基于多模态信息融合的物流仓库安全消防智能预警系统
应小伟
（上海市金山区消防救援支队防火监督一科，上海 201500）
摘要：常规的物流仓库安全消防智能预警系统主要使用Z-Stack协议栈调用预警指令，易受任务轮询作用影响，导致系统部分功能异常，因此需要基于多模态信息融合设计一种全新的物流仓库安全消防智能预警系统。硬件部分设计了CC2530节点收发芯片、TAD烟雾传感器以及DHT11温湿度传感器。软件部分利用多模态信息融合设计了智能预警多目标检测算法，设计了消防智能预警功能模块，从而实现了物流仓库安全消防智能预警。系统测试结果表明，设计的基于多模态信息融合的物流仓库安全消防智能预警系统的性能良好，测试功能均正常，具有可靠性，有一定的应用价值，能为降低物流仓库消防风险做出一定的贡献。
物流仓库指的是一种利用自建或租赁场地存储保管物流货物的特殊场所 [1]。现存的大多数物流仓库安全消防智能预警系统普遍存在以下几个问题 ：一是智能预警探测硬件装置问题，大多数仓库安全消防智能预警系统主要使用单一的探测硬件采集预警数据，难以获取有效的预警信息，导致最终的预警效果较差 [2] ；二是消防预警装置覆盖区域问题，大多数消防智能预警系统覆盖的区域较小，无法实时提供预警信息，导致预警信号获取异常，预警性能持续下降 [3-4] ；三是预警系统智能化缺陷，大多数预警系统仅作为附属装置安装至物流仓库中，缺乏网络化支持，导致消防预警信息难以完善，系统的预警效果自然较差 [5] ；四是预警系统技术落后问题，大多数预警系统在发出预警信号时往往处于十分紧急状态，此时往往难以挽回火情，不利于消防处理。因此本文基于多模态信息融合设计了一种全新的物流仓库安全消防智能预警系统。
1 硬件设计
1.1 CC2530 节点收发芯片
在消防智能预警系统预警的过程中，为了节约通信成本，降低通信功耗，本文设计的预警系统选取 CC2530 节点收发芯片作为核心芯片。该芯片由多个基础射频单元组成，不仅具有超强的组网功能，还能满足系统的低功耗组网需求，该芯片的组成结构见图 1。
由图 1 可知，CC2530 节点收发芯片集多功能于一体，能进行有效的瞬时转换，为了满足系统的存储需求，该芯片支持 32、64、128 等多种可编程闪存，能有效解决系统运行过程中存在的 SOC 问题，实现智能化消防预警。CC2530 芯片具有外部连接多样化的特征，其不仅可以连接 RF 预警信号收发外设，还可以连接电源管理外设，除此之外，该芯片具有 24 个通用的 IO 引脚，可以快速进行预警数模转换，提高了预警信号的传输效率，保证了预警信号的传输安全性。CC2530 芯片内核还提供了 AES 加密算法，最大程度上保证了消防智能预警信息的传输安全性，为预警指令的执行做基础。
1.2 TAD 烟雾传感器
在火灾发生时，仓库内部的烟雾浓度会发生不同程度的改变，要想提高系统的消防智能预警效果，需要选取相对较敏感的烟雾传感器。因此，本文设计的系统选取 TAD 烟雾传感器采集烟雾预警信息，有效完成智能消防响应，TAD 烟雾传感器的参数见表 1。
由表 1 可知，TAD 烟雾传感器的敏感性较高，当空气中的烟雾浓度发生改变时，其内部的气敏材料电导率会迅速增加，输出预警信号。除此之外，TAD 烟雾传感器的抗干扰性较好，能排除其他气体干扰，符合安全消防智能预警系统的运行需求。
1.3 DHT11 温湿度传感器
在物流仓库存储过程中，其内部的温湿度会不定期发生改变，为了提高消防智能预警系统的预警范围，本文设计的物流仓库安全消防智能预警系统选取 DHT11 温湿度传感器检测物流仓库内部的温湿度变化，该温湿度传感器的组成电路图见图 2。
由图 2 可知，本文选取的温湿度传感器属于复合集中数模传感器，其传输距离较长，内含多位单片机及热敏温湿度感知监测元件，不仅如此，其测量精度较高，能有效处理物流仓库的温湿度信号，利用 OTP 进行综合校准。使用该传感器能大幅提高系统的预警性能，确保预警的有效性。
2 软件设计
2.1 基于多模态信息融合设计智能预警多目标检测算法
为了解决 Z-Stack 协议栈在调用预警指令时受任务轮询作用影响导致的系统部分功能异常问题，提高物流仓库安全消防智能预警的有效性，本文基于多模态信息融合设计了智能预警多目标检测算法。物流仓库的消防预警信号种类较多，不仅包括烟雾报警信号，还包括温湿度、火焰传感等信号，若分别进行预警分析会严重影响系统的运行性能，多模态信息融合技术可以将烟雾、温湿度、火焰等多类信息进行有效融合，从而实现智能化预警。
首先可以将多种智能化预警信息裁剪到对应的预警区域，进行三维回归处理，此时可以根据预警信息的池化关系生成预警信号，调整智能预警分辨率，获得预警特征量，从而完成智能预警任务，此时的智能预警要素整合量如下（1）所示：
2.2 设计消防智能预警功能模块
结合（4）生成的物流仓库安全消防智能预警函数可以进一步设计消防智能预警功能模块，其功能模块组成见图 3。
由图 3 可知，本文设计的物流仓库安全消防智能预警系统的功能模块主要包括数据采集模块、数据分析模块、报警控制模块、显示管理模块。数据采集模块主要负责各个模块的初始化处理，确定各个传感器的工作模式，接收来自硬件传感器的消防预警数据，除此之外，该模块可以有效存储消防信息，进行综合分析，调整预警数据。针对采集到的数据该模块可以统一进行编号，通过数组形式更新存储消防预警数据。数据分析模块主要可以确定仓库各个位置的温度，有效处理各项消防预警数据，转换消防预警数据的格式，从而判断各个仓库中各个节点的状态，获取温度数据动态平均值。不仅如此，该模块可以将消防智能预警数据分类排放，有效地确定预警阈值。报警控制模块主要控制报警隐患，即有序传导各项消防数据，存在暗火时可以立即传导警报预警，有效控制火情。显示管理模块则负责物流仓库消防监控，判断仓库的消防状态。上述模块共同运作，可保证消防智能预警系统的正常预警性能。
3 系统测试
为了验证设计的基于多模态信息融合的物流仓库安全消防智能预警系统的预警效果，本文搭建了有效的测试平台，进行了系统测试。
结合系统测试需求，本文选取 MATLAB 作为系统测试平台，为了提高系统测试的有效性，本文选取 ZigBee 通信组网协调器节点搭建测试预警通信数据，进行了有效的测试部署，此时需要调试 ZigBee 系统测试通信组网的测试节点，见图 4。
由图 4 可知，此时的 ZigBee 系统测试通信组网测试节点调节完毕。消防智能预警数据的指令信号格式不同，因此，需要将测试程序写入 Sample App.c 文件中，创建全新的测试程序，将指令信号的格式调试一致。
各个协调节点通过 UART 与测试 PC 端连接，用于测试程序和协调节点之间的数据交互。因此，当程序与协调节点匹配后，可以根据需要调整不同周期的数据，以便在测试中灵活改变网络配置。
基于上述配置，将预警系统的预警精度作为实验指标进行测试，测试结果见表 2。
根据表 2 可知，随着时间的增加，本文方法的预警精度始终高于95%，最高时达到了98%。说明本文的预警系统性能较高，具有实用性。
由上可知，本文设计的基于多模态信息融合的物流仓库安全消防智能预警系统的各项功能均能有序运行，且预警精度最高时达到了98%。证明本文设计的基于多模态信息融合的物流仓库安全消防智能预警系统的性能良好，具有可靠性，有一定的应用价值。
4 结语
综上所述，为了解决目前的物流仓库消防管理问题，本文基于多模态信息融合设计了一种有效的安全消防智能预警系统。测试结果表明，设计的基于多模态信息融合的物流仓库安全消防智能预警系统的预警性能良好，各个功能运行正常，具 有可靠性，有一定的应用价值。
