多传感器信息融合技术在火灾报警系统的应用
2多传感器信息融合技术在
火灾报警系统中的应用传统的火灾报警系统中由于单一传感器的环境适应性和功能局限性，会发生误报和漏报的现象。例如，对于感光型的火灾探测器，灯光、电焊、高温体等会对其产生影响，发生误报；对于感温型的探测器，不宜发现阴燃火，容易发生漏报；对于感烟型的火灾探测器，厨房油烟、水蒸气可能会使其发生误报，而对酒精火又没有响应容易漏报。我们采用多个传感器，主要使用3类火灾探测器：感烟探测器、感温探测器、火焰探测器。给每类火灾探测器的探测结果分配相应的概率，然后运用Baves理论，进行信息的融合，从而获得最终的判决结果。
考虑系统的2种判决结果H0：发生火灾；H1：没有发生火灾。假设感烟探测器测得事件H0和H1的概率为：P(H0)=0．6，P(H1)=0．4；感温探测器(A1)测得事件H0和H1的后验概率分别为：P(A1|H0)=0．65，P(A1|H1)=0．35；火焰探测器(A2)测得事件H0和H1的后验概率分别为：P(A2|H0)=0．7，P(A2|H1)=0．3。运用Bayes理论，融合感烟探测器、感温探测器和火焰探测器的信息，即代入式(1)，可得P(H0|A1，A2)=0．867，P(H0|A1，A2)=0．133，可以判定发生火灾，系统发出报警。表1中给出了更多的数据。
观察表一中的第1，2组数据，不难发现采用多传感器信息融合技术，能够检测到更多的信息，有效地弥补了单一传感器功能的局限性，利用智能的融合算法，可以使判决结果更加明确，有效地提高了对环境的确认度。同时，多个传感器一起工作，当某一个传感器受环境的影响发生误报时，利用多传感器信息融合技术可以有效地剔除错误信息，保留正确的信息。如表1中的第3组数据，当感温探测器发生误报时，通过融合感烟探测器、感温探测器和火焰探测器，最终的判决结果是没有发生火灾，正确地反映了环境信息，有效地克服了单一传感器的环境适应性。本文引用地址：//m.amcfsurvey.com/article/159331.htm
当某个传感器失效时，例如表一中的第4组数据，发生火灾时，感温探测器失效没能正确地检测出火灾，但是运用多传感器信息融合技术，最终准确的判定出发生火灾，有效的防止了漏报，充分发挥了多传感器信息互补性的优势。
3 结语
运用多传感器信息融合技术，合理支配和使用多个传感器的信息，将传感器信息进行优化融合，克服单一传感器的环境适应性和功能局限性，可以降低误报率和漏报率，提高系统的正确决策能力，有效节约了社会资源，对火灾探测报警具有重要的意义。但是，采用贝叶斯估计的方法，概率的获取具有一定的难度，还有待进一步的探究和完善。
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