CN111624925A - 一种物联网型区域灭火安防监控*** - Google Patents
一种物联网型区域灭火安防监控*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN111624925A CN111624925A CN202010542965.9A CN202010542965A CN111624925A CN 111624925 A CN111624925 A CN 111624925A CN 202010542965 A CN202010542965 A CN 202010542965A CN 111624925 A CN111624925 A CN 111624925A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- fire
- fire extinguishing
- monitoring
- regional
- coal mine
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 230000006855 networking Effects 0.000 title claims description 3
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 64
- 239000003245 coal Substances 0.000 claims abstract description 38
- 238000005065 mining Methods 0.000 claims abstract description 17
- 239000000843 powder Substances 0.000 claims abstract description 11
- 238000005507 spraying Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 23
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 16
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 15
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 11
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 11
- 238000013461 design Methods 0.000 claims description 9
- 238000002955 isolation Methods 0.000 claims description 9
- 239000000779 smoke Substances 0.000 claims description 8
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 7
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 claims description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims description 7
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 6
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 4
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 claims description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 3
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 claims description 3
- 238000009434 installation Methods 0.000 claims description 3
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims description 3
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 3
- 230000008447 perception Effects 0.000 claims description 3
- 230000002265 prevention Effects 0.000 claims description 3
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 3
- 206010063385 Intellectualisation Diseases 0.000 description 2
- 230000007123 defense Effects 0.000 description 2
- 238000004880 explosion Methods 0.000 description 2
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 2
- 230000001629 suppression Effects 0.000 description 2
- 206010000369 Accident Diseases 0.000 description 1
- UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N Carbon monoxide Chemical compound [O+]#[C-] UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910002091 carbon monoxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 231100000331 toxic Toxicity 0.000 description 1
- 230000002588 toxic effect Effects 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/04—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers
- G05B19/042—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers using digital processors
- G05B19/0428—Safety, monitoring
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B17/00—Fire alarms; Alarms responsive to explosion
- G08B17/10—Actuation by presence of smoke or gases, e.g. automatic alarm devices for analysing flowing fluid materials by the use of optical means
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B17/00—Fire alarms; Alarms responsive to explosion
- G08B17/12—Actuation by presence of radiation or particles, e.g. of infrared radiation or of ions
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N7/00—Television systems
- H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
- H04N7/181—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast for receiving images from a plurality of remote sources
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/20—Pc systems
- G05B2219/24—Pc safety
- G05B2219/24024—Safety, surveillance
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Emergency Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
- Fire Alarms (AREA)
Abstract
一种物联网型区域灭火安防监控***，包括区域灭火装置群，视频监控群及上位机集中监控***；区域灭火装置群由八台升级改造后的矿用区域自动喷粉灭火装置组成，布置于煤矿井下各机电设备硐室中；视频监控群，由16台矿用本安摄像仪组成，布置于煤矿井下各机电设备硐室中，采集机电硐室的视频图像，为火灾图像识别提供视频数据，上位机集中监控***，包括图像监控和设备参数监控，图像监控结合图形识别算法可实时分析图像中是否发生火情，设备参数监控帮助工作人员远程了解设备状态。本发明优点：多维度监测煤矿井下是否发生火情，一旦监测到发生火灾，灭火装置快速开启，实现灭火设备的远程集中监控，最大程度防止煤矿井下火灾的发生。
Description
技术领域
本发明涉及监控***领域，特别涉及了一种物联网型区域灭火安防监控***。
背景技术
矿用区域自动喷粉灭火装置控制器分别与矿用本质安全型压力变送器和矿用本质安全型电磁阀、声光报警器、矿用本质安全型火焰传感器连接，能够实现主动快速灭火抑爆，是煤矿火灾预防与扑灭的主要安防设备。在一定时期内，达到良好的灭火抑爆效果，但近些年随着煤矿产业智能化升级改造的步伐逐渐加快，矿用区域自动喷粉灭火装置无法满足煤矿智能化、信息化、少人化、无人化的发展需求，其主要存在问题如下：
需要定期安排巡检人员对喷粉瓶检查是否漏气，设备维护过程繁琐；
控制单元不具备通讯接口，发生火情时报警信息无法传输到地面集控；
传感器出现故障无法自主诊断，无法通知巡检人员和集控中心；
依靠火焰传感器和烟雾传感器进行火焰检测，检测区域范围小,检测速度慢，检测手段单一，存在误检和漏检情况。
矿用区域自动喷粉灭火装置之间无法进行智能互联，无法实现煤矿井下火灾的联防联控。
发明内容
本发明的目的，物联网型区域灭火安防监控***是利用图像识别技术、数字化传感器技术、自动控制技术、智能互联技术等前沿科技，实现煤矿井下火灾的智能安防、联防联控、远程监控，特提供了一种物联网型区域灭火安防监控***。
本发明提供了一种物联网型区域灭火安防监控***，其特征在于：所述的物联网型区域灭火安防监控***，包括区域灭火装置群，视频监控群及上位机集中监控***；
物联网型区域灭火安防监控***是集图像识别技术、数字化传感器技术、自动控制技术、智能互联技术于一体的智能安防、联方联控、远程监控***，是保障煤矿安全生产的重要且有效的技术与装备。本***主要由区域灭火装置群，视频监控群及上位机***组成。
1.区域灭火装置群由八台升级改造后的矿用区域自动喷粉灭火装置组成，布置于煤矿井下各机电设备硐室中，负责机电硐室的防灭火工作。矿用区域自动喷粉灭火装置采用新技术如下：
(1)采用电源一体化技术，将分站和电源设计为一体，减少防爆箱体数量、便于安装和维护；
(2)采用模拟量信号隔离抗干扰设计，电源一体化区域灭火网口分站电路原理图中T1部分为双路模拟信号隔离电路。图中HN1的1脚2脚为隔离信号输入，当输入信号为4-20mA电流型经电阻IV变换后点亮输入发光管，输入信号大小与流过发光管电流大小成比例关系，发光管发出的光会在3脚和4脚的发光管上感应出正比于1脚与2脚发光管的电流，在5脚和6脚感应出正比于1脚和2脚光强度的电流。电路中U1在信号输入处加入电压跟随设计，这样能降低阻抗，避免了后级电路对输入信号的影响。电路中HN1的前半部分及运放U1和后半部分及运放U2采用隔离供电。这样能阻断传感器到单片机部分的干扰。
(3)采用网光口设计，网口电路采用W5300芯片，其与核心控制器采用总线方式对其寄存器进行配置。配置过程主要为上电初始化、通用寄存器配置、socket寄存器配置。分站上电后，W5300第66脚拉低3us后恢复高电平持续15ms，保证锁相环稳定后对寄存器进行配置。本机端口号设置通过端口寄存器里面的SO_PORTR进行设置，通讯协议通过模式寄存器下的S0_MR中P3-P0进行设置。然后对控制寄存器S0_CR通过置高开执行打开命令，此时若Socket0寄存器中的S0_SSR变为0x13，则初始化完成。继续对S0_CR发送监听指令0X02，此时若S0_SSR状态变为监听0x14，则执行完侦听任务。W5300设置为TCP服务器；最后等待S0_SSR改变为SOCK_ESTABLISHED(0x17)，若S0_SSR变为预期值，则建立了Socket0连接，能进行数据通信。为了实现对外光口进行数据传输，采用市场上常用的2光3电模块，实现电口转光口拓展。图中U5的92，93引脚用于连接mesh模块，通过串口和MESH网口进行连接，当有手表或支持mesh的巡检设备接入时，能预警感知设备信息，实现物联。
2.视频监控群由16台矿用本安摄像仪组成，布置于煤矿井下各机电设备硐室中，用于采集机电硐室的视频图像，为火灾图像识别提供视频数据。图像识别算法基于深度学习和卷积神经网构建，构建过程：首先对大量有标签的火灾图像数据进行归一化操作，利用PyTorch库，构建50层ResNet卷积神经网络，然后加载图像进行模型训练，计算误差，调用优化器优化，最后利用测试数据进行模型测试，上述过程反复进行，直到模型预测准确度达到93％。图像识别算法是多维度火焰识别技术的重要组成部分，通过火焰传感器、烟雾传感器、图像识别等多维技术手段最终达到煤矿井下火灾的零误检和零漏检，实现煤矿井下火灾的精准识别。
3.上位机集中监***控包括图像监控和设备参数监控两部分，图像监控结合图形识别算法可实时分析图像中是否发生火情，设备参数监控帮助工作人员远程了解设备状态。
物联网型区域灭火安防监控***在煤矿井下各个设备硐室布置区域灭火装置群和视频监控群，通过火焰传感器、烟雾传感器和图像识别算法，多维度识别煤矿井下是否发生火灾，杜绝矿井火灾的误检和漏检。同时通过核心控制板的技术升级和上位机监控***，实现设备智能互联，打破煤矿井下信息孤岛，实现煤矿井下和地面万物互联，助力煤矿信息化和智能化的发展。
本发明的优点：
煤矿火灾是威胁煤矿安全生产的重大灾害之一，火灾事故不仅会产生大量高温烟流和有毒有害气体，危及井下工作人员的生命安全，而且会烧毁大量井下设备、损耗煤炭资源，给矿井带来巨大灾难。物联网型区域灭火安防监控***，通过火焰传感器、一氧化碳烟雾传感器及图形识别算法，多维度监测煤矿井下是否发生火情，一旦监测到发生火灾，灭火装置快速开启，扑灭火焰。同时区域灭火装置控制器可通过光纤接口接入井下光纤环网，实现灭火设备的远程集中监控，最大程度防止煤矿井下火灾的发生。
附图说明
下面结合附图及实施方式对本发明作进一步详细的说明：
图1为电源一体化区域灭火网口分站架构架构图；
图2为电源一体化区域灭火网口分站电路原理图中T1部分；
图3为物联网型区域灭火安防监控***结构示意图；
图4为图像识别卷积神经网络模型构建流程示意图。
具体实施方式
实施例
本发明提供了一种物联网型区域灭火安防监控***，其特征在于：所述的物联网型区域灭火安防监控***，包括区域灭火装置群，视频监控群及上位机集中监控***；
物联网型区域灭火安防监控***是集图像识别技术、数字化传感器技术、自动控制技术、智能互联技术于一体的智能安防、联方联控、远程监控***，是保障煤矿安全生产的重要且有效的技术与装备。本***主要由区域灭火装置群，视频监控群及上位机***组成。
1.区域灭火装置群由八台升级改造后的矿用区域自动喷粉灭火装置组成，布置于煤矿井下各机电设备硐室中，负责机电硐室的防灭火工作。矿用区域自动喷粉灭火装置采用新技术如下：
(1)采用电源一体化技术，将分站和电源设计为一体，减少防爆箱体数量、便于安装和维护；
(2)采用模拟量信号隔离抗干扰设计，电源一体化区域灭火网口分站电路原理图中T1部分为双路模拟信号隔离电路。图中HN1的1脚2脚为隔离信号输入，当输入信号为4-20mA电流型经电阻IV变换后点亮输入发光管，输入信号大小与流过发光管电流大小成比例关系，发光管发出的光会在3脚和4脚的发光管上感应出正比于1脚与2脚发光管的电流，在5脚和6脚感应出正比于1脚和2脚光强度的电流。电路中U1在信号输入处加入电压跟随设计，这样能降低阻抗，避免了后级电路对输入信号的影响。电路中HN1的前半部分及运放U1和后半部分及运放U2采用隔离供电。这样能阻断传感器到单片机部分的干扰。
(3)采用网光口设计，网口电路采用W5300芯片，其与核心控制器采用总线方式对其寄存器进行配置。配置过程主要为上电初始化、通用寄存器配置、socket寄存器配置。分站上电后，W5300第66脚拉低3us后恢复高电平持续15ms，保证锁相环稳定后对寄存器进行配置。本机端口号设置通过端口寄存器里面的SO_PORTR进行设置，通讯协议通过模式寄存器下的S0_MR中P3-P0进行设置。然后对控制寄存器S0_CR通过置高开执行打开命令，此时若Socket0寄存器中的S0_SSR变为0x13，则初始化完成。继续对S0_CR发送监听指令0X02，此时若S0_SSR状态变为监听0x14，则执行完侦听任务。W5300设置为TCP服务器；最后等待S0_SSR改变为SOCK_ESTABLISHED(0x17)，若S0_SSR变为预期值，则建立了Socket0连接，能进行数据通信。为了实现对外光口进行数据传输，采用市场上常用的2光3电模块，实现电口转光口拓展。图中U5的92，93引脚用于连接mesh模块，通过串口和MESH网口进行连接，当有手表或支持mesh的巡检设备接入时，能预警感知设备信息，实现物联。
2.视频监控群由16台矿用本安摄像仪组成，布置于煤矿井下各机电设备硐室中，用于采集机电硐室的视频图像，为火灾图像识别提供视频数据。图像识别算法基于深度学习和卷积神经网构建，构建过程：首先对大量有标签的火灾图像数据进行归一化操作，利用PyTorch库，构建50层ResNet卷积神经网络，然后加载图像进行模型训练，计算误差，调用优化器优化，最后利用测试数据进行模型测试，上述过程反复进行，直到模型预测准确度达到93％。图像识别算法是多维度火焰识别技术的重要组成部分，通过火焰传感器、烟雾传感器、图像识别等多维技术手段最终达到煤矿井下火灾的零误检和零漏检，实现煤矿井下火灾的精准识别。
3.上位机集中监***控包括图像监控和设备参数监控两部分，图像监控结合图形识别算法可实时分析图像中是否发生火情，设备参数监控帮助工作人员远程了解设备状态。
物联网型区域灭火安防监控***在煤矿井下各个设备硐室布置区域灭火装置群和视频监控群，通过火焰传感器、烟雾传感器和图像识别算法，多维度识别煤矿井下是否发生火灾，杜绝矿井火灾的误检和漏检。同时通过核心控制板的技术升级和上位机监控***，实现设备智能互联，打破煤矿井下信息孤岛，实现煤矿井下和地面万物互联，助力煤矿信息化和智能化的发展。
Claims (3)
1.一种物联网型区域灭火安防监控***，其特征在于：所述的物联网型区域灭火安防监控***，包括区域灭火装置群，视频监控群及上位机集中监控***；
区域灭火装置群由八台升级改造后的矿用区域自动喷粉灭火装置组成，布置于煤矿井下各机电设备硐室中，负责机电硐室的防灭火工作；矿用区域自动喷粉灭火装置采用如下新方案，采用电源一体化技术，将分站和电源设计为一体，减少防爆箱体数量、便于安装和维护；采用模拟量信号隔离抗干扰设计，电源一体化区域灭火网口分站电路原理图中T1部分为双路模拟信号隔离电路；HN1的1脚2脚为隔离信号输入，当输入信号为4-20mA电流型经电阻IV变换后点亮输入发光管，输入信号大小与流过发光管电流大小成比例关系，发光管发出的光会在3脚和4脚的发光管上感应出正比于1脚与2脚发光管的电流，在5脚和6脚感应出正比于1脚和2脚光强度的电流；电路中U1在信号输入处加入电压跟随设计，用于降低阻抗，避免了后级电路对输入信号的影响；电路中HN1的前半部分及运放U1和后半部分及运放U2采用隔离供电；这样能阻断传感器到单片机部分的干扰；采用网光口设计，网口电路采用W5300芯片，其与核心控制器采用总线方式对其寄存器进行配置；配置过程主要为上电初始化、通用寄存器配置、socket寄存器配置；分站上电后，W5300第66脚拉低3us后恢复高电平持续15ms，保证锁相环稳定后对寄存器进行配置；
本机端口号设置通过端口寄存器里面的SO_PORTR进行设置，通讯协议通过模式寄存器下的S0_MR中P3-P0进行设置；然后对控制寄存器S0_CR通过置高开执行打开命令，此时若Socket0寄存器中的S0_SSR变为0x13，则初始化完成；继续对S0_CR发送监听指令0X02，此时若S0_SSR状态变为监听0x14，则执行完侦听任务；W5300设置为TCP服务器；最后等待S0_SSR改变为SOCK_ESTABLISHED(0x17)，若S0_SSR变为预期值，则建立了Socket0连接，能进行数据通信；为了实现对外光口进行数据传输，采用市场上常用的2光3电模块，实现电口转光口拓展；图中U5的92，93引脚用于连接mesh模块，通过串口和MESH网口进行连接，当有手表或支持mesh的巡检设备接入时，能预警感知设备信息，实现物联。
2.按照权利要求1所述的物联网型区域灭火安防监控***，其特征在于：所述的视频监控群，由16台矿用本安摄像仪组成，布置于煤矿井下各机电设备硐室中，用于采集机电硐室的视频图像，为火灾图像识别提供视频数据。图像识别算法基于深度学习和卷积神经网构建，构建过程：首先对大量有标签的火灾图像数据进行归一化操作，利用PyTorch库，构建50层ResNet卷积神经网络，然后加载图像进行模型训练，计算误差，调用优化器优化，最后利用测试数据进行模型测试，上述过程反复进行，直到模型预测准确度达到93％；图像识别算法是多维度火焰识别技术的重要组成部分，通过火焰传感器、烟雾传感器、图像识别等多维技术手段最终达到煤矿井下火灾的零误检和零漏检，实现煤矿井下火灾的精准识别。
3.按照权利要求1所述的物联网型区域灭火安防监控***，其特征在于：所述的上位机集中监控***，包括图像监控和设备参数监控两部分，图像监控结合图形识别算法可实时分析图像中是否发生火情，设备参数监控帮助工作人员远程了解设备状态。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010542965.9A CN111624925A (zh) | 2020-06-15 | 2020-06-15 | 一种物联网型区域灭火安防监控*** |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010542965.9A CN111624925A (zh) | 2020-06-15 | 2020-06-15 | 一种物联网型区域灭火安防监控*** |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111624925A true CN111624925A (zh) | 2020-09-04 |
Family
ID=72260163
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010542965.9A Pending CN111624925A (zh) | 2020-06-15 | 2020-06-15 | 一种物联网型区域灭火安防监控*** |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111624925A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112196607A (zh) * | 2020-09-27 | 2021-01-08 | 安徽铜冠智能科技有限责任公司 | 基于物联网技术的矿山采矿领域用智能灭火*** |
| CN114870312A (zh) * | 2022-04-28 | 2022-08-09 | 南通阳鸿石化储运有限公司 | 一种基于数字化模型的库区软管站智能灭火方法及其*** |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20090315722A1 (en) * | 2008-06-20 | 2009-12-24 | Billy Hou | Multi-wavelength video image fire detecting system |
| CN202677554U (zh) * | 2012-04-23 | 2013-01-16 | 青岛远洋船员职业学院 | 一种对远程多点监控的烟雾和温度进行报警的装置 |
| CN203931074U (zh) * | 2014-07-01 | 2014-11-05 | 徐州工程学院 | 客车火灾预警及车窗钢化玻璃爆裂远程控制装置 |
| CN106023512A (zh) * | 2016-07-27 | 2016-10-12 | 中国人民解放军93325部队 | 智能防火报警*** |
| JP2018072881A (ja) * | 2016-10-24 | 2018-05-10 | ホーチキ株式会社 | 火災監視システム |
| CN108961662A (zh) * | 2018-07-30 | 2018-12-07 | 肥城矿业集团矿业管理服务有限公司 | 一种基于无线技术的煤矿火灾监控*** |
| CN209388461U (zh) * | 2018-09-10 | 2019-09-13 | 中国矿业大学(北京) | 基于计算机视觉的煤矿井下火灾预警*** |
-
2020
- 2020-06-15 CN CN202010542965.9A patent/CN111624925A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20090315722A1 (en) * | 2008-06-20 | 2009-12-24 | Billy Hou | Multi-wavelength video image fire detecting system |
| CN202677554U (zh) * | 2012-04-23 | 2013-01-16 | 青岛远洋船员职业学院 | 一种对远程多点监控的烟雾和温度进行报警的装置 |
| CN203931074U (zh) * | 2014-07-01 | 2014-11-05 | 徐州工程学院 | 客车火灾预警及车窗钢化玻璃爆裂远程控制装置 |
| CN106023512A (zh) * | 2016-07-27 | 2016-10-12 | 中国人民解放军93325部队 | 智能防火报警*** |
| JP2018072881A (ja) * | 2016-10-24 | 2018-05-10 | ホーチキ株式会社 | 火災監視システム |
| CN108961662A (zh) * | 2018-07-30 | 2018-12-07 | 肥城矿业集团矿业管理服务有限公司 | 一种基于无线技术的煤矿火灾监控*** |
| CN209388461U (zh) * | 2018-09-10 | 2019-09-13 | 中国矿业大学(北京) | 基于计算机视觉的煤矿井下火灾预警*** |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 刘允: "基于微控制器mc9s12xep的整车灭火***探测火情控制器", 《自动监测与安防管理》, no. 4, 30 April 2019 (2019-04-30), pages 59 - 61 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112196607A (zh) * | 2020-09-27 | 2021-01-08 | 安徽铜冠智能科技有限责任公司 | 基于物联网技术的矿山采矿领域用智能灭火*** |
| CN114870312A (zh) * | 2022-04-28 | 2022-08-09 | 南通阳鸿石化储运有限公司 | 一种基于数字化模型的库区软管站智能灭火方法及其*** |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN103927838B (zh) | 一种烟雾热成像火灾自动定位探测***及方法 | |
| CN111624925A (zh) | 一种物联网型区域灭火安防监控*** | |
| CN104715580B (zh) | 自校准式gis室内六氟化硫气体泄漏监测报警*** | |
| CN106383763B (zh) | 数据中心智能故障检测报警*** | |
| CN205508052U (zh) | 智能火灾检测报警*** | |
| CN203154692U (zh) | 一种智能消防巡检设备 | |
| CN106742001A (zh) | 一种机载告警控制灯盒及具有其的灯光告警方法 | |
| CN105628098B (zh) | 一种活动发射平台环境监测*** | |
| CN207924875U (zh) | 一种用于gil管廊的气体探测报警*** | |
| CN109388115A (zh) | 矿用智能单兵作业与保障***、方法及智能巡检方法 | |
| CN206147907U (zh) | 一种基于wifi的无线可燃气体监测*** | |
| CN107583224B (zh) | 海上石油火气***检测评估实验平台及方法 | |
| CN105225288A (zh) | 一种管网巡检*** | |
| CN212623663U (zh) | 一种物联网型区域灭火安防监控*** | |
| CN109412268A (zh) | 一种电箱智能监控*** | |
| CN105225398A (zh) | 一种森林防火监控平台 | |
| CN106781338A (zh) | 一种光学自检线型光束感烟火灾探测器及现场自检测方法 | |
| CN101995839A (zh) | 一种安全级机柜监视装置 | |
| CN205163996U (zh) | 基于可燃气体探测控制启动的智能探测灭火设备 | |
| CN109617722A (zh) | 通信网络运行状态监控***及监控方法 | |
| CN110071486A (zh) | 一种多途径检测的开关柜用电弧光保护*** | |
| KR101311951B1 (ko) | 카메라 모듈을 갖는 화재 감지 경보 시스템 | |
| CN104865918A (zh) | 基于gis的电力监控*** | |
| CN205451341U (zh) | 机场飞行区周界安防控制报警联动*** | |
| CN205910276U (zh) | 一种塔机电气***自动诊断装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |