消防科学与技术 ›› 2023, Vol. 42 ›› Issue (3): 370-373.
邓 力,谢爽爽,贺元骅,刘全义
Deng Li, Xie Shuangshuang, He Yuanhua, Liu Quanyi
摘要: 为了解决民机货舱等受限空间内光电火灾探测技术造成误报的问题,设计对烟气环境敏感变化的毫米波谐振腔,建立可实现多参数信号检测的可燃物燃烧试验平台。选取频率偏移量作为火灾烟气探测的主要特征参数,进行多参数数据处理与信息融合,采用基于YOLOv5网络模型的机器学习算法对火灾探测红外图像及烟气数据进行训练学习,评估分析其分类性能,并试验分析了探测系统对燃烧物种类及燃烧类型的识别效果。结果表明:多参数融合的火灾探测系统的烟气误报率、漏检率、探测响应时间、燃烧物种类识别率、阴燃火识别率等性能均优于现有单一传感烟感探测器。可见,采用基于频率偏移探测的多参数融合探测系统进行飞机货舱火灾探测的方法是有效的,能够提高火灾探测的准确率,减少误报漏报的发生。