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列车火灾智能监测预警系统的设计与实现

李珉璇

李珉璇. 列车火灾智能监测预警系统的设计与实现[J]. 铁路计算机应用, 2024, 33(11): 70-74. DOI: 10.3969/j.issn.1005-8451.2024.11.12
引用本文: 李珉璇. 列车火灾智能监测预警系统的设计与实现[J]. 铁路计算机应用, 2024, 33(11): 70-74. DOI: 10.3969/j.issn.1005-8451.2024.11.12
LI Minxuan. Intelligent monitoring and early warning system for train fires[J]. Railway Computer Application, 2024, 33(11): 70-74. DOI: 10.3969/j.issn.1005-8451.2024.11.12
Citation: LI Minxuan. Intelligent monitoring and early warning system for train fires[J]. Railway Computer Application, 2024, 33(11): 70-74. DOI: 10.3969/j.issn.1005-8451.2024.11.12

列车火灾智能监测预警系统的设计与实现

基金项目: 国家重点研发计划(2022YFC3005205);中国铁路设计集团有限公司科技开发课题(2024A0251202)
详细信息
    作者简介:

    李珉璇,工程师

  • 中图分类号: U298.4 : TP39

Intelligent monitoring and early warning system for train fires

  • 摘要:

    针对列车火灾发生环境复杂且火灾识别的有效性无法保障等问题,设计并实现了列车火灾智能监测预警系统。介绍系统架构和火灾实时监测预警、三维可视化展示、车载终端及调度中心可靠连接、多用户接入及权限管理等功能。该系统基于边缘计算节点部署方案,通过采集图像、温度、风速、烟气浓度等4类数据,运用基于多层感知器(MLP,Multilayer Perceptron)的多模态融合网络模型,实现了多源异构数据的融合。仿真实验结果表明,该系统能够有效实现列车火灾实时监测预警功能。

    Abstract:

    In response to the complex environment in which train fires occur and the inability to ensure the effectiveness of fire recognition, this paper designed and implemented an intelligent monitoring and early warning system for train fires. The paper introduced the system architecture and functions such as real-time fire monitoring and warning, 3D visualization display, reliable connection between vehicle terminals and dispatch centers, multi-user access, and permission management. Based on the edge computing node deployment scheme, by collecting four types of data, such as image, temperature, wind speed, and smoke concentration, and using the multi-mode fusion network model based on MLP (Multilayer Perceptron), this system implemented the fusion of multi-source heterogeneous data. The simulation experiment results show that the system can effectively achieve real-time monitoring and early warning of train fires.

  • 图  1   列车火灾智能监测预警系统架构

    图  2   列车火灾智能监测预警系统部署方案

    图  3   列车火灾智能监测预警系统三维可视化界面示意

    图  4   全尺寸列车火灾仿真结果示例

    图  5   列车火灾智能监测预警系统MLP多模态融合网络模型

    图  6   列车火灾智能监测预警仿真实验损失函数曲线

  • [1] 邹 丹,王 喆,马小宁,等. 基于铁路数据服务平台的多源数据融合架构研究[J]. 铁路计算机应用,2021,30(4):26-30. DOI: 10.3969/j.issn.1005-8451.2021.04.006
    [2] 柳青红,关则彬,赵 颖,等. 高速铁路运营环境安全监测系统综述[J]. 中国铁路,2023(4):40-47.
    [3] 冷映丽,薛淑胜,霍佳敏. 列车火灾隐患分析研究和应用[J]. 城市轨道交通研究,2024,27(5):82-86.
    [4] 徐少红,刘国菲,沈先丽,等. 列车火灾报警系统设计标准分析[J]. 智慧轨道交通,2022,59(5):27-31. DOI: 10.3969/j.issn.2097-0366.2022.05.007
    [5]

    Muhammad K, Khan S, Elhoseny M, et al. Efficient fire detection for uncertain surveillance environment[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2019, 15(5): 3113-3122. DOI: 10.1109/TII.2019.2897594

    [6]

    Zhang L, Wang M Y, Fu Y J, et al. A forest fire recognition method using UAV images based on transfer learning[J]. Forests, 2022, 13(7): 975. DOI: 10.3390/f13070975

    [7] 吴 凡,王慧琴,王 可. 时空域深度学习火灾烟雾检测[J]. 液晶与显示,2021,36(2):1186-1195.
    [8] 周翔豪,王 昆,李 赟,等. 铁路信息网络云管边端访问协同关键技术研究[J]. 互联网周刊,2023(16):19-21.
    [9] 马伟斌,王志伟,韩自力,等. 国内外典型列车火灾燃烧特性研究综述[J]. 铁道建筑,2021,61(9):161-166.
    [10] 肖京平,黄志祥,陈 立. 高速列车空气动力学研究技术综述[J]. 力学与实践,2013,35(2):1-12.
  • 期刊类型引用(1)

    1. 刘鎏. 铁路信号工程技术的施工管理. 数字通信世界. 2020(01): 113 . 百度学术

    其他类型引用(0)

图(6)
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出版历程
  • 收稿日期:  2024-06-19
  • 刊出日期:  2024-11-24

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