基于可视监控的入侵识别方法研究

研究了基于视频监控条件下的入侵检测方法。分析了帧间差,背景差分及高斯模型在提取目标检测区域内运动物体的性能。提出了运动区域斜率结合运动趋势和活动范围作为入侵特征判据的方法。采用MATLAB实现了程序设计,经验证该方法可在视频监控的同时实时截取图像数据帧,并能有效地区分人与其他运动物体,具有较高的识别准确性。     

安全防范区域复合通讯模式研究

本文在安全防范系统通讯的过程中提出了区域的概念。针对不同的区域信息传输特点,以及通讯要求,将整个通讯结构划分为两个区域,采用复合通讯模式,在第一个区域中采用RS485与modbus复合通讯模式;第二个区域中采用TCP/IP协议进行通讯,给出了部分网络层次通讯协议的设计。     

蚁群算法在动态疏散路径优化过程中的应用

本文将蚁群算法应用于动态疏散路径优化过程中.针对动态疏散系统的特点,及时跟踪环境变化,通过对环境参数的分析找出当前的最优疏散路径.有效提高了疏散系统的疏散效率,减少火灾、爆炸等重大事故造成的人员伤亡.通过对不同规模节点的模拟结果显示,该算法是一种求解动态疏散最优路径问题的有效算法.     

基于蚁群神经网络火灾信息处理技术研究

简要介绍了火灾信息处理技术的发展历程。鉴于传统的BP网络神经算法在时间和收敛性上的不足,提出用蚁群算法来训练神经网络,并针对火灾信息的特征建立模型。最后通过实例进行了验证,说明蚁群算法训练神经网络权值和阀值的方法,用于火灾探测信息处理,提高了信息处理准确率,缩短了训练执行时间。     

基于Modbus通讯的智能疏散指示系统研究

研究了以蚁群算法为决策分析基于Modbus通讯的智能疏散指示系统。该系统可实时检测建筑内火灾报警器的状态,通过改进的蚁群算法得到最优疏散路径,并通过现场总线及Modbus通讯协议将决策结果发送给各疏散指示器,从而引导人员安全的离开火灾现场。通过实例模拟验证了该系统的实用性和可靠性。结果表明,该系统可根据火灾发展的进程,动态改变疏散指示方向,保证疏散人员的安全,具有广泛的应用前景。