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申请/专利权人：华中科技大学

摘要：本发明属于消防监测相关技术领域，其公开了一种基于颗粒形状特征的感烟火灾探测方法及感烟火灾探测器，对光学暗室中的颗粒进行探测，光学暗室中，一路蓝光和一路红外光与光电转换模块之间的光路角度为锐角，另一路蓝光与光电转换模块之间的光路角度为钝角；探测方法包括：启动光源组合，计算各光源的当前散射光光功率与本底值的变化值并当存在变化值超过设定阈值时，连续启动光源组合并对记录所得的变化值构建成空间向量，利用分类器对多个空间向量进行分类得到多个分类结果，类别包含火灾烟雾和干扰气溶胶；对多个分类结果进行统计得出正确的分类结果。通过以上方法，可以实现对火灾烟雾和干扰气溶胶的分类，降低感烟火灾探测器的误报率。

主权项：1.一种基于颗粒形状特征的感烟火灾探测方法，其特征在于，对光学暗室中的颗粒进行探测，所述光学暗室包括光源组合和光电转换模块D，所述光源组合为光源B1、光源I1、光源B2，所述光源B1和光源B2均为蓝光光源，所述光源I1为红外光光源，所述光学暗室的中心为O，光源B1的光线经中心O反射至光电转换模块D的光路改变角度为锐角，光源I1的光线经中心O反射至光电转换模块D的光路改变角度为锐角，光源B2的光线经中心O反射至光电转换模块D的光路改变角度为钝角；其中，波长相同观测角度不同的光源B1和光源B2的散射特征用于区分颗粒物形状，波长不同的光源I1的散射特征用于修正大颗粒气溶胶所带来的偏差，结合三种不同的光源数据将气溶胶的分类曲线扩展至分类曲面，通过神经网络模型学习寻找分类曲面方程的系数，得到准确的分类结果；所述探测方法包括：步骤S1：获取每个光源的散射光光功率本底值，每个光源的本底值为在无火灾烟雾和干扰气溶胶的环境下所述光电转换模块所接收到的来自于对应光源的散射光的光功率；步骤S2：定期启动所述光源组合依次发送光脉冲信号，分别计算每个光源的变化值并判断是否存在任意变化值超过设定阈值，若不存在，重复步骤S2；若存在，认为存在异常，则执行步骤S3；每个光源的变化值为所述光电转换模块D接收到的来自于该光源的当前散射光光功率与该光源的散射光光功率本底值之间的差值绝对值；步骤S3：在存在异常后连续n次启动所述光源组合并记录所得的变化值，n为正整数；步骤S4：将每次启动时光源组合的三个变化值构建成空间向量，利用分类器基于火灾烟雾和干扰气溶胶的颗粒形状特征的不同分别对n个空间向量进行分类，得到n个分类结果，所述分类器为训练好的神经网络模型，分类类别包含火灾烟雾和干扰气溶胶，火灾烟雾呈链状、干扰气溶胶呈球状；统计所得的n个分类结果，当其中一种类别的数量大于或等于k，则判定该类别为正确的分类结果，k＞n2。

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百度查询： 华中科技大学 基于颗粒形状特征的感烟火灾探测方法及感烟火灾探测器