一种实验室烟温探测器的制作方法

本发明涉及一种消防火灾报警探测器，特别涉及一种实验室烟温探测器。

背景技术：

烟温复合探测器，又叫作复合式感烟感温火灾探测器，烟温一体探测器等。既可以探测烟雾浓度而报警，又可以探测温度变化而报警。

复合探测技术是目前国际上流行的新型多功能高可靠性的火灾探测技术。复合式感烟感温火灾探测器是由烟雾传感器件和半导体温度传感器件从工艺结构和电路结构上共同构成的多元复合探测器。它不仅具有传统光电感烟火灾探测器的性能，而且兼有定温、差定温感温火灾探测器的性能，应用范围广泛。以往火灾自动报警系统中的报警探测器，通常使用光电感烟探测器、离子感烟探测器、红外线感烟探测器和电阻式温度探测器等多中类型的报警探测器。然而其中只有光电感烟探测器与电阻式温度探测器被广泛的使用于火灾自动报警系统中。电阻式温度探测器是根据探测器内热敏元件的电阻值随温度变化而变化的特性制造的。现有的一些实验室用的烟温探测器烟雾不能均匀有效地进入至集烟盒内，导致整体的检测效果不佳。

技术实现要素：

(一)要解决的技术问题

本发明要解决的技术问题是提供一种结构简单、烟雾导烟效果好、设置有2个蓄电池组的实验室烟温探测器。

(二)技术方案

为解决上述技术问题，本发明提供一种实验室烟温探测器，安装在实验室内，包括：本体以及与所述本体连接的底盖，所述本体环形等间距设置有导烟片，相邻的导烟片之间形成相互隔离的导烟通道，所述本体上端安装有蜂鸣片和盖板；所述底盖和所述导烟片之间安装有集烟盒，所述底盖内左右各安装有一组蓄电池。

进一步的，还包括：红外遥控设备和实时数据采集设备，所述红外遥控设备用于输出启动监控信号或关闭监控信号；所述实时数据采集设备设置在所述本体上，包括ccd传感器、摄像镜头、滤光镜片和红外接收器，实时数据采集设备的红外接收器用于在接收到所述红外遥控设备发送的所述启动监控信号，控制所述ccd传感器启动对实验室环境的图像数据采集，以获得并输出时间上连续的各个数据帧；其中，实时数据采集设备的红外接收器还用于在接收到所述红外遥控设备发送的所述关闭监控信号，控制所述ccd传感器停止对实验室环境的图像数据采集。

进一步的，还包括：

数量粗估设备，针对实时数据采集设备，用于接收当前数据帧，对所述当前数据帧中的每一个像素点的像素值进行梯度分析以判断该像素点是否属于目标边界像素点，并基于所述当前数据帧中的所有目标边界像素点判断所述当前数据帧中的目标数量以作为粗估目标数量输出；

偏移量分析设备，用于将所述当前数据帧与之前最新接收到的历史数据帧进行匹配以获得所述当前数据帧中各个目标的偏移量，基于所述当前数据帧中各个目标的偏移量确定参考偏移量；

复杂型识别设备，与所述数量粗估设备连接，用于接收所述当前数据帧，在接收到的参考偏移量超限时，从省电状态进入正常状态，在接收到的参考偏移量未超限时，从正常状态进入省电状态，在正常状态中，基于所述参考偏移量确定执行目标识别的深度神经网络的隐含层数量，所示参考偏移量越大，确定的隐含层数量越多，其中，所述深度神经网络由输入层、隐含层和输出层组成，输入层输入的是当前数据帧，隐含层为一个或多个，用于逐层对输入层输入的当前数据帧进行特征抽象，输出层与最后一个隐含层连接，用于将最后一个隐含层的进行特征抽象的结果输出；

简单型识别设备，与所述数量粗估设备连接，用于接收所述当前数据帧，在接收到的参考偏移量未超限时，从省电状态进入正常状态，在接收到的参考偏移量超限时，从正常状态进入省电状态，在正常状态中，执行目标识别的深度神经网络的隐含层数量固定，其中，所述深度神经网络由输入层、隐含层和输出层组成，输入层输入的是当前数据帧，隐含层数量固定，用于逐层对输入层输入的当前数据帧进行特征抽象，输出层与最后一个隐含层连接，用于将最后一个隐含层的进行特征抽象的结果输出；所述复杂型识别设备和所述简单型识别设备的深度神经网络的输出层输出的都是当前数据帧中的嫌疑人对象图案；

主控设备，用于接收实时数据采集设备对应的嫌疑人对象图案，对多个嫌疑人对象图案进行像素值方差分析，将像素值方差最大的嫌疑人对象图案作为最佳对象图案输出；

其中，所述偏移量分析设备将所述当前数据帧与之前最新接收到的历史数据帧进行匹配以获得所述当前数据帧中各个目标的偏移量包括：针对每一个目标，将所述当前数据帧中该目标每一个像素点的像素值与以所述历史高清图像帧对应位置像素点为中心的圆形像素块内的各个像素点的像素值进行匹配以获取匹配到的像素点，确定所述当前数据帧中该目标该像素点与匹配到的像素点的距离差值以作为所述当前数据帧中该目标该像素点的偏移量，基于所述当前数据帧中该目标的所有像素点的偏移量确定所述当前数据帧中该目标的平均偏移量，将所述当前数据帧中所有目标中平均偏移量最大的目标的平均偏移量作为参考偏移量。

进一步的，所述主控设备设置在实验室对应的监控室内，为arm模块；所述数量粗估设备、所述偏移量分析设备、所述复杂型识别设备和所述简单型识别设备都设置在监控室内。

进一步的，还包括：无线报警设备，与监控室内的接收终端建立双向通信链路连接，还与所述主控设备连接；其中，所述无线报警设备用于接收所述最佳对象图案，并将所述最佳对象图案发送给接收终端；所述接收终端可以为移动终端。

进一步的，所述无线报警设备在将所述最佳对象图案发送给接收终端之前，对所述最佳对象图案进行基于mpeg-4标准的图像压缩；其中，所述无线报警设备将压缩后的最佳对象图案发送给接收终端。

(三)有益效果

本发明实验室烟温探测器的导烟片之间形成相互隔离的导烟通道，烟雾能均匀有效地进入至集烟盒内；蜂鸣片通过盖板可拆装安装在本体上，整体的结构简单，导烟效果好。

附图说明

图1为本发明实验室烟温探测器的结构示意图；

图2为本发明实验室烟温探测器主控设备的外设示意图；

其中：1为本体、2为底盖、3为导烟片、4为蜂鸣片、5为盖板、6为集烟盒、7为蓄电池。

具体实施方式

参阅图1和图2，本发明提供一种实验室烟温探测器，安装在实验室内，包括：本体1以及与本体1连接的底盖2，本体1环形等间距设置有导烟片3，相邻的导烟片3之间形成相互隔离的导烟通道，本体1上端安装有蜂鸣片4和盖板5，盖板5可相对本体1拆卸；底盖2和导烟片3之间安装有集烟盒6，底盖2内左右各安装有一组蓄电池7。

本实施例实验室烟温探测器的导烟片之间形成相互隔离的导烟通道，烟雾能均匀有效地进入至集烟盒内；蜂鸣片通过盖板可拆装安装在本体上，整体的结构简单，导烟效果好。

烟温探测器是一种必备的安全设施，但现有的一些烟温探测器功能都较为单一，并不具备监控功能，而我们实验室一般都需要安装监控摄像头，用于对内部环境进行实时监控，以获得相应的监控图像。现有监控系统的设计，主要集中在摄像头的选择以及摄像头的安装方式上，或者集中在摄像头拍摄的监控图像的室内嫌疑人的目标识别上，但是，对应存在的监控图像质量较差的情况，未进行过专门的设计和定制，导致监控效果不佳，甚至无法识别到真正的室内嫌疑人。因此本实施例还包括：红外遥控设备和实时数据采集设备，红外遥控设备，为实验室管理人员所携带，用于输出启动监控信号或关闭监控信号，当实验人员离开实验室后，通过红外遥控设备启动监控；实时数据采集设备设置在本体1上，包括ccd传感器、摄像镜头、滤光镜片和红外接收器，实时数据采集设备的红外接收器用于在接收到红外遥控设备发送的启动监控信号，控制ccd传感器启动对实验室环境的图像数据采集，以获得并输出时间上连续的各个数据帧；其中，实时数据采集设备的红外接收器还用于在接收到红外遥控设备发送的关闭监控信号，控制ccd传感器停止对实验室环境的图像数据采集。

进一步的，还包括：

数量粗估设备，针对实时数据采集设备，用于接收当前数据帧，对当前数据帧中的每一个像素点的像素值进行梯度分析以判断该像素点是否属于目标边界像素点，并基于当前数据帧中的所有目标边界像素点判断当前数据帧中的目标数量以作为粗估目标数量输出；

偏移量分析设备，用于将当前数据帧与之前最新接收到的历史数据帧进行匹配以获得当前数据帧中各个目标的偏移量，基于当前数据帧中各个目标的偏移量确定参考偏移量；

复杂型识别设备，与数量粗估设备连接，用于接收当前数据帧，在接收到的参考偏移量超限时，从省电状态进入正常状态，在接收到的参考偏移量未超限时，从正常状态进入省电状态，在正常状态中，基于参考偏移量确定执行目标识别的深度神经网络的隐含层数量，所示参考偏移量越大，确定的隐含层数量越多，其中，深度神经网络由输入层、隐含层和输出层组成，输入层输入的是当前数据帧，隐含层为一个或多个，用于逐层对输入层输入的当前数据帧进行特征抽象，输出层与最后一个隐含层连接，用于将最后一个隐含层的进行特征抽象的结果输出；

简单型识别设备，与数量粗估设备连接，用于接收当前数据帧，在接收到的参考偏移量未超限时，从省电状态进入正常状态，在接收到的参考偏移量超限时，从正常状态进入省电状态，在正常状态中，执行目标识别的深度神经网络的隐含层数量固定，其中，深度神经网络由输入层、隐含层和输出层组成，输入层输入的是当前数据帧，隐含层数量固定，用于逐层对输入层输入的当前数据帧进行特征抽象，输出层与最后一个隐含层连接，用于将最后一个隐含层的进行特征抽象的结果输出；复杂型识别设备和简单型识别设备的深度神经网络的输出层输出的都是当前数据帧中的嫌疑人对象图案；

主控设备，用于接收实时数据采集设备对应的嫌疑人对象图案，对多个嫌疑人对象图案进行像素值方差分析，将像素值方差最大的嫌疑人对象图案作为最佳对象图案输出；

其中，偏移量分析设备将当前数据帧与之前最新接收到的历史数据帧进行匹配以获得当前数据帧中各个目标的偏移量包括：针对每一个目标，将当前数据帧中该目标每一个像素点的像素值与以历史高清图像帧对应位置像素点为中心的圆形像素块内的各个像素点的像素值进行匹配以获取匹配到的像素点，确定当前数据帧中该目标该像素点与匹配到的像素点的距离差值以作为当前数据帧中该目标该像素点的偏移量，基于当前数据帧中该目标的所有像素点的偏移量确定当前数据帧中该目标的平均偏移量，将当前数据帧中所有目标中平均偏移量最大的目标的平均偏移量作为参考偏移量。

参阅图2，其中，主控设备设置在实验室对应的监控室内，为arm模块；数量粗估设备、偏移量分析设备、复杂型识别设备和简单型识别设备都设置在监控室内。

本实施例还包括：无线报警设备，与监控室内的接收终端建立双向通信链路连接，还与主控设备连接；其中，无线报警设备用于接收最佳对象图案，并将最佳对象图案发送给接收终端；接收终端可以为移动终端。

其中，无线报警设备在将最佳对象图案发送给接收终端之前，对最佳对象图案进行基于mpeg-4标准的图像压缩；无线报警设备将压缩后的最佳对象图案发送给接收终端；无线报警设备基于频分双工通信机制。频分双工是指上行链路和下行链路的传输分别在不同的频率上进行。

在第一、二代蜂窝系统中，基本都是采用fdd技术来实现双工传输的。特别是在第一代蜂窝系统中，由于传输的是连续的基带信号，必须用不同的频率来提供双工的上下行链路信道。在第一代蜂窝系统中传输连续信息采用fdd技术时，收发两端都必须有产生不同载波频率的频率合成器，在接收端还必须有一个防止发射信号泄漏到接收机的双工滤波器。另外，为了便于双工器的制作，收发载波频率之间要有一定的频率间隔。在第二代的gsm、is-136和is-95等系统中，也采用了fdd技术。在这些系统中，由于信息是以时隙方式进行传输的，收发可以在不同的时隙中进行，移动台或基站的发射信号不会对本接收机产生干扰。所以，尽管采用的fdd技术，也不需要昂贵的双工滤波器。fdd模式的特点是在分离(上下行频率间隔190mhz)的两个对称频率信道上，系统进行接收和传送，用保护频段来分离接收和传送信道。采用包交换等技术，可突破二代发展的瓶颈，实现高速数据业务，并可提高频谱利用率，增加系统容量。但fdd必须采用成对的频率，即在每2×5mhz的带宽内提供第三代业务。该方式在支持对称业务时，能充分利用上下行的频谱，但在非对称的分组交换(互联网)工作时，频谱利用率则大大降低(由于低上行负载，造成频谱利用率降低约40％)，在这点上，tdd模式有着fdd无法比拟的优势。

本实施例以时间轴为顺序，采用与先前帧匹配的方式获取各个目标的偏移量，并以偏移量最大的目标的偏移量作为整个图像的参考偏移量，使得数据更有参考价值；搭建了以图像目标偏移量为衡量因子的图像识别处理的决策机制，使得在图像识别处理阶段即实现对图像目标抖动的克服；通过对嫌疑人识别效果的比较，将识别效果最佳的嫌疑人对象图案最为最佳对象图案输出，从而提高了嫌疑人对象的识别效果。

本实施例针对现有技术中实验室内监控图像质量低下的技术问题，通过摄像设备对实验室内环境进行图像数据采集，采用自适应的深度神经网络获取多个嫌疑人图像，从中选择质量最佳的嫌疑人图像以进行嫌疑人的身份识别，从而解决了上述技术问题。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。