基于多模態(tài)信息融合的物流倉庫安全消防智能預(yù)警系統(tǒng)

應(yīng)小偉

摘要：常規(guī)的物流倉庫安全消防智能預(yù)警系統(tǒng)主要使用Z-Stack協(xié)議棧調(diào)用預(yù)警指令，易受任務(wù)輪詢作用影響，導(dǎo)致系統(tǒng)部分功能異常，因此需要基于多模態(tài)信息融合設(shè)計(jì)一種全新的物流倉庫安全消防智能預(yù)警系統(tǒng)。硬件部分設(shè)計(jì)了CC2530節(jié)點(diǎn)收發(fā)芯片、TAD煙霧傳感器以及DHT11溫濕度傳感器。軟件部分利用多模態(tài)信息融合設(shè)計(jì)了智能預(yù)警多目標(biāo)檢測算法，設(shè)計(jì)了消防智能預(yù)警功能模塊，從而實(shí)現(xiàn)了物流倉庫安全消防智能預(yù)警。系統(tǒng)測試結(jié)果表明，設(shè)計(jì)的基于多模態(tài)信息融合的物流倉庫安全消防智能預(yù)警系統(tǒng)的性能良好，測試功能均正常，具有可靠性，有一定的應(yīng)用價(jià)值，能為降低物流倉庫消防風(fēng)險(xiǎn)做出一定的貢獻(xiàn)。

關(guān)鍵詞：多模態(tài)信息融合；物流倉庫；安全；消防；智能預(yù)警系統(tǒng)

物流倉庫指的是一種利用自建或租賃場地存儲(chǔ)保管物流貨物的特殊場所[1]?，F(xiàn)存的大多數(shù)物流倉庫安全消防智能預(yù)警系統(tǒng)普遍存在以下幾個(gè)問題：一是智能預(yù)警探測硬件裝置問題，大多數(shù)倉庫安全消防智能預(yù)警系統(tǒng)主要使用單一的探測硬件采集預(yù)警數(shù)據(jù)，難以獲取有效的預(yù)警信息，導(dǎo)致最終的預(yù)警效果較差[2]；二是消防預(yù)警裝置覆蓋區(qū)域問題，大多數(shù)消防智能預(yù)警系統(tǒng)覆蓋的區(qū)域較小，無法實(shí)時(shí)提供預(yù)警信息，導(dǎo)致預(yù)警信號(hào)獲取異常，預(yù)警性能持續(xù)下降[3-4]；三是預(yù)警系統(tǒng)智能化缺陷，大多數(shù)預(yù)警系統(tǒng)僅作為附屬裝置安裝至物流倉庫中，缺乏網(wǎng)絡(luò)化支持，導(dǎo)致消防預(yù)警信息難以完善，系統(tǒng)的預(yù)警效果自然較差[5]；四是預(yù)警系統(tǒng)技術(shù)落后問題，大多數(shù)預(yù)警系統(tǒng)在發(fā)出預(yù)警信號(hào)時(shí)往往處于十分緊急狀態(tài)，此時(shí)往往難以挽回火情，不利于消防處理。因此本文基于多模態(tài)信息融合設(shè)計(jì)了一種全新的物流倉庫安全消防智能預(yù)警系統(tǒng)。

1 硬件設(shè)計(jì)

1.1? CC2530節(jié)點(diǎn)收發(fā)芯片

在消防智能預(yù)警系統(tǒng)預(yù)警的過程中，為了節(jié)約通信成本，降低通信功耗，本文設(shè)計(jì)的預(yù)警系統(tǒng)選取CC2530節(jié)點(diǎn)收發(fā)芯片作為核心芯片。該芯片由多個(gè)基礎(chǔ)射頻單元組成，不僅具有超強(qiáng)的組網(wǎng)功能，還能滿足系統(tǒng)的低功耗組網(wǎng)需求，該芯片的組成結(jié)構(gòu)見圖1。

由圖1可知，CC2530節(jié)點(diǎn)收發(fā)芯片集多功能于一體，能進(jìn)行有效的瞬時(shí)轉(zhuǎn)換，為了滿足系統(tǒng)的存儲(chǔ)需求，該芯片支持32、64、128等多種可編程閃存，能有效解決系統(tǒng)運(yùn)行過程中存在的SOC問題，實(shí)現(xiàn)智能化消防預(yù)警。CC2530芯片具有外部連接多樣化的特征，其不僅可以連接RF預(yù)警信號(hào)收發(fā)外設(shè)，還可以連接電源管理外設(shè)，除此之外，該芯片具有24個(gè)通用的I＼O引腳，可以快速進(jìn)行預(yù)警數(shù)模轉(zhuǎn)換，提高了預(yù)警信號(hào)的傳輸效率，保證了預(yù)警信號(hào)的傳輸安全性。CC2530芯片內(nèi)核還提供了AES加密算法，最大程度上保證了消防智能預(yù)警信息的傳輸安全性，為預(yù)警指令的執(zhí)行做基礎(chǔ)。

1.2? TAD煙霧傳感器

在火災(zāi)發(fā)生時(shí)，倉庫內(nèi)部的煙霧濃度會(huì)發(fā)生不同程度的改變，要想提高系統(tǒng)的消防智能預(yù)警效果，需要選取相對(duì)較敏感的煙霧傳感器。因此，本文設(shè)計(jì)的系統(tǒng)選取TAD煙霧傳感器采集煙霧預(yù)警信息，有效完成智能消防響應(yīng)，TAD煙霧傳感器的參數(shù)見表1。

由表1可知，TAD煙霧傳感器的敏感性較高，當(dāng)空氣中的煙霧濃度發(fā)生改變時(shí)，其內(nèi)部的氣敏材料電導(dǎo)率會(huì)迅速增加，輸出預(yù)警信號(hào)。除此之外，TAD煙霧傳感器的抗干擾性較好，能排除其他氣體干擾，符合安全消防智能預(yù)警系統(tǒng)的運(yùn)行需求。

1.3? DHT11溫濕度傳感器

在物流倉庫存儲(chǔ)過程中，其內(nèi)部的溫濕度會(huì)不定期發(fā)生改變，為了提高消防智能預(yù)警系統(tǒng)的預(yù)警范圍，本文設(shè)計(jì)的物流倉庫安全消防智能預(yù)警系統(tǒng)選取DHT11溫濕度傳感器檢測物流倉庫內(nèi)部的溫濕度變化，該溫濕度傳感器的組成電路圖見圖2。

由圖2可知，本文選取的溫濕度傳感器屬于復(fù)合集中數(shù)模傳感器，其傳輸距離較長，內(nèi)含多位單片機(jī)及熱敏溫濕度感知監(jiān)測元件，不僅如此，其測量精度較高，能有效處理物流倉庫的溫濕度信號(hào)，利用OTP進(jìn)行綜合校準(zhǔn)。使用該傳感器能大幅提高系統(tǒng)的預(yù)警性能，確保預(yù)警的有效性。

2 軟件設(shè)計(jì)

2.1? 基于多模態(tài)信息融合設(shè)計(jì)智能預(yù)警多目標(biāo)檢測算法

為了解決Z-Stack協(xié)議棧在調(diào)用預(yù)警指令時(shí)受任務(wù)輪詢作用影響導(dǎo)致的系統(tǒng)部分功能異常問題，提高物流倉庫安全消防智能預(yù)警的有效性，本文基于多模態(tài)信息融合設(shè)計(jì)了智能預(yù)警多目標(biāo)檢測算法。物流倉庫的消防預(yù)警信號(hào)種類較多，不僅包括煙霧報(bào)警信號(hào)，還包括溫濕度、火焰?zhèn)鞲械刃盘?hào)，若分別進(jìn)行預(yù)警分析會(huì)嚴(yán)重影響系統(tǒng)的運(yùn)行性能，多模態(tài)信息融合技術(shù)可以將煙霧、溫濕度、火焰等多類信息進(jìn)行有效融合，從而實(shí)現(xiàn)智能化預(yù)警。

首先可以將多種智能化預(yù)警信息裁剪到對(duì)應(yīng)的預(yù)警區(qū)域，進(jìn)行三維回歸處理，此時(shí)可以根據(jù)預(yù)警信息的池化關(guān)系生成預(yù)警信號(hào)，調(diào)整智能預(yù)警分辨率，獲得預(yù)警特征量，從而完成智能預(yù)警任務(wù)，此時(shí)的智能預(yù)警要素整合量如下（1）所示：

公式（1）中，代表預(yù)警信息分組要素，v代表預(yù)警采樣數(shù)量，為了避免消防智能預(yù)警數(shù)據(jù)差異性過高導(dǎo)致的預(yù)警偏差問題，需要生成有效的特征集，如下（2）所示：

公式（2）中，分別代表預(yù)警要素的特征轉(zhuǎn)換坐標(biāo)，不同信號(hào)的預(yù)警接收率存在一定的差異，此時(shí)可以根據(jù)預(yù)警信息的特征進(jìn)行局部聚合處理，形成的預(yù)警特征表達(dá)式如下（3）所示：

公式（3）中，代表預(yù)警點(diǎn)特征，代表池化聚合特征，結(jié)合上述表達(dá)式可以生成特殊的安全消防智能預(yù)警矩陣，此時(shí)可以進(jìn)行Max Pooling操作進(jìn)行特征轉(zhuǎn)換，提取預(yù)警之間的關(guān)聯(lián)性，從而生成物流倉庫安全消防智能預(yù)警函數(shù)L，如下（4）所示：

公式（4）中，α代表預(yù)警錨點(diǎn)，N代表預(yù)警輸出量，Lppas代表歸一化預(yù)警值，使用上述安全消防智能預(yù)警系統(tǒng)可以有效提高系統(tǒng)的預(yù)警性能，保證預(yù)警的有效性。

2.2? 設(shè)計(jì)消防智能預(yù)警功能模塊

結(jié)合（4）生成的物流倉庫安全消防智能預(yù)警函數(shù)可以進(jìn)一步設(shè)計(jì)消防智能預(yù)警功能模塊，其功能模塊組成見圖3。

由圖3可知，本文設(shè)計(jì)的物流倉庫安全消防智能預(yù)警系統(tǒng)的功能模塊主要包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)分析模塊、報(bào)警控制模塊、顯示管理模塊。數(shù)據(jù)采集模塊主要負(fù)責(zé)各個(gè)模塊的初始化處理，確定各個(gè)傳感器的工作模式，接收來自硬件傳感器的消防預(yù)警數(shù)據(jù)，除此之外，該模塊可以有效存儲(chǔ)消防信息，進(jìn)行綜合分析，調(diào)整預(yù)警數(shù)據(jù)。針對(duì)采集到的數(shù)據(jù)該模塊可以統(tǒng)一進(jìn)行編號(hào)，通過數(shù)組形式更新存儲(chǔ)消防預(yù)警數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析模塊主要可以確定倉庫各個(gè)位置的溫度，有效處理各項(xiàng)消防預(yù)警數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換消防預(yù)警數(shù)據(jù)的格式，從而判斷各個(gè)倉庫中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)，獲取溫度數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)平均值。不僅如此，該模塊可以將消防智能預(yù)警數(shù)據(jù)分類排放，有效地確定預(yù)警閾值。報(bào)警控制模塊主要控制報(bào)警隱患，即有序傳導(dǎo)各項(xiàng)消防數(shù)據(jù)，存在暗火時(shí)可以立即傳導(dǎo)警報(bào)預(yù)警，有效控制火情。顯示管理模塊則負(fù)責(zé)物流倉庫消防監(jiān)控，判斷倉庫的消防狀態(tài)。上述模塊共同運(yùn)作，可保證消防智能預(yù)警系統(tǒng)的正常預(yù)警性能。

3 系統(tǒng)測試

為了驗(yàn)證設(shè)計(jì)的基于多模態(tài)信息融合的物流倉庫安全消防智能預(yù)警系統(tǒng)的預(yù)警效果，本文搭建了有效的測試平臺(tái)，進(jìn)行了系統(tǒng)測試。

結(jié)合系統(tǒng)測試需求，本文選取MATLAB作為系統(tǒng)測試平臺(tái)，為了提高系統(tǒng)測試的有效性，本文選取ZigBee通信組網(wǎng)協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)搭建測試預(yù)警通信數(shù)據(jù)，進(jìn)行了有效的測試部署，此時(shí)需要調(diào)試ZigBee系統(tǒng)測試通信組網(wǎng)的測試節(jié)點(diǎn)，見圖4。

圖4? ZigBee系統(tǒng)測試通信組網(wǎng)測試節(jié)點(diǎn)調(diào)節(jié)

由圖4可知，此時(shí)的ZigBee系統(tǒng)測試通信組網(wǎng)測試節(jié)點(diǎn)調(diào)節(jié)完畢。消防智能預(yù)警數(shù)據(jù)的指令信號(hào)格式不同，因此，需要將測試程序?qū)懭隨ample App.c文件中，創(chuàng)建全新的測試程序，將指令信號(hào)的格式調(diào)試一致。

各個(gè)協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)通過UART與測試PC端連接，用于測試程序和協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)交互。因此，當(dāng)程序與協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)匹配后，可以根據(jù)需要調(diào)整不同周期的數(shù)據(jù)，以便在測試中靈活改變網(wǎng)絡(luò)配置。

基于上述配置，將預(yù)警系統(tǒng)的預(yù)警精度作為實(shí)驗(yàn)指標(biāo)進(jìn)行測試，測試結(jié)果見表2。

根據(jù)表2可知，隨著時(shí)間的增加，本文方法的預(yù)警精度始終高于95%，最高時(shí)達(dá)到了98%。說明本文的預(yù)警系統(tǒng)性能較高，具有實(shí)用性。

由上可知，本文設(shè)計(jì)的基于多模態(tài)信息融合的物流倉庫安全消防智能預(yù)警系統(tǒng)的各項(xiàng)功能均能有序運(yùn)行，且預(yù)警精度最高時(shí)達(dá)到了98%。證明本文設(shè)計(jì)的基于多模態(tài)信息融合的物流倉庫安全消防智能預(yù)警系統(tǒng)的性能良好，具有可靠性，有一定的應(yīng)用價(jià)值。

4 結(jié)語

綜上所述，為了解決目前的物流倉庫消防管理問題，本文基于多模態(tài)信息融合設(shè)計(jì)了一種有效的安全消防智能預(yù)警系統(tǒng)。測試結(jié)果表明，設(shè)計(jì)的基于多模態(tài)信息融合的物流倉庫安全消防智能預(yù)警系統(tǒng)的預(yù)警性能良好，各個(gè)功能運(yùn)行正常，具有可靠性，有一定的應(yīng)用價(jià)值。

參考文獻(xiàn)：

[1]董萍.基于物聯(lián)網(wǎng)ZigBee技術(shù)的家庭智能消防預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與研究[J].三門峽職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)，2022，21（2）：131-136.

[2]楊傳甲，劉中海，肖莉等.棉花倉儲(chǔ)“全方位”安全消防智能預(yù)警系統(tǒng)研發(fā)與應(yīng)用[J].電子測試，2021（15）：83-85.

[3]王愛華，李輝.網(wǎng)絡(luò)黑產(chǎn)犯罪的復(fù)雜結(jié)構(gòu)識(shí)別與精準(zhǔn)治理探究——基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的分析[J].中國人民公安大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2022，38（5）：9-18.

[4]何生全，何學(xué)秋，宋大釗，等.沖擊地壓多參量集成預(yù)警模型及智能判識(shí)云平臺(tái)[J].中國礦業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2022，51（5）：850-862.

[5]甘李，姚智，李闖，等.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽輪機(jī)抗燃油泄漏智能預(yù)警技術(shù)研究[J].工業(yè)儀表與自動(dòng)化裝置，2022（4）：8-13+98.

Intelligent Early Warning System for Logistics Warehouse Safety and Fire Fighting Based on Multimodal Information Fusion

Ying Xiaowei

（Fire Prevention and Supervision 1st Section， Jinshan District Fire and Rescue Division， Shanghai 201500）

Abstract： Conventional logistics warehouse safety and fire protection intelligent warning system mainly uses Z-Stack protocol stack to call warning instructions， which is easily affected by the role of task polling， resulting in some of the functions of the system anomaly， so it is necessary to design a new logistics warehouse safety and fire protection intelligent warning system based on multimodal information fusion. In the hardware part， CC2530 node transceiver chip， TAD smoke sensor and DHT11 temperature and humidity sensor are designed. The software part uses multimodal information fusion to design an intelligent warning multi-target detection algorithm， and designs the fire intelligent warning function module， thus realizing the logistics warehouse safety fire intelligent warning. The system test results show that the designed logistics warehouse safety and fire safety intelligent warning system based on multimodal information fusion has good performance， the test functions are normal and reliable， has certain application value， and can make some contribution to reducing the fire risk of logistics warehouses.

Keywords： multimodal information fusion; logistics; warehouse; safety; fire; intelligent early warning system