林火灾导致植物蓄水量的季节变化与植被叶片物候更加同步。在常绿阔叶林和常绿针叶林中,灾后恢复过程中,植被叶片的生长滞后于植被蓄水的恢复达120天。木本草原、灌木等植被覆盖区的灾后恢复并不显著。火灾会缩短植被叶片与SM季节性变化之间的时滞时间进而改变该耦合模式。该论文有图27个,表28个,参考文献188篇。

基于多频被动微波遥感的土壤水分与植被物候耦合模式研究

这是一篇关于土壤水分,植被光学厚度,多频被动微波遥感,火灾监测的论文, 主要内容为土壤水分(Soil Moisture,SM)与植被光学厚度(Vegetation Optical Depth,VOD)等是地表能量平衡、水循环、碳循环以及气候模式中的重要参数。当下利用被动微波遥感技术获取大尺度SM和VOD已成为当前最有前途的手段。虽然目前已有众多SM以及VOD产品投入使用,但是由于反演算法适用性,微波观测频率不同等问题,在不同下垫面条件下土壤水分以及植被光学厚度产品的数据质量仍未完全理解,进而给应用研究带来了困难;被动微波SM数据估算大洲尺度地表水季节性变化的潜力仍未被挖掘;多频VOD数据在特大大面积火灾前后植被水动态监测的潜力仍未被挖掘;火灾等自然灾害会导致次生演替,进而影响植被物候,导致了原有的季节性耦合模式在火灾期间并不完全适用。为此,针对上述不足,本文基于当前多频被动微波遥感土壤水分与植被光学厚度数据,以澳大利亚作为研究对象,结合2019-2020年森林火灾深入研究了长时间序列土壤水分与植被物候的耦合模式。主要成果如下:(1)评估了基于多频被动微波遥感的SM与VOD产品的数据质量,并给出基于这两种产品的应用研究的适用性条件。针对SM与VOD产品数据质量仍未被全面评估的问题,将实测土壤水分数据及光学植被指数作为参考数据,利用动静态条件结合的方法,使用相关性,偏差,均方根误差,无偏均方根误差等质量指标实现了数据质量的全面评估。研究发现基于L波段观测的SM与VOD数据整体性能较好,更适用于茂密植被地区的监测,但这种优势并不适用于全部地区,多频被动微波产品性能在不同下垫面条件下具有互补性;随着土壤温度的升高,SM的反演结果精度会有一定程度上的提高,但是土壤的湿润程度与SM反演精度相关性并不显著。(2)分析并得出了未受火灾影响时SM与植被叶片物候之间稳定的季节性耦合关系。针对SM与植被叶片物候并不同步的问题,在已有的数据质量验证的基础上,选取2011-2018年高质量SM产品以及能够表征植被叶片物候的叶面积指数,提取两者季节性变化的耦合模式。研究发现,在澳大利亚北部和东北部SM的季节变化与叶物候高度同步。然而,在澳大利亚东南部的亚热带森林中,植被叶片的生长滞后于SM长达90天。澳大利亚西南部植被叶片物候与SM之间的时滞时间约为60天。该耦合模式的可靠性已被多种长时序SM产品验证。(3)给出了火灾期间植被与SM的耦合关系,并评估2019-2020年澳大利亚森林火灾的严重程度。通过将光学植被指数与多频被动微波遥感数据结合的方法分别评估火灾对植被绿色与非绿色组成部分的影响;提取火灾期间的植被与土壤动态;最后将该动态与已有的稳定耦合模式对比。实验结果表明,森林火灾导致植物蓄水量的季节变化与植被叶片物候更加同步。在常绿阔叶林和常绿针叶林中,灾后恢复过程中,植被叶片的生长滞后于植被蓄水的恢复达120天。木本草原、灌木等植被覆盖区的灾后恢复并不显著。火灾会缩短植被叶片与SM季节性变化之间的时滞时间进而改变该耦合模式。该论文有图27个,表28个,参考文献188篇。

基于多频被动微波遥感的土壤水分与植被物候耦合模式研究

这是一篇关于土壤水分,植被光学厚度,多频被动微波遥感,火灾监测的论文, 主要内容为土壤水分(Soil Moisture,SM)与植被光学厚度(Vegetation Optical Depth,VOD)等是地表能量平衡、水循环、碳循环以及气候模式中的重要参数。当下利用被动微波遥感技术获取大尺度SM和VOD已成为当前最有前途的手段。虽然目前已有众多SM以及VOD产品投入使用,但是由于反演算法适用性,微波观测频率不同等问题,在不同下垫面条件下土壤水分以及植被光学厚度产品的数据质量仍未完全理解,进而给应用研究带来了困难;被动微波SM数据估算大洲尺度地表水季节性变化的潜力仍未被挖掘;多频VOD数据在特大大面积火灾前后植被水动态监测的潜力仍未被挖掘;火灾等自然灾害会导致次生演替,进而影响植被物候,导致了原有的季节性耦合模式在火灾期间并不完全适用。为此,针对上述不足,本文基于当前多频被动微波遥感土壤水分与植被光学厚度数据,以澳大利亚作为研究对象,结合2019-2020年森林火灾深入研究了长时间序列土壤水分与植被物候的耦合模式。主要成果如下:(1)评估了基于多频被动微波遥感的SM与VOD产品的数据质量,并给出基于这两种产品的应用研究的适用性条件。针对SM与VOD产品数据质量仍未被全面评估的问题,将实测土壤水分数据及光学植被指数作为参考数据,利用动静态条件结合的方法,使用相关性,偏差,均方根误差,无偏均方根误差等质量指标实现了数据质量的全面评估。研究发现基于L波段观测的SM与VOD数据整体性能较好,更适用于茂密植被地区的监测,但这种优势并不适用于全部地区,多频被动微波产品性能在不同下垫面条件下具有互补性;随着土壤温度的升高,SM的反演结果精度会有一定程度上的提高,但是土壤的湿润程度与SM反演精度相关性并不显著。(2)分析并得出了未受火灾影响时SM与植被叶片物候之间稳定的季节性耦合关系。针对SM与植被叶片物候并不同步的问题,在已有的数据质量验证的基础上,选取2011-2018年高质量SM产品以及能够表征植被叶片物候的叶面积指数,提取两者季节性变化的耦合模式。研究发现,在澳大利亚北部和东北部SM的季节变化与叶物候高度同步。然而,在澳大利亚东南部的亚热带森林中,植被叶片的生长滞后于SM长达90天。澳大利亚西南部植被叶片物候与SM之间的时滞时间约为60天。该耦合模式的可靠性已被多种长时序SM产品验证。(3)给出了火灾期间植被与SM的耦合关系,并评估2019-2020年澳大利亚森林火灾的严重程度。通过将光学植被指数与多频被动微波遥感数据结合的方法分别评估火灾对植被绿色与非绿色组成部分的影响;提取火灾期间的植被与土壤动态;最后将该动态与已有的稳定耦合模式对比。实验结果表明,森林火灾导致植物蓄水量的季节变化与植被叶片物候更加同步。在常绿阔叶林和常绿针叶林中,灾后恢复过程中,植被叶片的生长滞后于植被蓄水的恢复达120天。木本草原、灌木等植被覆盖区的灾后恢复并不显著。火灾会缩短植被叶片与SM季节性变化之间的时滞时间进而改变该耦合模式。该论文有图27个,表28个,参考文献188篇。

城市轨道交通PIS仿真系统的设计与实现

这是一篇关于城市轨道交通,乘客信息系统(PIS),XAML,预加载与缓存技术,快速匹配算法,YOLOv5,火灾监测的论文, 主要内容为城市轨道交通乘客信息系统(PIS)是一个复杂的信息管理系统,旨在为乘客提供实时信息服务。随着城市轨道交通的迅速发展,现有的PIS系统面临着诸多挑战,如输入数据的实时处理、紧急事件的监测与报警、系统功能的模块化集成以及系统功能的分布式建设等。为了解决这些问题,本文对PIS系统的设计与实现进行了深入研究,重点关注了系统设计、界面绘制、数据通信和自主报警等方面,对于优化城市轨道交通乘客信息系统的设计与实现具有重要的理论指导意义和实际应用价值。首先,本文针对当前城市轨道交通PIS系统和其存在的问题进行了全面介绍,分析了其广阔的应用前景、和巨大的市场需求,同时阐述了系统存在的问题。随后针对PIS仿真的功能需求进行了详细分析,涵盖了车载PA模块、车载PIDS模块、车载CCTV模块、车站PA模块、车站PIDS模块和车站CCTV模块。在明确了每个模块的具体功能需求之后,本文城市轨道交通PIS仿真系统的总体架构和模块设计进行了研究。为了系统功能的完善,本文参照现行的城市轨道交通PIS系统以及当下系统和界面设计的主流趋势,对PIS仿真系统界面、布局进行了绘制使其同时满足列车旅客和调度人员的使用需求。同时在PA、PIDS和CCTV模块引入预加载与缓存技术、快速匹配算法和基于异常数据的画面快速跳转算法。并设计了一种在紧急事件触发系统时,快速反应并做出相应处理的音视频显示机制,提高系统的安全性。最后,本文采用XAML和C#对系统的前端界面和后端的逻辑功能进行了实现,涵盖了城市轨道交通PIS仿真子系统的六个集成化功能模块的UI设计和底层的逻辑实现。并在建成仿真系统的基础上引入了基于YOLOv5的客流量动态统计模型和火灾的监测与报警模型,实现了在仿真系统中的调用。图59幅,表22个,参考文献76篇。