CN118777538B 基于mems多通道智能气体传感器的烟雾监测方法及相关设备 （罗定市宝捷电子有限公司）

US2018284737A1,2018.10.04基于MEMS多通道智能气体传感器的烟雾监本发明涉及一种基于MEMS多通道智能气体个所述MEMS多通道智能气体传感器对目标环境烟雾动态特征对所述烟雾密度分布区域进行动2通过多个所述MEMS多通道智能气体传感器对目标环境区域进行烟雾实时监基于所述烟雾动态特征对所述烟雾密度分布区域进行动态绘制，生成基于所述烟雾边界形状特征、烟雾轮廓特征及烟雾将所述烟雾运动特征与所述烟雾形态变化特征进通过预设的密度聚类算法，基于所述密度峰值对所述密度分布区获取所述目标环境区域的空间分布区域，基于所述空间分布区2.根据权利要求1所述的基于MEMS多通道智能气体传感器的烟雾监测方法，其特征在通过多个所述MEMS多通道智能气体传感器对目标环境区33.根据权利要求1所述的基于MEMS多通道智能气体传感器的烟雾监测方法，其特征在识别所述烟雾密度分布区域内的稀疏区域，并采用预设的克里获取监测区域的未观测区域，通过反距离权重算法，基于所述将所述未观测区域烟雾密度对应的未观测区域与所述补全烟雾密度区域进行区域合通过颜色梯度映射技术对静态烟雾浓度热力图进行热力图生成，得到每个基于动画生成算法，基于所述烟雾动态特征对所述每个时间段通过帧动画技术，基于所述烟雾动态特征对所述每个时间段的烟雾4.根据权利要求1所述的基于MEMS多通道智能气体传感器的烟雾监测方法，其特征在对烟雾浓度分布热力图中的烟雾浓度变化进行特征提取，得到高浓通过密度梯度算法，基于所述动态变化路径进行烟雾扩散方向的分析采用不同的标识对所述不同风险级别的风险区域进行风险标注，得到风险标注热力5.根据权利要求4所述的基于MEMS多通道智能气体传感器的烟雾监测方法，其特征在46.一种基于MEMS多通道智能气体传感器的烟雾监测装置，监测模块，用于通过多个所述MEMS多通道智能气体传感器对目标环境提取模块，用于通过小波变换技术对所述烟雾信息进行烟雾特征提取绘制模块，用于基于所述烟雾动态特征对所述烟雾密度分布区域基于所述烟雾边界形状特征、烟雾轮廓特征及烟雾将所述烟雾运动特征与所述烟雾形态变化特征进通过预设的密度聚类算法，基于所述密度峰值对所述密度分布区获取所述目标环境区域的空间分布区域，基于所述空间分布区5处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的方6[0002]传统的烟雾监测系统通常采用单一传感器进行监测，这种方法存在一定的局限[0003]本发明的主要目的为提供一种基于MEMS多通道智能气体传感器的烟雾监测方法导致了监测结果不够准确且难以预测火灾发[0012]通过多个所述MEMS多通道智能气体传感器对目标环境区域中的烟雾进行实时监7[0017]通过预设的小波变换技术对所述烟雾信息进行频率成分分解，得到烟雾分解特[0022]对所述烟雾分解特征进行形态特征提取，得到烟雾边界形状特征及烟雾轮廓特[0023]基于所述烟雾边界形状特征、烟雾轮廓特征及烟雾扩散特性进行时频局部化分[0024]将所述烟雾运动特征与所述烟雾形态变化特征进行特征融合，得到烟雾动态特[0027]基于目标环境区域对归一化烟雾数据进行空间栅格化处理，得到栅格化烟雾数[0034]进一步的，所述基于所述烟雾动态特征对所述烟雾密度[0037]将所述未观测区域烟雾密度对应的未观测区域与所述补全烟雾密度区域进行区[0038]采用不同的颜色对所述合并雾密度区域进行颜色映射，生成静态烟雾浓度热力8[0051]通过多点采样技术对动态变化路径进行烟雾浓度采集，得到烟雾的空间分布浓[0059]绘制模块，用于基于所述烟雾动态特征对所述烟雾密度9[0064]本发明提供的基于MEMS多通道智能气体传感器的烟[0065]图1是本发明一实施例中基于MEMS多通道智能气体传感器的烟雾监测方法的步骤[0066]图2是本发明一实施例中基于MEMS多通道智能气体传感器的烟雾监测装置的结构[0071]本发明一实施例中提供了一种基于MEMS多通道智能气体[0074]这一过程涉及使用多个MEMS多通道智能气体传感器对目标环境区域进行烟雾实智能气体传感器；在监测开始之前，首先需要对MEMS多通道智能气体传感器进行参数校[0076]基于所述监测任务规划制定所述MEMS多通道智能气体传感器的监测布置，所述[0077]对所述单个传感器的监测数据进行数据融合，得到覆盖目标环境区域的烟雾信[0086]通过小波变换技术提取的烟雾动态特征包括但不限于烟雾的扩散速度、扩散方析和风险评估提供详细的数据支持。这样的设计有助于提高监测系统的准确性和可靠性，[0106]生成动态烟雾浓度分布热力图：通过将烟雾密度分布区域的数据转换成颜色梯[0111]基于所述烟雾浓度分布热力图：这里指的是已经生成的动态烟雾浓度分布热力[0121]通过多个所述MEMS多通道智能气体传感器对目标环境区域中的烟雾进行实时监[0127]通过预设的小波变换技术对所述烟雾信息进行频率成分分解，得到烟雾分解特[0132]对所述烟雾分解特征进行形态特征提取，得到烟雾边界形状特征及烟雾轮廓特[0133]基于所述烟雾边界形状特征、烟雾轮廓特征及烟雾扩散特性进行时频局部化分[0134]将所述烟雾运动特征与所述烟雾形态变化特征进行特征融合，得到烟雾动态特烟雾方向变动频率及烟雾瞬时加速度等关键特征。特征融合可以通过数据融合算法来实[0138]基于目标环境区域对归一化烟雾数据进行空间栅格化处理，得到栅格化烟雾数[0150]将所述未观测区域烟雾密度对应的未观测区域与所述补全烟雾密度区域进行区[0151]采用不同的颜色对所述合并雾密度区域进行颜色映射，生成静态烟雾浓度热力对所述稀疏区域进行空间插值计算，得到补全烟雾密度区域；识别烟雾密度分布区域内监基于统计学原理的空间插值方法，用于对稀疏区域进行空间插值计算，以填补数据缺失部权重算法，基于所述补全烟雾密度区域对未观测区域进行烟雾密度预测，得到未观测区域烟雾密度；获取监测区域内尚未被传感器覆盖的未观测区域。利用反距离权重算法据周围已知点的距离和其值来计算未知点的估计值，距离越近的点对其贡献越大。将所述未观测区域烟雾密度对应的未观测区域与所述补全烟雾密度区域进行区域合并，得到合并雾密度区域；将未观测区域烟雾密度所对应的未观测区域与补全烟雾密度区域合并，形成完整的烟雾密度分布区域，即合并雾密度区域。区域合并确保了整个监测区域的烟雾密度分布数据完整且一致。采用不同的颜色对所述合并雾密度区域进行颜色映射，生成静态烟示不同烟雾密度的区域，颜色深浅代表烟雾浓度的高低。通过颜色梯度映射技术对静态烟雾浓度热力图进行热力图生成，得到每个时间段的烟雾浓度热力图；利用颜色梯度映射技术进一步优化静态烟雾浓度热力图的视觉效果，确保颜色过渡自然，得到每个时间段的烟雾浓度热力图。颜色梯度映射可以增强热力图的可读性，使观察者能够直观地看到烟雾浓度的变化趋势。某些区域聚集而不向外扩散，可能是因为物理障碍或其他因素导致烟雾在特定位置积聚。[0167]通过多点采样技术对动态变化路径进行烟雾浓度采集，得到烟雾的空间分布浓[0172]上面对本发明实施例中基于MEMS多通道智能气体传感器的烟雾监测方法进行了描述，下面对本发明实施例中基于MEMS多通道智能气体传感器的烟雾监测装置进行描述，请参阅图2，本发明实施例中基于MEMS多通道智能气体传感器的烟雾监测装置一个实施例[0176]绘