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

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。

关键词：多模态信息融合；物流仓库；安全；消防；智能预警系统

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I＼O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變时，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：

公式（1）中，代表预警信息分组要素，v代表预警采样数量，为了避免消防智能预警数据差异性过高导致的预警偏差问题，需要生成有效的特征集，如下（2）所示：

公式（2）中，分别代表预警要素的特征转换坐标，不同信号的预警接收率存在一定的差异，此时可以根据预警信息的特征进行局部聚合处理，形成的预警特征表达式如下（3）所示：

公式（3）中，代表预警点特征，代表池化聚合特征，结合上述表达式可以生成特殊的安全消防智能预警矩阵，此时可以进行Max Pooling操作进行特征转换，提取预警之间的关联性，从而生成物流仓库安全消防智能预警函数L，如下（4）所示：

公式（4）中，α代表预警锚点，N代表预警输出量，Lppas代表归一化预警值，使用上述安全消防智能预警系统可以有效提高系统的预警性能，保证预警的有效性。

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。

图4  ZigBee系统测试通信组网测试节点调节

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預警系统。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。

参考文献：

[1]董萍.基于物联网ZigBee技术的家庭智能消防预警系统的设计与研究[J].三门峡职业技术学院学报，2022，21（2）：131-136.

[2]杨传甲，刘中海，肖莉等.棉花仓储“全方位”安全消防智能预警系统研发与应用[J].电子测试，2021（15）：83-85.

[3]王爱华，李辉.网络黑产犯罪的复杂结构识别与精准治理探究——基于复杂网络理论的分析[J].中国人民公安大学学报（社会科学版），2022，38（5）：9-18.

[4]何生全，何学秋，宋大钊，等.冲击地压多参量集成预警模型及智能判识云平台[J].中国矿业大学学报，2022，51（5）：850-862.

[5]甘李，姚智，李闯，等.基于卷积神经网络的汽轮机抗燃油泄漏智能预警技术研究[J].工业仪表与自动化装置，2022（4）：8-13+98.

Intelligent Early Warning System for Logistics Warehouse Safety and Fire Fighting Based on Multimodal Information Fusion

Ying Xiaowei

（Fire Prevention and Supervision 1st Section， Jinshan District Fire and Rescue Division， Shanghai 201500）

Abstract： Conventional logistics warehouse safety and fire protection intelligent warning system mainly uses Z-Stack protocol stack to call warning instructions， which is easily affected by the role of task polling， resulting in some of the functions of the system anomaly， so it is necessary to design a new logistics warehouse safety and fire protection intelligent warning system based on multimodal information fusion. In the hardware part， CC2530 node transceiver chip， TAD smoke sensor and DHT11 temperature and humidity sensor are designed. The software part uses multimodal information fusion to design an intelligent warning multi-target detection algorithm， and designs the fire intelligent warning function module， thus realizing the logistics warehouse safety fire intelligent warning. The system test results show that the designed logistics warehouse safety and fire safety intelligent warning system based on multimodal information fusion has good performance， the test functions are normal and reliable， has certain application value， and can make some contribution to reducing the fire risk of logistics warehouses.

Keywords： multimodal information fusion; logistics; warehouse; safety; fire; intelligent early warning system