[发明专利]一种多路径智能化室内安全检测系统及方法在审
申请号: | 202110781516.4 | 申请日: | 2021-07-12 |
公开(公告)号: | CN113515155A | 公开(公告)日: | 2021-10-19 |
发明(设计)人: | 彭艺;杨天意 | 申请(专利权)人: | 昆明理工大学 |
主分类号: | G05D27/02 | 分类号: | G05D27/02;G01D21/02;G08C17/02 |
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地址: | 650093 云*** | 国省代码: | 云南;53 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 路径 智能化 室内 安全 检测 系统 方法 | ||
1.一种多路径智能化室内安全检测系统,其特征在于:包括用于接收和处理数据的主控制器、用于监测室内环境的检测模块、用于显示结果的显示模块、用于存储数据的存储模块和用于报警的报警模块,所述主控制器分别与检测模块、显示模块、存储模块和报警模块相连;
所述主控制器通过WIFI模块与机智云通信,机智云与智能终端设备通信,智能终端设备远程监测室内环境状态;
所述主控制器通过无线通信模块与PC机通信,将接收的数据传输至PC机,PC机端通过BP神经网络对传输上来的数据进行分析预测,并做出判断。
2.根据权利要求1所述的一种多路径智能化室内安全检测系统,其特征在于:所述WIFI模块包括两种通信模式,一种为点对点的AP模式,实现手机直接对主控制器进行通讯,另一种为经由路由器建立局域网的STA模式,先将WIFI模块连接到互联网,然后手机通过互联网对主控制器进行远程通信。
3.根据权利要求1所述的一种多路径智能化室内安全检测系统,其特征在于:所述检测模块包括温湿度检测模块、一氧化碳传感器模块和视频监控模块。
4.利用如权利要求1至3中任意一项所述的系统进行室内安全检测的方法,其特征在于包括如下步骤:
步骤S1检测模块对室内环境进行实时监测获取环境相关数据;
步骤S2主控制器接收步骤S1中的数据并进行处理后,通过显示屏显示结果,若处理后得到的数值超过设定值,则触发报警模块进行报警,同时采取相应的措施进行室内环境调节;
步骤S3主控制器通过WIFI模块将检测模块获得的数据传输至智能终端设备,通过智能终端设备远程监测室内环境;
步骤S4主控制器通过无线通信模块将检测模块获得的数据传输至PC机端;
步骤S5 PC机端通过训练后的BP神经网络对传输上来的数据进行分析预测,并做出判断。
5.根据权利要求4所述的室内安全检测的方法,其特征在于:所述步骤S2中当主控制器接收的温度、湿度以及一氧化碳浓度值任意一项不在预设范围内,则触发报警模块报警;当室内温度超过预设最大值,报警模块报警后,声控开关相应,打开风扇对室内进行降温处理,当室内温度低于预设最小值,则启动加热装置进行加热;当室内湿度超过预设最大值,则启动除湿装置降低湿度,当室内湿度低于预设最小值,则启动加湿装置提高湿度;当室内一氧化碳浓度超过预设值,则开启吹风装置或打开窗户。
6.根据权利要求4所述的室内安全检测的方法,其特征在于:所述步骤S5中训练后的BP神经网络对接收的数据进行处理并预测,当x<a,则为室内环境为安全,当x>b,则室内环境为危险,当a≤x≤b,则PC机端发出预警;
其中x为室内环境安全概率,b为预警值的上限值,a为预警值的下限值。
7.根据权利要求4所述的室内安全检测的方法,其特征在于:所述步骤S5中对数据统一进行限幅、归一化处理,处理后的值为[0,1]之间的数,归一化公式如下:
其中,xmax、xmin分别代表数据集中的最大值、最小值,xi、xi*分别代表归一化前后的数值。
8.根据权利要求4所述的室内安全检测的方法,其特征在于:所述步骤S5中采用L-M算法对BP神经网络进行训练,将最大训练次数设置为4000次,输入层第i个神经元至隐层第k个神经元之间的连接权值为uik,隐层第k个神经元至输出层第h个神经元之间的连接权值为wkh,用γk表示隐层第k个神经元的阈值,用υh表示输出层第h个神经元的阈值;经由该神经网络训练,得出合理的连接权值和阈值。
9.根据权利要求4所述的室内安全检测的方法,其特征在于:所述步骤S5中采用如下公式对BP神经网络的隐层节点数进行选取:
S为隐层节点数,m为输入层神经元节点数,n为输出层神经元节点数。
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