一、火灾自动报警系统的智能算法（论文文献综述）
张宏运[1]（2021）在《基于BIM与RFID技术的写字楼火灾疏散路线选取方法》文中提出随着社会的快速发展,结构功能复杂的建筑不断涌现,建筑火灾造成的经济损失也随建筑的规模变大而变大,因而减少建筑火灾带来的损失就显得极为重要,尤其是在减少人民生命安全损失方面。本文围绕写字楼建筑案例,根据其建筑功能特点及建筑防火设计特点,引入RFID（Radio Frequency Identification）与BIM等相关技术,利用BIM、RFID、消防疏散、疏散标志、疏散诱导系统等最新科学理论。提出了一种疏散指示标志布置优化办法,设计了一种基于RFID技术的楼宇火灾疏散指示装置,构建了一种基于BIM与RFID技术的消防疏散诱导系统。利用Revit与Pathfinder软件进行火灾下写字楼人员疏散模拟分析,得出具有实际意义的相关结论。本文主要工作如下:（1）传统疏散指示标志布置规则已经不能更好的适应新型疏散指示标志,也不能更好的适应大型复杂建筑。本文对消防疏散指示标志布置规则进行研究,确定了新型疏散指示标志布置的优化思路,提出了一种新型疏散指示标志布置位置优化办法:疏散通道端头处的布置距离进行优化布置;建筑内T型路口的疏散指示标志布置位置的确定;确定新型疏散指示标志的服务半径和服务率。（2）针对消防疏散过程中人员接收疏散指示标志的指引信息问题,本文设计了一种基于RFID技术的楼宇火灾疏散指示装置。研究分析了RFID技术与消防疏散诱导系统对人员疏散的积极影响,本文设计出一种基于RFID技术的疏散诱导系统架构,结合一种基于RFID的楼宇火灾疏散指示装置,构建了一种基于BIM与RFID技术的疏散诱导系统。（3）结合某高层写字楼案例,在有疏散指示标志的情况下,利用Dijkstra算法得到建筑案例标准层的最短疏散路径,分析了人员密度及疏散出口大小对人员疏散的影响。分析在无疏散指示标志情况下,建筑防火设计不规范或者复杂的疏散通道会对人员疏散时间以及疏散路径选取产生较大影响,并得出相关结论:在无有效疏散指示标志的诱导下,不合规的建筑防火设计或过于复杂的疏散路线会影响人员疏散时决策判断能力,进而增加疏散人员选取非最优疏散路线的风险概率。因此利用本文提出的基于BIM与RFID技术的疏散诱导系统与消防疏散指示标志布置优化办法,可以帮助疏散人员对最佳疏散路线的决策选取。
王鹏[2]（2021）在《基于Zigbee技术的火灾报警系统在工程建设中的应用与研究》文中研究表明随着技术的进步,传统的建筑安装行业中也加入了越来越多的控制系统元素,工程中对控制系统的运用越来越频繁,如全自动焊接、火灾监控报警系统、全自动污水处理系统等,这就要求控制系统在工程中的运用向更高的准确性、适用性发展。本文基于实际的工程案例,主要分析了自动控制系统在工程项目中的应用过程,进一步通过对火灾报警系统中的火灾探测系统的研究,提出一种基于ZigBee技术的地下综合管廊工程火灾报警系统,完成了系统总体方案及软硬件系统的设计和测试。本文首先介绍了火灾报警系统的分类与组成结构,对组成火灾报警系统的硬件设备做了详细的介绍。针对同一设备不同型号分别介绍其适用的工程环境,以满足不同工程条件下施工单位对火灾报警系统设备的选型。最后重点对ZigBee技术的设备类型,网络拓扑类型和协议框架进行了详细阐述,为后续章节系统设计奠定理论基础。其次,以南京浦口区综合管廊火灾报警系统为项目背景,对报警系统主要功能和系统技术要求进行了详细分析。完成该报警系统CC2530模块、外部接口模块、传感器模块电路设计和关键部件选型。同时,针对传感器的利用方式、传感器读数的处理、传感器和路由器节点的传输方式和协调器节点与上位机的连接方式进行了设计,完成系统软件设计。最后,通过实验来调试该火灾报警系统,并检测基于ZigBee的火灾报警系统的信号传输能力和传输稳定性;从而发现基于ZigBee的火灾检测系统尤其适合在两个节点小于40米且空旷不传墙的环境下进行防火检测。
田启松[3]（2020）在《基于ZigBee的大型物流建筑火灾监测系统》文中提出近年来,随着社会经济的发展,物流运输行业贯穿着整个网上购物、线上交易等新型交易领域,从而成为国家经济发展的重要支撑。物流建筑正是整个物流运输过程中的关键中转站,由于其空间大、结构复杂等一些特点,一旦有火灾发生,容易造成重大的人员和财产损失。研究与设计大型物流建筑火灾监测系统对保障物流建筑的消防安全至关重要。针对大型物流建筑的环境特点,本文采用ZigBee建立的无线传感网络对被监测环境实现全局覆盖并实时监测,以CC2530为核心的采集节点与协调节点对被监测环境信息实时采集并处理传输,以STM32芯片为主控中心模块对网络数据传输格式进行转换,同时对采集节点传输过来的信息进一步处理显示于中控台,通过4G无线通信模块将数据远程转发至控制终端达到对监测环境信息的实时监测和传输功能。本文通过在上位机中搭建BP神经网络算法模型,分析并处理由采集节点传输的环境数据来预测火灾发生的趋势,并将信息结果通过界面显示出来,实现人机交互和火灾预测功能。本次设计完成了系统硬件模块和算法模型的搭建,无线传感网络的组建,传感器技术的应用,协调器、上位机和采集节点的软件设计。通过实验,本系统可以有效实现对被监测环境信息的监测和火灾发生的预判功能。本文针对大型物流建筑设计的无线火灾监测系统具有成本低、功耗低、体积小、安装便捷、可靠性高的优势,不仅适用于物流建筑环境,还广泛适用于一切有火灾监测报警需求的大型建筑场所。
刘喜庆[4]（2019）在《基于泛在网络的智能消防物联网监控系统设计与开发》文中进行了进一步梳理根据相关统计调查表明,近5年来,在全国发生一次性伤亡10人以上的50起大型火灾中,绝大部分监控系统都无法有效发挥其应有的效用。在火灾发生前后,如何保证火灾隐患被及时发现或者如何高效调度资源进行救灾是目前迫切需要解决的问题。然而,现有的消防监控系统存在以下不足;（1）对联网单位消防设施监测不到位,采集信息量不够,故障无法及时发现;（2）联网单位分布式消防设施大量采用人工值班模式,效率过于低下;（3）对各级消防指挥中心保存的大量火情相关历史数据利用不到位,不能根据历史数据对未来发展趋势做出预测。论文结合国内外泛在网络的技术应用情况及消防物联网监控系统的实际需求,设计并实现了一套基于泛在网络的智能消防物联网远程监控系统。主要工作及成果如下:（1）设计了一种基于泛在网络的社会单位全方位消防安全资源监控子系统。在深入研究泛在网络技术应用现状的基础上,通过扩大对社会单位消防安全资源的监控范围,对各类消防水资源、电气设备进行统一监控管理,为早期火灾预防提供坚实的信息基础。（2）设计了一种智能电子值班子系统,当系统预先设定的异常或事故报警发生时,通过电子值班模块,以电话拨号或短信方式将报警信息通知指定的值班人员、管理人员或者消防单位相关人,提高了监控系统管理水平与事故响应效率。（3）设计了一种数据集中处理和分析子系统,基于智能计算,系统对泛在网络中采集、传输的所有相关数据以及数据库中存储的历史数据按照标准进行分析、处理、融合,挖掘出对消防预警真正有用的信息,借以更好地改进以后的消防指挥工作。
韩倩倩[5]（2020）在《基于LoRa技术的无线火灾报警系统研究》文中研究说明随着我国科学技术的发展和经济的快速增长,自然因素或人为因素导致的火灾问题时有发生,人们对火灾报警系统提出了更高的要求。另外,物联网和无线通讯技术的发展为无线火灾报警系统提供了技术支撑。针对现有的火灾报警系统安装和施工位置变更困难等缺点,本文探讨了一种基于LoRa技术的无线火灾报警系统。本文首先介绍和分析了国内外研究现状,通过对火灾发展状况和系统功能要求的研究分析,探讨了基于LoRa技术的无线火灾报警系统的设计思想和总体方案。该系统主要由感烟探测器和监控主机组成,探测器和监控主机通过LoRa网络进行长距离通信。本文设计了光电感烟探测器的硬件部分,包括信号采集电路、无线通信电路、通信接口电路等,监控主机的供电电源电路、复位电路、报警电路等,绘制了硬件电路的原理图及PCB板图。本文分别对火灾报警系统的烟雾报警节点、无线通讯节点和监控主机节点的软件流程进行设计研究,实现了火灾发生时,感烟探测器可以实时采集并处理数据,通过无线传输方式将报警信号传输至监控主机,监控主机发出报警并存储数据,值班人员可以尽快做出判断并采取灭火措施。为了提高系统的传输信号灵敏度、延长系统信号传输距离,本文利用HFSS、ADS等电磁仿真软件对天线进行仿真研究,设计了阻抗匹配网络,研究了无线火灾报警系统的最佳拓扑结构。在HFSS软件中,建立法向模螺旋天线模型,利用控制变量法对天线结构参数进行分析,得到最佳天线模型。在ADS软件中通过非辐射网络来模拟天线的匹配电路,实现天线匹配网络的仿真模型。总体仿真结果表明,法向模螺旋天线增益可达1.85dB,天线馈电端口的回波损耗由-0.78dB降低为-37.61dB,匹配后的阻抗约为50?,可达到最佳匹配状态。最后论文对无线火灾报警系统进行了电磁特性、功能性和传输距离的测试,测试结果表明,在满足远距离、高可靠性无线传输的前提下,基于LoRa的无线火灾报警系统电磁场特性基本满足卫生部要求的人体安全标准。
景威[6]（2020）在《联动型火灾报警系统的设计与实现》文中研究表明21世纪以来,随着我国经济的发展和城市化进程的推进,城市人口密度不断增加,火灾隐患日益增多,因此,提高消防安全管理水平迫在眉睫。近几年,随着国家一系列政策支持以及消防工业标准的陆续出台,我国消防技术和产业有了长足的发展,国产的火灾自动报警系统被广泛应用于在城市中的各类建筑中,有效提高了区域火灾防控能力。但与此同时,市面上常见的火灾自动报警系统仍然存在着一些问题,如常用火灾探测设备可靠性相对较差,容易受环境因素影响造成误报;各类消防系统各自独立,缺乏有效的联动,难以对火灾做出及时有效的应对。因此,在现有条件下,开发一个可以对区域内的消防探测设备、报警设备以及各类消防系统进行统一管理,能够及时准确的发现火灾,并通过消防设备的联动对火灾进行处理的系统就显得尤为重要。本文所设计实现的联动型火灾报警系统是集火灾报警和消防联动功能于一身的系统。为了解决火灾报警系统误报率高的问题,系统在满足现行国家标准的前提下,对传统的火灾报警系统进行了改进,通过将不同种类的火灾探测设备进行预警关联,可以有效减少环境因素对报警准确率的影响。此外,通过编制联动逻辑,系统可以在火灾确认后,控制各类消防系统对火灾进行应对,为区域火灾防控提供了一种解决方案。本文主要论述了系统的设计与实现过程。首先是需求分析。通过同类产品市场调研、查阅过往产品需求以及国家标准,整理出系统关键业务流程,并通过上下文数据流图、活动图等工具,对系统的关键业务流程进行分析,划分出系统的功能模块;运用用例图对系统每个功能模块的进行了分析,明确各功能的输入输出数据以及应满足的约束;根据系统应用场景,分析了系统应满足的非功能性需求。然后是系统的设计与实现。根据系统需求分析的结果,设计了系统的层次结构和网络结构,并列出系统的详细功能;运用E-R图分析了系统实体之间的关系,并据此设计了系统数据库表;运用类图、序列图、流程图等工具,描述了系统重要组件和各功能模块的类设计以及重要功能的执行流程。由于系统是针对特定硬件平台开发的软件,本文在开发工作完成后,将系统部署在硬件平台上,设计了测试用例对系统功能以及非功能性需求进行了详细的测试。系统在测试通过后已应用于公司工业园区的消防工作,根据实际运行情况来看,系统各项功能均符合预期,可以满足园区内火灾防控的需求。在论文的最后,对论文开发工作进行了总结,并对系统未来的发展方向进行了展望。
石姗姗[7]（2020）在《基于无线传感网络的社区火灾监测系统的设计与实现》文中研究表明随着居民社区的日益增多和人们安全意识的提升,消防系统的安全性越来越受到重视。近年,火灾探测器的需求量逐年增长,针对这一情况,本文设计了适用于社区楼宇的火灾监测系统,满足了火灾监测与报警的需求。通过对系统的功能需求进行整体分析,对比了多种通信方式后选择ZigBee组网技术构建该系统,对其协议体系、特点和拓扑结构进行分析后设计为树型网络,并设计了火灾监测系统的总体方案和实现过程。首先对ZigBee三种功能节点、STM32-SIM900A网关和火灾监控中心分别进行了软硬件设计。硬件方面,设计了终端节点的功放电路、传感器电路、电源电路,协调器、SIM900A模块与网关控制器的接口电路,为火灾监测系统奠定了硬件基础;软件方面,设计编写了ZigBee三种功能节点和传感器的程序以实现环境数据上传到网关,STM32-SIM900A网关的软件设计确保了数据在不同协议方式间传输最终上传给上位机,火灾监控中心主要涉及SQLite数据库的设计、用户界面的程序设计,以实现登录、实时数据显示、节点配置、历史数据查询、火灾报警等功能。其次,在选取火灾环境参量和分析火灾探测算法的基础上,为了使火灾报警具有更高的可靠性和准确性,采用全局鱼群算法优化BP神经网络的初始化权值和阈值,然后再由BP神经网络算法进行火灾预测,其中包括模型搭建、设定参数、优化流程,与单独采用BP神经网络算法预测进行对比仿真,结果表明优化后的算法在迭代次数、收敛速度和误差方面更有优势。最后,对火灾监测系统进行测试和性能分析,下位机包括传感器数据、ZigBee节点组网的串口测试,STM32-SIM900A网关包括无线传感网络数据的网络助手测试,上位机包括实时数据的显示、历史数据曲线的显示、短信报警功能测试等,由于社区楼内墙壁等障碍物较多,分析了系统的WiFi干扰情况和丢包率情况。
时薇[8]（2020）在《基于NB-IoT的智能家居安防报警系统设计与实现》文中进行了进一步梳理随着现代信息技术的发展和社会生活水平的不断提升,用户对家居安防需求也随之增加。近年来,安防行业开始和家居行业、互联网行业、通信行业等进行深入的融合和发展,结合上述行业的各自优势和所提供的便利条件,家居安防技术不断进行扩展升级。传统的家居安防报警系统存在一些弊端,具体包括:网络不稳定、系统功耗过大、组网布线繁琐、系统不易扩展、功能单一、入侵检测不精确等。本文在充分调研家居安防行业发展的痛点基础之上,结合当前新兴的NB-IoT技术和YOLOv2目标检测算法设计新的智能家居安防报警系统并实现。本文利用NB-IoT网络工作于授权频段、低功耗、深度覆盖等优势,结合运营商开发的物联网云平台,克服原有系统组网的缺陷。论文所设计的系统包括:终端感知节点,云平台和客户端APP三个部分。根据家居环境需求,论文工作对终端节点类型进行了丰富,借助STM32单片机和树莓派两种主控模块实现环境感知、火灾预防和检测入侵主体三个功能,使用YOLOv2目标检测算法实现对入侵主体识别;通过调研对比选取了中国移动OneNET物联网云平台实现对系统数据储存、推送、命令下发的支持,并基于Android OS操作系统开发客户端APP,实现用户及时接收警情数据和远程命令的下发。论文研究工作通过调研分析、系统设计、开发实现基于NB-IoT的智能家居安防报警系统的构建,端感知设备上传的数据在云平台和客户端APP上实现同步接和可视化展示。论文对系统了进行测试,通过对测试结果的分析,证实该系统预计的功能全部实现并且符合系统要求,可基于运营商网络运行,同时具有家居环境应用的可靠性和稳定性。
汤晓芳[9]（2020）在《视频火灾自动报警系统设计》文中研究说明本文将现有火灾自动报警系统与视频监控系统结合,通过软件系统对两者的报警信息进行综合决策,在硬件设计上可避免对已有硬件设备和连接回路的改动,并提高火灾报警的实时性和有效性。
张天翔[10]（2020）在《智能火灾报警系统设计与实现》文中指出对火灾进行有效监测和实时警告一直是火灾防治领域的重点研究方向。目前,大部分的火灾报警系统仅集成了简单的信息采集功能和阈值报警功能,虽然能对火灾防控起到一定作用,但准确性和及时性较差,在智能性方面的研究也比较少。针对这些问题,本论文提出了一种新型火灾报警方案,并基于该方案,在厨房和隧道实际应用场景下分别设计了相应的报警系统,并进行了实际测试。具体研究工作如下:（1）本文提出一种新型火灾报警方案,该方案设计的报警系统由下位机、上位机服务器和交互界面组成,其中上位机服务器中增加人体检测模块,将火灾监控与人体检测进行结合,可以达到提高火灾报警系统准确性、及时性、智能性的目的。（2）针对现有厨房报警系统不能结合厨房内人员信息进行报警的问题,本文基于新型火灾报警方案,设计了一款智能厨房火灾报警系统,以满足厨房场景下的火灾智能报警需求。该系统通过采集烟雾浓度、火焰浓度、温度等关键信息生成火灾预警信号,并智能地判断厨房内是否存在可独立处理火情的人员,根据判断结果向手机客户端发送告警信息。最后,在厨房实地场景中,对报警系统进行功能测试,验证了其可行性和有效性。（3）针对现有隧道报警系统报警不及时、误报率高的问题,本文基于新型火灾报警方案,设计了一款隧道火灾报警系统,通过检测人体及其奔跑行为辅助检测火灾,并且针对隧道监控视频中较少出现人体画面的特殊情况,提出了一种基于时空图卷积网络的人体动作识别算法,智能地对视频进行处理,提高了隧道场景下人体动作识别的速度。隧道报警系统通过人体动作识别和传感器模块对隧道进行全面监控,提高报警系统准确性,该系统实时采集隧道内温度、火焰、烟雾浓度等信息,同时智能地对隧道内监控视频进行处理,识别隧道内奔跑的人体,向管理人员发送报警邮件。最后,对隧道报警系统中各模块进行详尽的测试,验证了系统的稳定性和可行性。
二、火灾自动报警系统的智能算法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、火灾自动报警系统的智能算法（论文提纲范文）
（1）基于BIM与RFID技术的写字楼火灾疏散路线选取方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 BIM与 RFID技术国内外的研究现状 |
| 1.2.2 人员疏散及疏散系统国内外研究现状 |
| 1.2.3 现有研究的不足 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 2 相关理论概述 |
| 2.1 建筑火灾疏散相关理论 |
| 2.1.1 建筑火灾疏散设计原理 |
| 2.1.2 消防疏散通道 |
| 2.1.3 疏散指示标志 |
| 2.1.4 火灾自动报警系统 |
| 2.2 RFID技术理论 |
| 2.2.1 RFID技术原理 |
| 2.2.2 RFID技术的发展与应用 |
| 2.2.3 RFID人员定位技术 |
| 2.3 BIM技术理论 |
| 2.3.1 BIM技术概念与发展 |
| 2.3.2 BIM技术特点与价值 |
| 2.3.3 BIM技术在疏散方面应用 |
| 2.4 火灾下人员疏散相关理论 |
| 2.4.1 人员疏散影响因素 |
| 2.4.2 人员疏散理论 |
| 2.4.3 火灾疏散模拟软件 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于BIM与RFID技术的疏散诱导系统 |
| 3.1 高层写字楼建筑的基本特征 |
| 3.1.1 高层写字楼的类型特征 |
| 3.1.2 高层写字楼疏散特征 |
| 3.1.3 高层写字楼疏散方式 |
| 3.1.4 高层写字楼疏散人员行为特征 |
| 3.2 疏散指示标志设置位置选取与优化 |
| 3.2.1 疏散指示标志设置策略 |
| 3.2.2 疏散指示标志设置优化 |
| 3.3 疏散诱导系统 |
| 3.3.1 疏散诱导系统原理 |
| 3.3.2 疏散诱导系统架构 |
| 3.3.3 一种疏散诱导系统总体设计方案 |
| 3.4 一种基于BIM与RFID技术的疏散诱导系统 |
| 3.4.1 一种基于RFID技术的楼宇火灾疏散指示装置 |
| 3.4.2 RFID疏散指示装置的工作原理 |
| 3.4.3 RFID疏散指示装置的布置 |
| 3.4.4 基于BIM与 RFID技术的疏散诱导系统 |
| 3.4.5 疏散诱导系统稳定性说明 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 火灾下某高层写字楼人员疏散路线选取方法 |
| 4.1 火灾下人员疏散参数确定 |
| 4.1.1 某高层写字楼案例 |
| 4.1.2 疏散人员密度与人员速度的确定 |
| 4.2 火灾下写字楼人员疏散路线分析 |
| 4.2.1 有疏散指示标志下人员密度对人员疏散的影响 |
| 4.2.2 有疏散指示标志下不同出口宽度对人员疏散的影响 |
| 4.2.3 基于疏散指示标志的平面疏散路线的选取 |
| 4.2.4 基于疏散指示标志的竖向疏散路线分析 |
| 4.3 火灾下基于疏散诱导系统的疏散路线选取方法 |
| 4.3.1 疏散路线选取影响因素 |
| 4.3.2 疏散诱导系统下的写字楼疏散路线选取流程 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 主要结论与展望 |
| 5.1 主要结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（2）基于Zigbee技术的火灾报警系统在工程建设中的应用与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究的意义 |
| 1.2 课题研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 第2章 基于ZigBee火灾报警系统关键技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 火灾报警系统的概述 |
| 2.2.1 火灾报警系统的分类与组成 |
| 2.2.2 火灾报警系统的结构 |
| 2.2.3 火灾报警系统设备简介 |
| 2.3 ZigBee概述 |
| 2.3.1 ZigBee简介 |
| 2.3.2 ZigBee的功能特点 |
| 2.3.3 ZigBee网络组成 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于ZigBee的火灾报警系统总体设计 |
| 3.1 项目概况 |
| 3.2 报警系统主要涉及要求 |
| 3.2.1 系统主要功能 |
| 3.2.2 系统技术要求 |
| 3.3 火灾报警系统总体设计方案 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于Zigbee技术的火灾报警系统软硬件设计 |
| 4.1 硬件实现方案 |
| 4.1.1 火灾探测方案设计 |
| 4.1.2 火灾报警方案设计 |
| 4.2 探测系统主要硬件选型 |
| 4.2.1 烟雾传感器模块 |
| 4.2.2 CO传感器模块 |
| 4.2.3 温度传感器模块 |
| 4.2.4 火焰强度传感器模块 |
| 4.2.5 探测器节点框架 |
| 4.3 主控制器硬件电路 |
| 4.3.1 电源电路 |
| 4.3.2 报警装置电路 |
| 4.4 系统程序设计 |
| 4.4.1 ZigBee协议栈工作流程 |
| 4.4.2 协调器数据处理流程 |
| 4.4.3 路由器数据处理流程 |
| 4.4.4 终端数据处理流程 |
| 4.4.5 系统软件设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于Zigbee技术的火灾报警系统测试与分析 |
| 5.1 系统测试环境搭建 |
| 5.2 数据传输稳定性测试 |
| 5.2.1 无阻隔测试 |
| 5.2.2 有障碍测试 |
| 5.3 测试问题分析 |
| 5.3.1 传感端测试问题分析 |
| 5.3.2 上位机端测试问题分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 创新点与特色 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（3）基于ZigBee的大型物流建筑火灾监测系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 火灾监测系统国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文结构及主要内容 |
| 2 系统需求分析与整体方案设计 |
| 2.1 系统设计需求分析 |
| 2.2 远距离通信技术的分类与选取 |
| 2.3 系统总体架构 |
| 2.4 系统工作原理 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 无线传感网络及其关键技术 |
| 3.1 无线传感网络体系结构 |
| 3.2 无线传感网络的路由协议 |
| 3.3 无线传感网络的选择 |
| 3.4 ZigBee网络拓扑结构 |
| 3.5 ZigBee协议栈 |
| 3.5.1 应用层(APL) |
| 3.5.2 网络层(NWK) |
| 3.5.3 数据链路层(DDL) |
| 3.5.4 媒体访问层(MAC) |
| 3.5.5 物理层(PSY) |
| 3.6 网络节点部署方式与需求 |
| 3.6.1 网络节点的部署 |
| 3.6.2 设计需求 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 系统硬件模块设计 |
| 4.1 系统硬件模块整体结构设计 |
| 4.2 ZigBee芯片模块 |
| 4.2.1 CC2530芯片及外围电路 |
| 4.2.2 ZigBee协调器设计 |
| 4.3 传感器模块 |
| 4.3.1 温湿度传感器 |
| 4.3.2 烟雾传感器 |
| 4.3.3 气体(CO)传感器 |
| 4.3.4 火焰传感器 |
| 4.4 主控芯片的选择 |
| 4.4.1 下载电路设计 |
| 4.4.2 复位电路设计 |
| 4.5 电源电路设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 BP神经网络模型 |
| 5.1 BP网络结构及特点 |
| 5.2 BP神经网络训练过程及检验指标 |
| 5.2.1 BP神经网络的训练过程 |
| 5.2.2 效果检验标准 |
| 5.3 BP神经网络模型的搭建 |
| 5.4 数据的采集与处理 |
| 5.5 预测模型的仿真测试 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 系统的软件设计 |
| 6.1 终端节点软件设计 |
| 6.1.1 温湿度探测器模块的软件设计 |
| 6.1.2 烟雾浓度传感器模块的软件设计 |
| 6.1.3 CO传感器模块的软件设计 |
| 6.2 ZigBee协调器软件设计 |
| 6.3 4G与 ZigBee网络节点软件设计 |
| 6.4 主控平台软件设计 |
| 6.4.1 管理员用户登录界面 |
| 6.4.2 环境信息实时监测界面 |
| 6.4.3 环境信息历史数据查询界面 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
（4）基于泛在网络的智能消防物联网监控系统设计与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景 |
| 1.1.1 5G移动通信与物联网 |
| 1.1.2 消防物联网 |
| 1.1.3 智能计算在消防物联网中的应用 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文选题来源及意义 |
| 1.3.1 论文选题来源 |
| 1.3.2 论文选题意义 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 1.4.1 课题研究内容 |
| 1.4.2 课题创新点 |
| 1.5 论文结构安排 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 泛在网络基础 |
| 2.1 物联网 |
| 2.1.1 物联网体系架构 |
| 2.1.2 物联网关键技术 |
| 2.2 低功耗广域网(LPWAN)技术 |
| 2.2.1 NB-IoT |
| 2.2.2 LoRa |
| 2.3 宽带数据网络 |
| 2.4 智能计算 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 智能消防监控系统需求分析与总体架构 |
| 3.1 系统总体设计目标 |
| 3.2 系统需求分析 |
| 3.2.1 智能消防监控系统需求现状 |
| 3.2.2 消防监控中心功能需求分析 |
| 3.2.3 消防设施监控子系统需求分析 |
| 3.3 系统总体架构 |
| 3.3.1 系统架构调研分析 |
| 3.3.2 系统总体架构规划 |
| 3.4 实际可行性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 智能消防监控系统结构与功能设计 |
| 4.1 系统结构及组成 |
| 4.1.1 智能消防监控系统层次 |
| 4.1.2 智能消防监控子系统网络 |
| 4.2 系统主要功能设计 |
| 4.2.1 多级监控中心平台设计 |
| 4.2.2 大屏幕显示子系统设计 |
| 4.2.3 火灾自动报警子系统设计 |
| 4.2.4 电气火灾与消防给水监控子系统设计 |
| 4.2.5 视频联动子系统设计 |
| 4.2.6 消防维保工作监管子系统设计 |
| 4.2.7 消火栓监控子系统设计 |
| 4.2.8 独立式火灾报警子系统设计 |
| 4.2.9 警情与故障信息设计 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 智能消防监控系统开发实现 |
| 5.1 数据监控 |
| 5.1.1 地理数据监控 |
| 5.1.2 运营数据监控 |
| 5.1.3 实时数据监控 |
| 5.2 工程管理 |
| 5.2.1 网关型号管理 |
| 5.2.2 终端产品管理 |
| 5.2.3 终端型号管理 |
| 5.2.4 网关管理 |
| 5.3 移动端APP功能实现 |
| 5.3.1 报警信息 |
| 5.3.2 数据监控 |
| 5.3.3 查询统计 |
| 5.4 服务器端云平台搭建与简介 |
| 5.4.1 服务器端平台搭建 |
| 5.4.2 服务器端平台功能介绍 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）基于LoRa技术的无线火灾报警系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 研究内容及结构安排 |
| 第2章 系统总体设计及相关技术 |
| 2.1 火灾特性 |
| 2.2 无线火灾报警系统方案设计 |
| 2.2.1 感烟探测器 |
| 2.2.2 火灾监控主机 |
| 2.2.3 无线通讯方式 |
| 2.3 LORA技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 无线火灾报警系统总体设计 |
| 3.1 系统总体方案设计 |
| 3.1.1 射频芯片选型 |
| 3.2 无线感烟探测器的硬件设计 |
| 3.2.1 主控芯片MCU电路设计 |
| 3.2.2 烟雾探测器 |
| 3.2.3 通讯接口电路 |
| 3.2.4 无线通信电路设计 |
| 3.3 监控主机的硬件设计 |
| 3.3.1 硬件系统选型 |
| 3.3.2 蜂鸣器报警电路 |
| 3.3.3 复位电路 |
| 3.3.4 电源模块设计 |
| 3.3.5 RS232 接口电路 |
| 3.4 火灾报警系统工作流程 |
| 3.4.1 LoRa通信节点工作流程 |
| 3.4.2 烟雾报警节点工作流程 |
| 3.4.3 监控主机节点工作流程 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 螺旋天线以及阻抗匹配网络设计 |
| 4.1 HFSS及其他电磁仿真软件 |
| 4.2 螺旋天线 |
| 4.2.1 螺旋天线的方向特性参数 |
| 4.2.2 螺旋天线的增益 |
| 4.2.3 螺旋天线的阻抗特性 |
| 4.3 螺旋天线设计 |
| 4.4 阻抗匹配 |
| 4.4.1 天线阻抗匹配原理 |
| 4.4.2 天线阻抗匹配流程 |
| 4.4.3 天线阻抗匹配仿真 |
| 4.5 拓扑结构仿真 |
| 4.5.1 星型拓扑结构 |
| 4.5.2 树型拓扑结构 |
| 4.5.3 网状拓扑结构 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 无线火灾报警系统测试 |
| 5.1 安全性测试 |
| 5.2 功能性测试 |
| 5.2.1 火警测试 |
| 5.2.2 故障测试 |
| 5.3 传输距离测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）联动型火灾报警系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文工作内容 |
| 1.4 论文章节组织 |
| 第二章 相关理论与技术 |
| 2.1 MySQL关系数据库 |
| 2.2 TC-BUS现场总线协议 |
| 2.2.1 TC-BUS现场总线组成 |
| 2.2.2 TC-BUS-IMT报文传输方式 |
| 2.2.3 TC-BUS-IMT帧格式 |
| 2.3 联动型火灾报警系统 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 联动型火灾报警系统需求分析 |
| 3.1 系统总体分析 |
| 3.2 系统关键业务流程分析 |
| 3.2.1 故障事件处理流程分析 |
| 3.2.2 火警确认流程 |
| 3.2.3 火警事件处理流程 |
| 3.2.4 设备启动流程 |
| 3.3 系统功能性需求分析 |
| 3.3.1 用户管理模块 |
| 3.3.2 参数配置模块 |
| 3.3.3 消防控制模块 |
| 3.3.4 设备调试模块 |
| 3.3.5 查询统计模块 |
| 3.4 系统非功能性需求分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 联动型火灾报警系统设计与实现 |
| 4.1 系统总体设计 |
| 4.1.1 系统层次结构 |
| 4.1.2 系统网络结构 |
| 4.1.3 系统功能分解 |
| 4.1.4 联动功能设计 |
| 4.2 系统数据库设计 |
| 4.2.1 数据库总体设计 |
| 4.2.2 数据库详细设计 |
| 4.3 系统通信层组件设计 |
| 4.3.1 通信管理组件 |
| 4.3.2 任务管理组件 |
| 4.4 联动型火灾报警系统模块设计与实现 |
| 4.4.1 用户管理模块 |
| 4.4.2 参数配置模块 |
| 4.4.3 消防控制模块 |
| 4.4.4 设备调试模块 |
| 4.4.5 查询统计模块 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 联动型火灾报警系统测试与分析 |
| 5.1 系统测试环境 |
| 5.2 联动型火灾报警系统功能性需求测试 |
| 5.2.1 用户管理模块 |
| 5.2.2 参数配置模块 |
| 5.2.3 消防控制模块 |
| 5.2.4 设备调试模块 |
| 5.2.5 查询统计模块 |
| 5.3 联动型火灾报警系统非功能性需求测试 |
| 5.3.1 可靠性测试 |
| 5.3.2 性能测试 |
| 5.3.3 安全性测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）基于无线传感网络的社区火灾监测系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容及创新点 |
| 2 火灾监测系统的关键技术与总体方案设计 |
| 2.1 系统功能概述 |
| 2.2 通信方式选择 |
| 2.3 ZigBee技术 |
| 2.4 总体方案设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 监测系统的软硬件设计 |
| 3.1 终端节点的设计 |
| 3.2 路由节点的设计 |
| 3.3 协调器的设计 |
| 3.4 网关SIM900A模块的设计 |
| 3.5 网关控制器的设计 |
| 3.6 监控中心的软件设计 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 全局人工鱼群算法优化BP神经网络的火灾预警模型 |
| 4.1 火灾环境参量的选取 |
| 4.2 火灾探测算法的研究 |
| 4.3 BP神经网络 |
| 4.4 全局人工鱼群优化模型 |
| 4.5 实验过程与仿真 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 系统测试与性能分析 |
| 5.1 无线传感网络测试 |
| 5.2 监控中心测试 |
| 5.3 通信性能分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（8）基于NB-IoT的智能家居安防报警系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 智能家居安防报警行业发展现状 |
| 1.2.2 NB-IoT发展现状 |
| 1.3 论文研究内容及结构安排 |
| 1.3.1 论文研究内容 |
| 1.3.2 论文结构安排 |
| 第2章 智能家居安防报警系统需求分析及关键技术 |
| 2.1 系统需求分析 |
| 2.1.1 总体需求分析 |
| 2.1.2 模块需求分析 |
| 2.2 系统关键技术 |
| 2.2.1 通信技术 |
| 2.2.2 硬件关键技术 |
| 2.2.3 软件关键技术 |
| 2.2.4 目标检测算法关键技术 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 智能家居安防报警系统设计 |
| 3.1 系统总体设计 |
| 3.2 智能家居安防报警系统硬件设计 |
| 3.2.1 基于STM32 单片机的终端节点硬件设计 |
| 3.2.2 基于树莓派的终端节点硬件设计 |
| 3.3 智能家居安防报警系统软件设计 |
| 3.3.1 数据上报和命令下发流程设计 |
| 3.3.2 客户端APP设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 智能家居安防报警系统的实现 |
| 4.1 开发环境搭建 |
| 4.1.1 Keil MDK5 环境搭建 |
| 4.1.2 Raspbian Buster系统安装 |
| 4.1.3 Python-OpenCV的安装 |
| 4.1.4 YOLOv2 运行环境搭建 |
| 4.1.5 Android OS开发环境搭建 |
| 4.2 硬件实现 |
| 4.2.1 基于STM32 单片机的终端节点数据采集 |
| 4.2.2 基于树莓派的终端节点数据采集 |
| 4.2.3 NB-IoT通信模块联网 |
| 4.2.4 数据包格式 |
| 4.3 软件实现 |
| 4.3.1 OneNET云平台的接入 |
| 4.3.2 客户端APP的实现 |
| 4.4 YOLOv2 目标检测算法的实现 |
| 4.4.1 模型建立 |
| 4.4.2 YOLOv2 模型训练 |
| 4.5 系统实现 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 智能家居安防报警系统测试 |
| 5.1 测试环境搭建 |
| 5.2 系统测试 |
| 5.3 测试分析及结论 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间学术论文和参加科研情况 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）视频火灾自动报警系统设计（论文提纲范文）
| 1 系统总体架构 |
| 2 火灾报警及控制流程 |
| 3 火灾图像检测与识别技术 |
| 4 结论 |
（10）智能火灾报警系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 火灾报警系统的发展现状 |
| 1.2.1 厨房火灾报警系统的发展现状 |
| 1.2.2 隧道火灾报警系统的发展现状 |
| 1.2.3 人体动作识别算法研究现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 火灾报警系统总体方案设计 |
| 2.1 报警系统总体方案设计 |
| 2.2 报警系统下位机方案设计 |
| 2.2.1 主控模块方案设计 |
| 2.2.2 数据采集模块方案设计 |
| 2.2.3 数据通信模块方案设计 |
| 2.3 报警系统上位机服务器方案设计 |
| 2.3.1 服务器操作系统选型 |
| 2.3.2 人体检测模块方案设计 |
| 2.3.3 报警模块方案设计 |
| 2.4 系统交互界面方案设计 |
| 第三章 厨房报警系统的设计与实现 |
| 3.1 数据采集模块设计与实现 |
| 3.1.1 烟雾采集模块的设计与实现 |
| 3.1.2 温度采集模块的设计与实现 |
| 3.1.3 火焰采集模块的设计与实现 |
| 3.1.4 人体感应模块设计与实现 |
| 3.1.5 测距模块设计与实现 |
| 3.2 下位机数据通信模块设计与实现 |
| 3.3 上位机服务器的设计与实现 |
| 3.3.1 TCP服务端的设计 |
| 3.3.2 人体检测模块设计与实现 |
| 3.3.3 报警模块的设计与实现 |
| 3.4 交互界面设计与实现 |
| 3.5 系统验证及分析 |
| 3.5.1 数据通信模块功能验证 |
| 3.5.2 手机客户端功能验证 |
| 3.5.3 报警模块功能验证 |
| 3.6 本章小节 |
| 第四章 隧道报警系统的设计与实现 |
| 4.1 隧道报警系统下位机设计与实现 |
| 4.2 隧道报警系统上位机服务器设计与实现 |
| 4.2.1 基于时空图卷积网络的人体动作识别算法 |
| 4.2.2 在线报警模块的设计 |
| 4.3 交互界面设计与实现 |
| 4.4 系统验证及分析 |
| 4.4.1 测试环境 |
| 4.4.2 数据通信模块功能验证 |
| 4.4.3 人体检测算法性能测试及模块的功能验证 |
| 4.4.4 交互界面功能验证 |
| 4.4.5 报警模块功能验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结和展望 |
| 5.1 研究工作总结 |
| 5.2 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、火灾自动报警系统的智能算法（论文参考文献）
- [1]基于BIM与RFID技术的写字楼火灾疏散路线选取方法[D]. 张宏运. 西安建筑科技大学, 2021(01)
- [2]基于Zigbee技术的火灾报警系统在工程建设中的应用与研究[D]. 王鹏. 扬州大学, 2021(08)
- [3]基于ZigBee的大型物流建筑火灾监测系统[D]. 田启松. 安徽理工大学, 2020(07)
- [4]基于泛在网络的智能消防物联网监控系统设计与开发[D]. 刘喜庆. 南京邮电大学, 2019(03)
- [5]基于LoRa技术的无线火灾报警系统研究[D]. 韩倩倩. 北京建筑大学, 2020(07)
- [6]联动型火灾报警系统的设计与实现[D]. 景威. 西安电子科技大学, 2020(08)
- [7]基于无线传感网络的社区火灾监测系统的设计与实现[D]. 石姗姗. 山东科技大学, 2020(06)
- [8]基于NB-IoT的智能家居安防报警系统设计与实现[D]. 时薇. 河北工程大学, 2020(07)
- [9]视频火灾自动报警系统设计[J]. 汤晓芳. 电子技术与软件工程, 2020(09)
- [10]智能火灾报警系统设计与实现[D]. 张天翔. 西安电子科技大学, 2020(05)
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