基于嵌入式系统和模糊神经网络的森林火灾报警系统设计

• 作者: 邓亦骁
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 森林火灾 嵌入式系统 模糊神经网络 参量信号
• 年，卷（期）: 2020,（16）
• 所属期刊栏目: 创新实践
• 页码范围: 136-137
• 页数: 2页
• 分类号: S762
• 语种: 中文
• DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2020.16.062

摘要

研究了森林火灾报警系统的设计,提出将嵌入式系统和模糊神经网络相结合应用于森林火灾报警系统的设计中,以提高报警系统对森林火灾监测报告的准确性.系统由探测模块及无线通信模块、火灾报警控制器和总控平台组成.探测模块将传感器采集的火灾参量信号处理后通过无线通信模块发送给相应的火灾报警控制理器.火灾报警控制器以包含ARM Cortex-M7核的STM32H743微控制器为核心进行设计,具有很强的浮点数运算能力,通过软件编写模糊神经网络算法对火灾参量信号进行处理分析,判断探测点的火灾状态.当火灾报警控制器判断某个探测模块存在火情,通过以太网将火灾数据上报给总控平台.总控平台通过以太网接收火情信息,并显示火灾具体位置同时发出警报,此外平台根据动态气象数据通过遗传算法改进的BP神经网络算法分析某个区域该天气条件下发生森林火灾的概率,当概率超过预定值时发出警告并实时提高探测模块采集火灾参量信号的频率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓亦骁	武汉理工大学机电工程学院	1	0	0.0	0.0