消防员特别是森林消防员在救火作业过程中经常由于所处环境恶劣,体征参数监测预警不及时,导致伤亡事故。同时不能及时定位消防员并协助撤离事故现场,也会引发消防员伤亡。因此,对消防人员进行体征状态安全评估和环境参数的智能监测对于保障一线消防员的安全至关重要。本文以物联网技术为基础,结合微处理器技术、传感器技术、网络通信技术和数据融合算法等现代化技术手段,设计了针对森林消防员体征数据和所处环境数据设计了一套智能监测系统。完成对火灾现场关键环境参数、消防员体征参数和位置参数的采集、实时传输、多传感器数据融合处理和可视化呈现。首先,本文以现有医学和运动学研究成果为参考,确定了需要监测的关键环境、体征和位置参数;基于物联网框架设计了消防员智能监测系统的总体方案,包括以感知层、网络传输层、应用层为基础的总体结构方案和以MQTT物联网协议为基础的总体通信方案;整套系统通过硬件监测设备采集关键参数,借助于网络通信,最终在云服务器中实现数据的存储和可视化呈现。其次,本文完成了系统的整体硬件设计,选取了STM32系列微处理器主控芯片并配以外围电路完成了最小系统电路设计;针对需要采集的参数,选取了通信模块、各传感器模块和定位模块的产品型号并完成了对各模块的电路设计。再次,完成了系统整体软件设计,根据程序部署的位置将软件分为了微处理器内部程序和云服务器监控端程序;完成了微处理器内主程序设计、通信模块程序设计、各传感器与定位模块的数据处理流程和程序设计;完成了云端服务器中My SQL数据库设计和数据在网页终端的可视化呈现。最后,针对森林作业场景中卫星定位系统不准确,容易出现定位漂移和定位误差的问题,本文采取双定位模块的硬件设计方案,使用卡尔曼滤波算法和联邦卡尔曼滤波算法对感知层采集上传的GPS、北斗两套卫星定位数据分别滤波和数据融合,仿真验证的结果表明了滤波算法和数据融合算法对于校正和优化卫星定位数据准确性上的有效性。