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煙霧探測器中的物聯網技術

2023年03月07日 17:23$artinfo.Reprint點擊量:426

  本文重點介紹了應用于煙霧和火災探測的物聯網(IoT)技術的最新發展。
 
  物聯網(IoT)是指將計算機處理和無線連接技術應用于物理和電子設備,以在物理世界中實現互聯網的網絡支持和數字化優勢的技術。
 
  物聯網技術是當前數字化浪潮的一個關鍵特征。它是工業4.0模型的基礎技術,在該模型中,工業過程通過一個網絡進行監控和控制,該網絡使用過程中的所有離散區域和運動作為輸入/輸出節點。
 
  物聯網也正在進入我們的家庭、辦公室、學習場所和公共空間。傳感器、微處理器、無線數據傳輸和高效算法的相同應用,推動了行業中以數據為主導的決策和性能改進,為公眾提供了以數據為主導的智能家居和設施管理。
 
  煙霧檢測是智能家居和建筑的一個重要特征。將煙霧報警器嵌入數字傳感器、微處理器、無線連接和適當的能源來為這些附加設備供電,可以改善居住者、急救部門及自動化或半自動化系統的火災響應,并最終挽救生命。
 
  NB-IoT煙霧探測系統
 
  最近,中國齊齊哈爾大學通信與電子工程學院的科學家們闡述了NB-IoT用于煙霧檢測的好處。
 
  NB系統設計用于有限帶寬的工作。這使得它們更加可靠,因為無線連接可以更加堅固,并且仍然有更多的內置冗余來可靠地運行。與傳統無線組網技術相比,NB-IoT技術可以大大降低設備的功耗和成本,并提高設備的使用壽命。
 
  在齊齊哈爾團隊提供的一個示例系統中,NB-IoT煙霧探測系統的設備使用多晶硅光伏電池充電,并使用超級電容器存儲能量。光伏充電電路采用變步長電導增量法跟蹤最大功率點,整體提高了太陽能在系統中的高效利用。
 
  低成本、超低功耗物聯網
 
  煙霧報警系統對于減少室內火災和保護財產至關重要。然而,現有系統存在一些缺點,包括前期成本高、難以監控工作狀態、數據準確性低和管理要求復雜。
 
  為了解決這些問題,中國西安科技大學的科學家最近在一次會議上提出了一種基于NB-IoT技術的獨立煙霧、溫度和濕度傳感報警系統。
 
  科學家們表示該系統成本低;具有超低功耗;特色設備損壞及電量報警、多方報警;采用統一部署管理。
 
  溫度、濕度和煙霧數據將相互參照,讓工作人員更清楚地了解火災現場,從而使前線人員更好地做出決策。
 
  經過測試,該系統能夠待機工作約5年,適用于偏遠、難以進入的地區。該團隊表示,與目前市場上的煙霧探測相比,這種長壽命的系統非常物有所值。
 
  整合灑水系統和應急部門
 
  來自馬來西亞亞太科技創新大學和沙特阿拉伯蘇丹王子大學的科學家們將灑水裝置和緊急部門警報集成到基于物聯網的煙霧探測系統中,以提高火災響應能力。
 
  他們提出了一個系統,該系統將集成不同的傳感器,包括熱量、煙霧和火焰。這些信號通過一種算法來檢查火災的可能性,然后使用GSM調制解調器將預測結果廣播給各方。
 
  為了在不危及人類生命的情況下獲得真實數據,使用物聯網技術為消防部門提供了有關火災確切位置、組成和強度的必要數據。
 
  該系統的主要特點是使用人工智能(AI)最大限度地減少誤報,研究人員表示,這使得系統更加可靠。實驗結果表明,該系統在可負擔性、有效性和響應性方面具有*性。這部分是通過使用Ubidots平臺實現的,該平臺促進了更快、更可靠的數據交換。
 
  在霧中感應煙霧
 
  物聯網技術通常面臨著在多霧的外部環境中檢測煙霧的挑戰。
 
  為了解決這一問題,來自韓國首爾世宗大學、葡萄牙阿威羅研究所和巴西福塔萊薩大學的一個國際跨學科團隊最近提出了一種基于深度卷積神經網絡的節能系統,用于正常和霧天物理環境中的早期煙霧檢測。
 
  所提出的方法利用了VGG-16架構,一種卷積神經網絡,與其他計算要求更高的網絡相比,其精度和時間效率更高。
 
  在基準煙霧檢測數據集上進行的實驗表明,該技術在準確性、誤報率和效率方面優于最*的方法。研究人員表示,其系統展示了一種可行的基于人工智能的方法,可以在具有挑戰性的條件下進行物聯網煙霧檢測。
 
  連接物聯網與警報和照明,以實現智能疏散
 
  在20分鐘內從火災中疏散建筑物可以顯著提高存活率。最近一篇論文提出了一種基于物聯網的智能火災應急響應系統,具有分散控制功能,可加快疏散速度并提高安全性。
 
  煙霧探測器、火焰探測器和熱量探測器等傳感器可以探測火災和有毒氣體的進展情況,以及建筑物的振動狀態。
 
  該系統根據這些條件設計疏散點的路徑,并通過燈光引導疏散人員找到最佳、最安全的出路。
 
  系統環境由Ember EM250芯片組、傳感器模塊、CDD控制器、通信模塊、電源模塊、CSD控制器、墻壁和門上的LED顯示屏、報警器等組成。
 
  一旦檢測到火災或煙霧,就可以在建筑物業主或相關建筑物的管理人員與應急服務部門之間的合作下進行雙向數據集成。
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