【摘 要】
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目前,火灾现场环境十分复杂,按照救援要求,消防员需要佩戴消防头盔。传统消防头盔的作用只是防护防火,缺乏对火灾环境和救援人员体征信息的感知,救援人员依然可能会受到伤害。针对以上问题,本文设计了一款多源信息融合的消防智慧头盔的终端,采集端运用卡尔曼滤波算法进行异常值去除,同时将采集数据上传至云平台,配有消防救援环境体征监测系统方便管理,以及采用了GRU（Gated Recurrent Unit,门控循
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目前,火灾现场环境十分复杂,按照救援要求,消防员需要佩戴消防头盔。传统消防头盔的作用只是防护防火,缺乏对火灾环境和救援人员体征信息的感知,救援人员依然可能会受到伤害。针对以上问题,本文设计了一款多源信息融合的消防智慧头盔的终端,采集端运用卡尔曼滤波算法进行异常值去除,同时将采集数据上传至云平台,配有消防救援环境体征监测系统方便管理,以及采用了GRU（Gated Recurrent Unit,门控循环单元）算法进行消防员心率的预测,具体工作如下:首先,设计了一款多源信息融合的消防智慧头盔终端。采用STM32作为处理器芯片,接收和处理各类采集的数据。为减小测量误差和提高准确性,选用卡尔曼滤波算法进行滤波处理。借助Keil MDK5作为代码开发平台,设计模块化的程序结构,最后终端的尺寸与目前现有相比尺寸减小65%。其次,运用GRU算法进行消防员心率体征的预测。通过对比LSTM（Long ShortTerm Memory,长短期记忆网络）和GRU算法优劣,运用公共数据集,结合各项评价指标,使用GRU算法将体征信息融合后,进行消防员未来心率的预测,拟合度达到93.63%,对消防指挥官进行火灾救援提供辅助决策,更好得保障消防员的人身安全。然后,进行了消防智慧头盔系统的WEB设计。将消防智慧头盔终端利用MQTT（Message Queuing Telemetry Transport,消息队列遥测传输）协议与物联网云平台进行对接,设计了消防环境体征监测系统WEB端,该系统可以实现可视化界面展示、历史的数据查询和用户管理等几项功能。最后,对整个系统软硬件进行测试。测试结果表明,本文设计的终端可提供更全面的数据展示和更稳定的数据传输,相较于传统单一的消防头盔在很大程度上提高了火灾现场的环境感知、体征信息的预测能力。
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