第4期 毕晓君，等：高层火灾智能报警及逃生指导系统 ·821· 从图中可以观察到，PR曲线呈递减趋势，P 代表各类目标AP值的平均值。由于在行人检测 R曲线下的面积即为检测的AP值，具体公式为 任务中只有行人一类目标，所以AP值与mAP值 相等，在PASCAL VOC2007val2)验证集中计算 AP;=>(Rj1-Rj)x P(+D) 得mAP值为87.02%。准确率完全满足行人检测 式中：R为上述提到的阈值(0,0.1，…，1.0)对应 任务在系统中的实际应用需求。原模型用于目 得到的所有回归率，0,1，…，10。P+为(r+1)对 标检测，我们根据所筛选的行人数据集进行训 应的准确率。P、R公式为 练及测试，对模型进行了应用创新，达到了预期 TP P= 要求。 TP+FP 在实验测试中，我们对光线暗、行人被部分 TP R=TP+FN 遮挡、行人密集、行人抖动模糊等各种特殊情况 式中：TP为正确检测出来的数量，FP是检测错误 进行了测试，最终得到的检测结果如图13所示。 的数量，FN是未检测出的数量。 在各种极端恶劣的条件下检测效果依然较好，这 在目标检测领域中使用AP作为评测标准， 说明模型的泛化能力较强。 (a)光线极瑞昏暗情况(b)行人被部分遮挡的情况 (©)行人比较密集 (d行人阴影模糊 图13行人检测极端情况测试图 Fig.13 Pedestrian detection extreme case test chart 5结束语 603-606 LIU Mingyan,CHANG Ning.Desion on a fully wireless 本文实现了高层建筑火灾智能报警及逃生指 automatic fire alarm system based on ZigBee and 导系统的设计与搭建工作，通过多个TXW8301 GPRS[J].Fire science and technology,2015,34(5) WFi模块实现各楼层节点模块组网，一旦建筑内 603-606. 某一区域发生火情，激光烟雾火灾探测器发出信 [4]郭冰陶，刘珊，刘强，等基于多传感器数据融合的智能 号立即激活建筑内布控的所有终端节点，各楼层 火灾监控系统设计[U].自动化与仪表，2016,31(2)： 自动启动WT588D语音单片机语音播报具体的火 29-32. 灾地点以及逃生路线，智能引导各区域人群逃 GUO Bingtao,LIU Shan,LIU Qiang,et al.Design of in- 生。同时，通过FPGA开发板对烟雾监控视频进 telligent fire monitoring system based on multi sensor 行去烟补光、去噪处理，并基于深度学习算法对 data fusion[J].Automation instrumentation,2016, 各逃生通道进行行人密度检测，系统界面实时显 31(2:29-32 示火灾报警情况及安全通道的人群密度等监测情 [S]张天佑.高层建筑火灾自动报警系统设计)，高等建筑 况，方便进行智能救援指挥，可最大限度地降低 教育，2018,27(5)143-147. 火灾中的人员伤亡。 ZHANG Tianyou.High-rise building automatic fire alarm 参考文献： system design[J].Journal of architectural education inin- stitutions of higher learning,2018,27(5):143-147 [1]中华人民共和国住房和城乡建设部.火灾自动报警系 [6]杨雷，唐瑞尹，王兴朝.中值滤波在噪声图像匹配中的 统设计规范：GB50116一2013[S].北京：中国计划出版 应用).现代计算机，2021(17)：135-139. 社，2014 YANG Lei,TANG Ruiyin,WANG Xingchao.Applica- [2]中华人民共和国公安部.高层民用建筑设计防火规范： tion of median filter in image matching SIFT[J].Modern GB50045一95S].北京：中国计划出版社，2005 computer,.2021(17):135-139 [3]刘明岩，常宁.基于ZigBee和GPRS全无线火灾自动 [7]周佐，张静.基于同态滤波与直方图均衡的沙尘图像增 报警系统设计[J].消防科学与技术，2015,34(5) 强研究[U】.信息与电脑（理论版），2020,32(23)：61-64.从图中可以观察到，P-R 曲线呈递减趋势，P￾R 曲线下的面积即为检测的 AP 值，具体公式为 APi = ∑n−1 j=1 (Rj+1 −Rj)× P(rj+1) Rj P(rj+1) rj +1 式中： 为上述提到的阈值（0，0.1，…，1.0）对应 得到的所有回归率，j=0,1,…,10。 为（ ）对 应的准确率。P、R 公式为 P = TP TP+FP R = TP TP+FN 式中：TP 为正确检测出来的数量，FP 是检测错误 的数量，FN 是未检测出的数量。 在目标检测领域中使用 mAP 作为评测标准， 代表各类目标 AP 值的平均值。由于在行人检测 任务中只有行人一类目标，所以 AP 值与 mAP 值 相等，在 PASCAL VOC2007 val[23] 验证集中计算 得 mAP 值为 87.02%。准确率完全满足行人检测 任务在系统中的实际应用需求。原模型用于目 标检测，我们根据所筛选的行人数据集进行训 练及测试，对模型进行了应用创新，达到了预期 要求。 在实验测试中，我们对光线暗、行人被部分 遮挡、行人密集、行人抖动模糊等各种特殊情况 进行了测试，最终得到的检测结果如图 13 所示。 在各种极端恶劣的条件下检测效果依然较好，这 说明模型的泛化能力较强。 1 2 10 3 (a) 光线极端昏暗情况 (b) 行人被部分遮挡的情况 (c) 行人比较密集 (d) 行人阴影模糊 图 13 行人检测极端情况测试图 Fig. 13 Pedestrian detection extreme case test chart 5 结束语 本文实现了高层建筑火灾智能报警及逃生指 导系统的设计与搭建工作，通过多个 TXW8301 WiFi 模块实现各楼层节点模块组网，一旦建筑内 某一区域发生火情，激光烟雾火灾探测器发出信 号立即激活建筑内布控的所有终端节点，各楼层 自动启动 WT588D 语音单片机语音播报具体的火 灾地点以及逃生路线，智能引导各区域人群逃 生。同时，通过 FPGA 开发板对烟雾监控视频进 行去烟补光、去噪处理，并基于深度学习算法对 各逃生通道进行行人密度检测，系统界面实时显 示火灾报警情况及安全通道的人群密度等监测情 况，方便进行智能救援指挥，可最大限度地降低 火灾中的人员伤亡。 参考文献： 中华人民共和国住房和城乡建设部. 火灾自动报警系 统设计规范: GB 50116—2013[S]. 北京: 中国计划出版 社, 2014. [1] 中华人民共和国公安部. 高层民用建筑设计防火规范: GB 50045—95[S]. 北京: 中国计划出版社, 2005. [2] 刘明岩, 常宁. 基于 ZigBee 和 GPRS 全无线火灾自动 报警系统设计 [J]. 消防科学与技术, 2015, 34(5): [3] 603–606. LIU Mingyan, CHANG Ning. Desion on a fully wireless automatic fire alarm system based on ZigBee and GPRS[J]. Fire science and technology, 2015, 34(5): 603–606. 郭冰陶, 刘珊, 刘强, 等. 基于多传感器数据融合的智能 火灾监控系统设计 [J]. 自动化与仪表, 2016, 31(2): 29–32. GUO Bingtao, LIU Shan, LIU Qiang, et al. Design of in￾telligent fire monitoring system based on multi sensor data fusion[J]. Automation & instrumentation, 2016, 31(2): 29–32. [4] 张天佑. 高层建筑火灾自动报警系统设计 [J]. 高等建筑 教育, 2018, 27(5): 143–147. ZHANG Tianyou. High-rise building automatic fire alarm system design[J]. Journal of architectural education in in￾stitutions of higher learning, 2018, 27(5): 143–147. [5] 杨雷, 唐瑞尹, 王兴朝. 中值滤波在噪声图像匹配中的 应用 [J]. 现代计算机, 2021(17): 135–139. YANG Lei, TANG Ruiyin, WANG Xingchao. Applica￾tion of median filter in image matching SIFT[J]. Modern computer, 2021(17): 135–139. [6] 周佐, 张静. 基于同态滤波与直方图均衡的沙尘图像增 强研究 [J]. 信息与电脑(理论版), 2020, 32(23): 61–64. [7] 第 4 期 毕晓君，等：高层火灾智能报警及逃生指导系统 ·821·