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公路隧道智能火灾检测系统设计

Design of Intelligent Fire Detection System for Highway Tunnel

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随着中国基础建设的不断推进,高速公路覆盖范围不断扩大,隧道数量也越来越多,公路隧道发生事故导致的后果与影响往往较大,是极具破坏性和危险性的.利用深度学习方法,该文设计了一个基于树莓派的智能公路隧道火灾监测报警系统.该系统采用树莓派开发板和Intel Movidius神经计算棒(neural compute stick,NCS)为硬件平台,连接视频监控摄像头、烟雾传感器、声光报警器和4G通信模块组成公路隧道火灾检测硬件系统,运用训练好的基于卷积神经网络(CNN)的隧道火灾图像识别模型,对隧道交通场景进行实时检测.系统通过监控摄像头和烟雾传感器,同时检测隧道现场交通情况,能够及早准确识别火灾的发生,并实现即时现场报警与远程报警.测试结果表明,在树莓派和神经计算棒的终端平台上运行深度学习的火灾检测算法,火灾识别精度达到96％,速度到达每秒5帧.应用该系统在发生隧道火灾时对避免人员伤亡、降低财产损失具有重要意义.

吴宗胜、韩改宁、李红

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咸阳师范学院 计算机学院,陕西 咸阳 712000

隧道火灾 火灾检测 火灾报警 卷积神经网络 神经计算棒

国家自然科学基金陕西省教育厅专项科研计划咸阳师范学院科研项目陕西省教育科学"十三五"规划项目陕西省教育科学"十三五"规划项目

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2022

10.3969/j.issn.1673-629X.2022.03.027

计算机技术与发展
陕西省计算机学会

计算机技术与发展

CSTPCD
影响因子：0.621
ISSN：1673-629X
年,卷(期)：2022.32(3)
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