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针对传统火灾探测方法的准确性与及时性、误报率与漏报率相互制约的技术问题,利用傅里叶变换红外光谱分析技术,测量火灾初期的特征气体CO和CO_2体积分数。以CO与CO_2的体积分数比值为观察变量,运用移动平滑滤波器提取基于观察变量的大小、变化速度以及加速度的火灾过程特征向量。视虚假火灾源为具有有限扰动的固定目标,真实火灾源为具有相应位置、速度以及加速度的运动目标。采用数据融合技术,经过目标观察、特征提取以及身份识别,对火灾源的类型进行识别。研究表明,利用火灾过程特征信息与数据融合技术可以对真假火灾源进行