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1、分类号 密级 U D C 编号 中 南 大 学CENTRAL SOUTH UNIVERSITY硕士学位论文论 文 题 目 智能建筑火灾自动报警系统的研究 与应用 MS THESISResearch and Application of Intelligent Construction Fire Auto-alarm System Specialty： Software Engineering Master Degree Candidate： Xie Rong Quan Supervisor： Associate Prof. Chen Xue-Gong School of SoftwareCen
2、tral South UniversityChangsha Hunan P.R.C原 创 性 声 明本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。 作者签名： 日期： 年 月 日学位论文版权使用授权书本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布
3、学位论文的全部或部分内容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到中国学位论文全文数据库，并通过网络向社会公众提供信息服务。作者签名： 导师签名： 日期： 年 月 日毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得 及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。作 者
4、签 名： 日 期： 指导教师签名： 日期： 使用授权说明本人完全了解 大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。作者签名： 日 期： 学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体
5、，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名： 日期： 年 月 日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权 大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。作者签名：日期： 年 月 日导师签名： 日期： 年 月 日指导教师评阅书指导教师评价：一、撰写（设计）过程1、学生在论文（设计）过程中的治学态度、工作精神 优 良 中 及格 不及格2、学生掌
6、握专业知识、技能的扎实程度 优 良 中 及格 不及格3、学生综合运用所学知识和专业技能分析和解决问题的能力 优 良 中 及格 不及格4、研究方法的科学性；技术线路的可行性；设计方案的合理性 优 良 中 及格 不及格5、完成毕业论文（设计）期间的出勤情况 优 良 中 及格 不及格二、论文（设计）质量1、论文（设计）的整体结构是否符合撰写规范？ 优 良 中 及格 不及格2、是否完成指定的论文（设计）任务（包括装订及附件）？ 优 良 中 及格 不及格三、论文（设计）水平1、论文（设计）的理论意义或对解决实际问题的指导意义 优 良 中 及格 不及格2、论文的观念是否有新意？设计是否有创意？ 优 良 中
7、 及格 不及格3、论文（设计说明书）所体现的整体水平 优 良 中 及格 不及格建议成绩： 优 良 中 及格 不及格（在所选等级前的内画“”）指导教师： （签名） 单位： （盖章）年 月 日评阅教师评阅书评阅教师评价：一、论文（设计）质量1、论文（设计）的整体结构是否符合撰写规范？ 优 良 中 及格 不及格2、是否完成指定的论文（设计）任务（包括装订及附件）？ 优 良 中 及格 不及格二、论文（设计）水平1、论文（设计）的理论意义或对解决实际问题的指导意义 优 良 中 及格 不及格2、论文的观念是否有新意？设计是否有创意？ 优 良 中 及格 不及格3、论文（设计说明书）所体现的整体水平 优 良
8、中 及格 不及格建议成绩： 优 良 中 及格 不及格（在所选等级前的内画“”）评阅教师： （签名） 单位： （盖章）年 月 日教研室（或答辩小组）及教学系意见教研室（或答辩小组）评价：一、答辩过程1、毕业论文（设计）的基本要点和见解的叙述情况 优 良 中 及格 不及格2、对答辩问题的反应、理解、表达情况 优 良 中 及格 不及格3、学生答辩过程中的精神状态 优 良 中 及格 不及格二、论文（设计）质量1、论文（设计）的整体结构是否符合撰写规范？ 优 良 中 及格 不及格2、是否完成指定的论文（设计）任务（包括装订及附件）？ 优 良 中 及格 不及格三、论文（设计）水平1、论文（设计）的理论意义
9、或对解决实际问题的指导意义 优 良 中 及格 不及格2、论文的观念是否有新意？设计是否有创意？ 优 良 中 及格 不及格3、论文（设计说明书）所体现的整体水平 优 良 中 及格 不及格评定成绩： 优 良 中 及格 不及格（在所选等级前的内画“”）教研室主任（或答辩小组组长）： （签名）年 月 日教学系意见：系主任： （签名）年 月 日摘 要智能建筑火灾自动报警系统是为了实现火灾确认和报警，防止和减少火灾发生的一种集信息技术、计算机技术和自动控制技术寓一体的智能型、网络化火警显示和安全疏散指示系统。在国内外重要建筑和公共场所已经成为必不可少的消防安全设施。本文从分析智能建筑火灾自动报警系统的构成
10、原理出发，通过几种火灾信息识别方法的研究，特别是图像型的火灾信息识别进行重点剖析。同时研究基于BP（ Back Propagation）神经网络算法实现图像型火灾探测的方法。本论文对火灾信息识别的几种方法：诸如通信数据识别方法；图像识别方法一一做了研究，重点研究了图像型火灾信息识别方法。在此研究的基础上，针对上述几种火灾信息识别的不足，设计了火灾图像噪声消除、背景差分法等算法在图像处理中的应用，通过仿真，验证了算法的可行性。提出了火焰具有面积、边缘变化以及形体变化等信息特征的观点，通过相应的检测，进行了火焰识别实验，达到了较好的结果。考虑到火灾发生的双重性，即随机性与确定性，同时又由于智能建筑
11、火灾自动报警系统检测火灾的一项重要任务就是将不确定的一面转化成比较准确的一面。因此，本文利用BP神经网络算法能进行数值化的和非数学模型的函数估计的优点，将BP神经网络算法引入到图像型的火灾探测中，给出了神经网络的具体结构和输入输出单元的设计方案。本文对一系列的火灾样本图像和干扰图像进行了实验。实验结果表明，基于BP神经网络的火灾探测算法能更有效地减少火灾的误报警率，提高火灾报警的准确率。关键词：智能建筑，火灾报警，火焰图像，神经网络 IIIABSTRACTThe intelligent building automatic fire alarm system is an intelligent
12、 system with colicky network fire-alarm demonstration and safe evacuation. This system combines Information Technology, Computer Technology with Auto-control Technology. This system aims to realize the fire confirmation and the warning prevention and fire occurrence reduction. Its become a necessary
13、 installation of fire protection in important buildings and public places at home and abroad. This thesis fixes on the research as follows: Firstly, it studies the methods of fire information recognition, and its key research on the image fire information recognition methods; Secondly, research is m
14、ade on the image-centered fire detection methods based on BP (Back Propagation) neural network algorithm. This thesis conducts researches on the methods of fire information recognition, and mainly studies the methods of the image fire information recognition methods. It puts forward a series of fire
15、 image processing methods such as filtering the noise, difference image and so on. The feasibility of the method is proved by the result of simulation. Based on the flame of the information feature of area, edge and shape change, this thesis studies the corresponding detection algorithms, and gets p
16、referable experimental results through the frame recognition.As for the duality of fire, namely randomness and determinism, the intelligent building automatic fire alarm system has the important task that transforms the randomness accurately in the firm detection. Therefore, this thesis uses the BP
17、neural network algorithm. It gives the detail structure of the BP nerve net and the detail design precept of input and output layer. In this paper, a series of sample images of fire and interference images has been experimented. Experimental results show that fire detection algorithm based on the BP
18、 neural network is more effective to reduce fire false positive rate, and improves the accuracy of the fire alarm.KEYWORDS intelligent building, automatic fire alarm system, flame image，neural network。中南大学工程硕士论文 第一章 绪论目 录第一章 绪论. 1.1 研究背景与意义11.2 国内外研究现状与水平11.2.1 国外典型产品31.2.2 国内典型产品51.3 研究的主要内容.51.4 论
19、文的组织结构9第二章 智能建筑火灾自动报警系统构成原理102.1 智能建筑的组成及功能102.2 智能建筑火灾自动报警系统112.2.1 火灾自动报警系统基本结构112.2.2 火灾自动报报警系统基本性能122.3.3 火灾自动报警系统基本要求132.3 火灾探测器原理142.3.1 火灾自动报警控制器142.3.2 火灾自动报警系统的线制162.4 传统火灾自动报警系统172.5 现代火灾自动报警系统182.6 本章小结 第三章 火灾自动报警系统信息识别方法213.1 火灾信息处理的基本概念. 21 3.1.1 火灾信息处理的基本概念. 22 3.1.2 火灾信号的基本特征. 223.2 通
20、信数据信息识别方法. 24 3.2.1通信方式的分析识别. 253.2.2通信数据信息识别26 3.2. 3 数据及实验分析. 28 3.3 图像型火灾识别技术303.3.1 基本原理313.3.2 火灾图像的预处理323.3.3 火灾图像的分割333.3.4 火灾图像的特征提取343.3.5 实验结果及分析373.4 本章小结39第四章 基于BP神经网络的火灾图像探测技术404.1 人工神经网络404.2 BP神经网络火灾图像探测算法404.2.1 BP神经网络原理404.2.2 BP神经网络结构414.2.3 BP神经网络算法学习步骤424.3.4 BP神经网络算法的火灾探测实验444.3
21、 本章小结46第五章 结论与展望495.1 研究工作总结495.2 进一步研究发展方向50参考文献51致 谢54攻读学位期间主要的研究成果55第一章 绪论1.1 研究背景与意义随着信息社会的发展，智能建筑比传统建筑更能够为人们提供理想的工作和生活环境。因此以1984年1月美国联合科技集团UTBS在康乃狄格州哈特福德市(Connecticut Hartford)建设的都市大厦(City Palace)为标志，在美国、欧洲及世界其他地区相继兴起了营造智能建筑的热潮。当前，我国的城市建设正在经历一个前所未有的蓬勃发展阶段，同时也陆续兴建了一些不同智能标准的新型智能建筑。尤其是进入20世纪90年代以来
22、，智能建筑在我国似雨后春笋般地拔地而起，并将成为21世纪建筑发展的主流。智能建筑是综合经济实力的象征和综合性科技产业，其发展涉及电力、电子、计算机软件工程与通讯等多种行业。同时数字程控交换机、光纤通讯、卫星通讯、区域网络与广域网络等取得长足发展，都为智能建筑的兴起奠定了良好的技术基础。随着人们防火意识的增强以及计算机技术的发展，智能建筑火灾报警系统的探测技术由单元探测技术向多元复合探测技术发展，提高了探测的灵敏度和可靠性；信息处理技术由“固定阈”判断发展为将现场采集参数与储存数据进行对比，并开始引进神经网络技术；随着现场总线技术的发展，数据总线布线技术由二线制逐步走向CAN、Long Work
23、s现场总线技术，增强了火灾报警系统的开放性、准确性和实时性。随着信息共享性的增强，火灾报警系统的管理必将走向网络化，由监控中心进行统一调度，实现各部门的联动。智能化建筑的兴起，以及微电子技术、检测技术、自动控制技术、计算机技术等的飞速发展，人们对火灾报警系统提出了更高的要求，使得火灾自动报警系统也出现了智能化的趋势1。为了加强新型火灾报警系统的发展，有必要对智能火灾探测报警技术进行研究探讨，开发新的传感技术和研究新的火灾信息处理算法。研究火灾自动报警系统的探测、报警、处理、控制等功能，掌握探测火灾的规律，完成火灾报警系统数据的识别、检测、维修等功能，以期降低误报，杜绝漏报，减少火灾给人类生命财
24、产带来的损失，减少火灾给生态环境和自然资源造成的破坏具有十分重要的意义2，3。1.2 国内外研究现状与水平火灾自动报警系统的发展历史可以追溯到19世纪。1890年英国人发明了第一只用来探测火灾信息的装置对温度敏感的感温探测器。此后的半个世纪感温探测器只是局部地被应用，仅作为一种报警元件。而作为火灾自动报警系统的发展标志的火灾探测器放射性同位素源的离子感烟探测器，是到了20世纪50年代开始研究开发，60年代初才被推广应用。在欧美等发达国家，火灾自动报警设备的生产和应用历史较长，应用已经普及到了家庭。并且制定了比较完善的火灾报警规范。火灾报警技术发展与微电子技术、计算机技术、通讯技术和信息技术密切
25、相关，还包含了光电子技术、传感器技术、自动控制技术、热工技术、特殊材料、化工等专业领域的知识，火灾自动报警发展趋势为【4，5】：(1) 以模拟量数据传输为基础的火灾自动报警系统曾经是20世纪80年代兴起的新一代的火灾自动报警系统。例如，西门子的SIGMASYS系统就能实现这样的功能；(2) 可寻址开关量火灾报警系统和分级报警式火灾自动报警系统作为“初级智能”的火灾自动报警系统获得普及应用。在此基础上，以火灾模拟化技术为基础的、具有像人的感觉器官那样高可靠火灾探测功能的高级智能化火灾自动报警系统正在研制。采用人工神经网络、自动消防功能的机器人、光谱特性和火灾图像特征等识别技术判别真假火灾；(3)
26、 采用多级计算机分机管理方式的先进火灾自动报警系统获得应用，适应了智能化建筑将楼宇内防火、电力、空调、节能、设备监控管理组合在一个完整的计算机管理系统的需要；(4) 从多线制系统联接过渡到总线制；(5) 专用集成电路设计与应用技术将成为智能化火灾参数传感器的核心，促进了火灾自动报警系统的智能化；(6) 以火灾自动探测算法为基础的烟、温复合式火灾探测器已批量生产并被工程应用；(7) 无线遥控式火灾自动报警系统报警已在国外逐步实现产品化；(8) 计算机多媒体和数据库技术实现了报警语音化和各种数据存储；(9) 以微粒分析和激光技术为基础的高精度火灾参数分析和超早期火灾报警技术已实现产品化；(10)
27、国外具有协议开放技术的火灾探测器已形成规模化生产能力6。1.2.1 国外典型产品国外火灾自动报警的典型产品众多。这里重点简介美国DALLAS公司生产的数字温度芯片DS18B20型火灾自动报警系统。该系统2000年问世以来，代表了目前火灾报警系统的国际先进水平。其产品具有测点多、造价低、安装维修方面、便于扩展、可靠性高、抗干扰能力强等优点。如图1-1是产品的网络拓扑结构图：图1-1 DS18B20系统网络拓扑结构图1、CAN总线智能节点模块DS18B20系统的硬件实现主要是通过CAN总线智能节点模块的实现。系统模块采用AT89C55WD做主控芯片，通过CAN总线独立控制芯片PHLLPS SJA1
28、000和CAN总线收发器芯片PHLLPS 82250与CAN总线相连，通过I/O 口和1-Wire单总线相连通。总共可以挂接310110=3300片DS18B20。每个CAN总线智能节点都有一个模块地址，这个地址通过一个8位的拨码开关来实现节点与节点之间的互相通信8。2、DS18B20与控制器的连接DS18B20支持寄生电源供电方式，如图1-2所示。这种方式不需要本地专门提供电源，把芯片的电源和地相接，只用一根1-Wire单总线和主机通信并获取电源。DS18B20在单总线为高电平时从单总线获得电荷，供应芯片电源，同时一部分电荷也保存在芯片的寄生电容中，在单总线低电平时供电。单总线的空闲状态是高
29、电平，如果单总线保持低电平超过480s，单总线上挂接的所有器件将复位。另外，单总线器件在某些工作状态下（如温度转换和EEPROM写入时）必须保证有足够的电源和电流。所以，当Wire单总线上负载多个DS18B20时，必须在总线上用一个MOSFET（金属氧化物半导体场效应管）提供强上拉。当单总线需要上拉时由控制器通过I/0口对场效应管的栅极写“1”，即加一个+5V的电压，使场效应管导通，其他时刻对栅极写“O”，使场效应管截止。图1-2 DS18B20与控制器接线图人们在工程实践中发现，每片DS18B20芯片与单总线间接一个100的电阻可提高系统的稳定性（见图1-2）。这是因为，DS18B20芯片都
30、是通过漏极开路和数据线接口（如图1-3）接电阻后，可有效限制电流，避免场效应管击穿、芯片损坏。另外，当单总线有多个DS18B20分支时，在分支点处会引起阻抗失配，从支路末端返回的反射波会影响总线上其它的器件。在支路上串接电阻将有效地降低阻抗失配，减少反射能量。图1-3 DS1820内部结构图1-Wire单总线可以连接控制器I/O 口的一位，也可以连接两位，发送和接收分开。后者不存在总线竞争，单总线能接DS18B20芯片数更多，传送距离更远。3、测温和报警DS18B20提供了一系列单字节命令，可对每个芯片写EEPROM，设置报警上、下限，温度分辨率及读取芯片测量温度。系统在运行时也要循环检测，获
31、取是否有器件报警的ROM序列码。DS18B20还提供了特殊的“二叉树”搜索命令，启动从低位到高位的搜索，完成从：启动低位高位的搜索。搜索时芯片每次送出ROM的一位和其补码。控制器负责“线与”的搜索方向判断，判断64次“线与”等于一个ROM序列码。1s钟时间内至少可获取75个器件的ROM序列码。目前代表国际先进水平的火灾自动报警系统的还有美国爱德华系统技术公司（Edwards System Technology , 简称EST）的EST3系列火灾自动报警系统和英国科艺公司（THORN SECURITY）的代表性产品Minerva80系列智能型火灾自动报警系统。在国外近期建成的大型综合性高层建筑和
32、智能性建筑中，采用多级计算机分级管理方式的先进的火灾自动报警系统获得应用，适应了智能化建筑将楼宇防灾、电力、空调、节能、设备监控管理组合在一个完整的计算机管理系统的需要。目前国外已在一块硅片上集成了相当于人眼的光电部份，相当于人视觉神经的信号，使传输部份和相当于人脑的记忆得到再现。这种传感器的批量生产将进一步促进火灾自动报警系统的智能化建设。1.2.2 国内典型产品我国火灾自动报警系统技术发展虽然不及国外先进水平，但发展迅速，优秀产品不断涌现。北京世宗智能有限公司的技术产品ZN900系列火灾自动报警与消防联动控制系统采用模拟量火灾探测技术和智能化判断处理方法，使火灾报警控制器不断地查询每一个火
33、灾探测器的现场数据，并对收集到的现场数据进行智能判断。当发现某个火灾探测器数据变化量增大，达成火灾发展曲线，火灾报警控制器发出声光报警，同时，点亮火灾探测器上的确认灯，现场数据进行相对比较复杂的分析处理，大大降低了火灾自动报警系统误报率9。1、系统特点(1) ZN900系列火灾自动报警系统特点采用先进的模拟量检测技术和总线制地址编码传输技术，具有灵敏、稳定、抗干扰、抗潮湿等多功能。系统在火灾报警控制器和消防设备联动控制器采用96系列16单片机和模块化总线制结构，大容量、大屏幕液晶显示。消防联动设备与火灾报警探测器的逻辑关系由集中报警控制器内的电子表格实现10。(2) 可根据工程实践需要具体设计
34、要求进行现场编制软件程序。(3) 系统功能多，除声光报警外还有语言报警，自动拨119电话，对讲、显示各种信息，可在80列或132列打印机和CRT上输出火灾发展阶段的曲线。(4) JB-QB-100型以二总线制模拟量火灾报警控制器1路容量为99只各种探测器，水流指示器、手动报警器等。二总线上所接的各种探测器和模块不分极性。编址可在火灾报警控制器内完成。当由集中控制器和几台区域控制器联网时，可用此6位拨动编码开关，编制每个区域控制器的编程。布线可采用干支或环形。本机与集中控制器配套使用时，实现在火警状态下，火灾发生地点与集中控制器（消防中心）进行语言报警对讲，不需要用拿话筒。(5) JB-TB-2
35、000-ZN905E模拟量通用火灾自动报警控制器，其探测驱动板有四路二总线接口。每路接100只各种模拟量探测器和其他设备，一个板可接400台控制器最多插入5个探测器驱动板，总容量为20路2000只探测器。火灾报警器采用大屏幕液晶显示器，能显示有关信息和技术数据，如显示地址号码、型号、灵敏度、环境变化量等等。通过RS232接口与PC机衔接，用CRT显示各种图案【12，13】。2、主要控制模块与功能(1) 输出模块ZN906 用于控制消防联动设备和向消防控制中心返回联动设备动作与否的信息；模块受消防联动控制器控制总线的控制，可现场编程，每个模块中有一对常驻开闭触点，容量为：220V，7A，电源24
36、VDC16。(2) 输入模块ZN907 用于接收水流指示器，击碎玻璃按钮等设备输出的开关信号。可与普通火灾探测器一样接到探测总线上，输入模块所需信号为常开开关信号。电源为24 VDC。(3) 卷帘门控制模块ZN909 用于控制卷帘门并反馈动作信息。模块受消防联动控制器控制总线控制，可现场编程，模块上有上升、下降控制输出端及喷水控制输出端。电源24VDC。3、联动控制装置及功能(1) 湿式自动喷淋控制器ZN910 用在水流指示器和闸刀开关信号的作用，能自动起动喷淋泵自动供水灭火。该控制系统外部配线分为分散控制方式：水流指示器动作信号经探测器二总线上ZN907输入模块再通过专用二总线加24V电源四
37、总线接到湿式自动喷淋控制器，启动喷淋泵，并把部位信号传输到集中报警控制器处理。(2) 防排烟控制柜ZN911 用在通风空调、防排烟设备及电动防火阀控制系统。防排烟阀的控制采用总线输出技术，每个控制点可用一个外控模块控制，并通过外控模块返回运用信息，模块编码可以现场实现，最多可控100个点。(3) 火灾应急广播控制柜ZN912GB 用在火灾事故广播与警报系统，对扬声器的控制采用总线控制方式。总线容量为99个，有自动、手动两面三刀种工作方式，控制方式有单独控制及交叉控制方式。(4) 人工报警控制器ZN913 用在专用二总线连接所有手动报警和消火栓击碎玻璃按钮输入模块报警方式。其方式可分为分散式和集
38、中式：分散式即输入模块直接接在探测总线上；集中式即输入模块接在人工报警控制器探测总线上。4、系统应用形式ZN900系列二总线火灾自动报警系统可以构成小区域、大区域和区域+集中火灾自动报警系统形式。相应的系统构成方式如图1-4所示。 代表国内先进产品的还有LA040系列火灾自动报警系统。LA040型火灾自动报警系统是北京立安山雀智能系统有限责任公司的典型技术产品。系统的核心是JBQ100GZ2LLA040型火灾报警控制器，可以联接该公司生产的不同类型的火灾探测器、联动模块和各种接口。该系统可配置512-12800个火灾探测编码点及控制编码点，其配置划分为1-8块驱动板，每块驱动板联接2回路，每回
39、路控制的地址为2048个。系统统一共可配接子站与楼层显示器共84台。工作站模拟显示屏火灾报警控制器（主机）打印机屏幕、键盘数据和控制总线数字量输入数字量输出模拟量输入（类比输入）模拟量输出（类比输出）脉冲数字输入485总线控制总线 图1-4 集成网络火灾报警系统1.3主要研究内容 智能建筑火灾自动报警系统涉及的主要技术包括14,15：火灾信息的有效检测与火灾模式识别技术；火灾探测信息数据处理与火灾自动报警技术；消防设备联动控制与消防设备电气配线技术；自动消防系统计算机管理与监控数据网络通信技术；火灾监控系统工程设计、施工管理和使用维护技术。本文研究主题是智能建筑火灾自动报警系统的研究和应用，研
40、究的主要内容包括以下三个方面：1、研究了智能建筑火灾自动报警系统的构成原理本文详细研究了智能建筑火灾自动报警系统的概念、基本结构、基本性能、基本要求，以及火灾探测器原理、报警系统的线制和传统火灾报警系统、现代火灾报警的主要优缺点等内容。通过对信息处理的基本概念的分析和目前困扰着火灾自动报警的“瓶颈”问题，即如何减少火灾探测过程中的误报率，并提出了自己的一些见解。2、火灾信息识别方面 在目前已有的火灾信息识别技术：通信数据信息识别和数字图像处理技术识别方法研究的基础上，本文对图像型火灾信息识别方法进行了重点研究。研究了火灾图像噪声消除、背景差分法等算法在图像处理中的应用，通过仿真，验证了算法的可
41、行性。针对火焰的面积、边缘变化以及形体变化等信息特征，研究了相应的检测方法，进行了火焰识别实验，收到了较好的效果。3、火灾报警探测方面由于火灾的发生具有双重性，既有它的随机性的一面，又有它的确定性一面。同时，火灾信号检测要求信号处理算法能够适应各种环境条件变化，自动调整参数以达到能快速、准确地探测火灾，。因此，火灾报警探测是一个非常困难的问题。基于上述问题，同时考虑到神经网络与模糊系统有能以一种不精确方式处理火灾信号中不十分规则的信息的优点16，本文将BP神经网络算法引入到火灾图像探测中，在给出了神经网络的具体结构和输入输出单元的设计方案的基础上，进行了基于BP神经网络的火灾报警探测技术即视频
42、探测和气体识别验证实验，并在火灾自动报警现场就火灾发生概率问题进行了分析讨论。实验证明该方法能有效地探测出火灾并报警。1.4 论文的组织结构本文共分五章，分别为绪论、智能建筑火灾自动报警系统构成原理、火灾信号识别的基本方法、基于BP神经网络算法在火灾探测中的应用、结论与展望。第一章为绪论，主要概述了本文的研究背景和研究意义，然后研究了火灾自动报警系统的国内外研究现状与水平，最后给出了本课题的研究内容和文章的组织结构。第二章为背景知识，主要介绍了智能建筑火灾自动报警的构成原理、主要性能、设计要求及传统火灾报警系统和现代火灾报警系统的主要优缺点等。第三章主要介绍了火灾信息识别的几种基本方法，包括通信数据信息识别方法和数字图像处理技术识别方法等。针对上述二种方法主要优缺点一一进行了分析研究和检测，这二种信息识别方法虽然广泛利用于