一种基于ZYNQ7020的无线烟感探测器的制作方法

一种基于zynq7020的无线烟感探测器
技术领域
1.本发明属于智能消防技术领域，具体涉及一种无线烟感探测器，特别涉及一种基于zynq7020的无线烟感探测器。


背景技术：

2.随着我国人民生活水平的不断提高和经济的快速发展，各种现代化家用电器不断增加，威胁到我们生命安全的火灾事故也在不断增加，因此，居民住宅、办公大楼等场所的安全问题越来越引起人们的关注，人们为了能够提前发现以避免出现重大的生命和财产损失，都配装有监测报警装置。其中，烟感探测器就是诸多监控报警装置中及其重要的一种。
3.烟感探测器是一种重要的消防设备，其通过烟雾浓度实现火灾预警的功能，烟感探测器的探测半径一般在1米左右，一个建筑内需要安装成百上千个烟感探测器，但是传统的烟感探测器大都采用有线的方式来传输报警信息，在需求节点量多、布线施工困难等场合具有一定的局限性，并且只是简单的实现定点报警或者短距离的无线报警，这些都无法适应现代智能建筑背景下的要求。在实际应用中，传统报警传感器装置主要存在以下不足：
4.(1)传统烟感探测器总线式工作方式增加施工成本和复杂度，不适合用于供电困难、开阔偏僻、走线空间难以规划等场所。
5.(2)传统烟感探测器工作原理单一，误报率高，响应速度慢，无法进行远程报警，需24小时人员值守。
6.(3)传统烟感探测器自检能力弱，设备故障需人工巡检排查，增加人工成本的同时也埋下了火灾漏报的隐患。
7.(4)目前无线烟感探测器实现了零布线，但烟雾检测原理仍然单一，传感器灵敏度与漏报率、误报率之间的矛盾依然存在。
8.(5)在使用无线烟感探测器增加摄录功能以保证报警准确性，但对网络带宽要求较高，此外传递后台的现场信息依然需要人工进行肉眼判断。
9.(6)增加摄录功能的烟感探测器，耗电量大，对于一些开阔性场所，例如森林、大规模厂房、仓库等无法正常进行工作。
10.(7)传统烟感探测器之间均为独立离散状态，探测器出现故障时第一时间无法通知主机，并且探测器之间无联动功能，可能会造成对现场真实状况的“误判断”。


技术实现要素：

11.为了解决现有技术中存在的不足，本发明的目的是提供一种基于zynq7020的无线烟感探测器。本发明的无线烟感探测器具有监控、可检测、可管理、可配置和可拓展等多种技术特征，能够实现消防单点设备的智能化，提高火灾信息传递的准确率。
12.为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案：
13.一种基于zynq7020的无线烟感探测器，所述的无线烟感探测器包括系统架构和硬件，所述系统架构包括单点设备终端、nb
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iot基站(nb基站)、物联网平台、手机端app和第三
方服务器；所述硬件包括电源模块、休眠待机模块、cpu主控模块、现场多传感器信息检测模块、zigbee无线通讯模块、双目摄像头监测模块、远程云台控制模块；所述电源模块用于对所有硬件电路提供供电；所述休眠待机模块用于未发生火灾时对现场进行低能耗不间断监测，启动cpu控制端以及其他功能模块；所述cpu主控模块用于单机解析现场图像与数据，完成整个系统各模块的逻辑控制；所述现场多传感器信息检测模块用于采集现场多种气体与温度参数；所述zigbee无线通讯模块用于无线传递结算数据；所述双目摄像头监测模块用于采集现场图像与视频；所述远程云台控制模块用于控制摄像头模块机械运动。
14.进一步的，所述单点设备终端内部包括电源管理模块、nb
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iot通讯模块、zynq7020 cpu图像结算模块、stm32数据结算模块与其他数字电路。
15.进一步的，所述nb
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iot通讯模块有3种工作模式，所述3种工作模式分别为active模式、idle模式与psm模式，所述idle模式下系统处于浅睡眠状态，网络保持连接状态，可接受寻呼消息，在此模式下可任意切换其他两种模式。
16.进一步的，所述第三方服务器通过stm32与zynq7020将现场信息发送至nb
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iot通讯模块，所述nb
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iot通讯模块通过coap协议与nb
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iot基站进行通信，所述nb
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iot基站将数据包发送至后端管理平台，所述后端管理平台进行数据清洗、解算、分析后通过api接口发送至手机客户端进行显示操作，上述数据链路均为双向操作。
17.进一步的，所述单点设备终端模块均可进行操作与被操作实现手机端与电脑端对现场设备状态的监控与远程控制。
18.进一步的，本发明的短数据分析平台的数据格式、通信接口与协议均采用标准方式或公开通信协议和控制接口，所述短数据分析平台提供完整的sdk开发包，便于客户进行二次开发，将数据信息导出消防指挥中心等系统的数据库。
19.进一步的，所述休眠待机模块包括休眠待机单元和烟雾传感器，采用msp430作为所述休眠待机单元的分系统微控制器mcu，所述msp430内部设置传感器报警阈值，现场出现烟雾阈值超标时，所述所述休眠待机模块从低功耗休眠模式转化到唤醒上电模式，休眠待机模块中的烟雾传感器传递数据给休眠待机模块，休眠待机模块进行数据结算进一步导通磁保持继电器。所述msp430系列的单片机cpu采用16位精简指令系统，集成有16位寄存器和常数发生器；所述休眠待机单元中的复位电路采用的芯片为max706tesa ，该芯片是一组cmos监控电路，能够监控电源电压和微处理器(mpu)或微控制器(mcu)的工作状态。
20.进一步的，所述休眠待机模块采用数字控制振荡器，使得休眠待机模块从低功耗休眠模式到唤醒上电模式的转换时间小于6μs。
21.进一步的，所述现场多传感器信息检测模块采集的现场多种气体与温度参数包括烟雾颗粒成分参数、温度感知参数、气体成分定性分析参数、特征气体定量分析参数。
22.进一步的，所述双目摄像头监测模块通过自动远程云台控制双目摄像头进行现场图像与视频状态的获取，将所获取的状态信息进行相应算法和图像特征提取。
23.进一步的，所述远程云台控制模块通过后端服务器获取的火灾现场数据控制摄像头模块进行现场图像与环境信息的对焦、放大并进行下一步报警操作。
24.目前，已有许多场所都采用了无线烟感碳测器进行火灾报警。中国专利cn110246314a公开了一种基于物联网的无线烟感探测器，包括探测器主体和app，所述探测器主体的内部包括zigbee网络通讯模块、红外特征标识模块、失联检测模块、声光报警模
块、位置标识模块、方向指示模块和处理模块，所述的基于物联网的无线烟感探测器，发生火灾时，标记逃生人员的逃生轨迹，结合不同位置的探测器主体感应的火灾情况和失联情况，提供详尽的火情发展情况，同时被困人员还可以通过关键词发出求救信号，并且可以为逃生人员提供方向指引；但是该无线烟感探测器主要针对发生火灾时，为逃生人员规划逃生轨迹、指引逃生方向，不能够将火灾现场的状态信息传递后方服务器，导致消防人员无法了解火灾现场的情况，无法及时制定有效的消防方案和施救措施，对火灾现场不能进行及时、有效的预警，容易造成巨大生命财产损失；而且该无线烟探测器依托于互联网，对网络的带宽要求也比较高，该无线烟探测器也没有设置休眠待机模块或单元，系统一直处于工作通电状态，导致探测器的功耗过大，对安装监控场所的供电要求比较高，在供电困难、网络信息号差或偏僻等场所都无法使用。
25.与现有技术相比，本发明具备的积极有益效果：
26.(1)本发明采用窄带物联网nb
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iot技术，以nb
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iot为传输方式，由于nb
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iot构建于蜂窝网络，对网络带宽要求极低，仅仅需要180khz，可直接部署于gsm网络、umts网络或lte网络；而且nb
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iot通讯模块要求系统的功耗低，在深度睡眠模式下系统的耗流仅仅为3.7ua，适用于探测器的工作环境。
27.(2)为了远程云台控制模块通过后端服务器能够更清楚、准确的获取火灾现场的图像和视频信息，便于下一步的报警工作，本发明采用了双目摄像头监测模块，由于探测器系统的主mcu和双目摄像设备均为大功耗器件，如果一直处于监测工作通电状态，对整个探测器的供电要求极高，因此本发明的无烟感探测器设置了休眠待机模块，在未发生火灾险情时，探测器仅仅启动休眠待机模块进入休眠状态，仅与外部传感器进行通信，接受数据指令，探测器系统的主mcu和双目摄像设备均保持断电状态，大大降低了探测器的功耗，延长了无线烟感探测器的使用时间。
28.(3)本发明选取ti公司的msp430作为休眠待机单元分系统的mcu。msp430系列的单片机cpu采用16位精简指令系统，集成有16位寄存器和常数发生器，发挥了最高的代码效率，msp430系列单片机中的中断源较多，并且可以任意嵌套，使得探测器系统从低功耗休眠模式到唤醒模式的转换时间小于6μs；msp430单片机唤醒进行二次启动后，系统的主cpu对火灾现场情况进行二次勘测，休眠待机单元启动主控mcu与摄录设备上电逻辑，进行状态初始化，两者之间进行通讯，摄录设备实时拍摄现场图像送于主控mcu进行处理，大大降低了火灾信息的漏报率和误报率。
29.(4)本发明采用zigbee无线通讯方式，该无线通讯方式不仅功耗和成本低，网络容量大，数据安全性高，网络的自组织、自愈能力强，通信可靠，而且延时短，搜索设备时延仅为30ms，休眠激活时延仅为15ms，活动设备信道接入时延仅为15ms。
30.(5)本发明采用zynq7020系列进行现场图像的深度学习与边缘计算，从而在火情隐患期间进行现场数据精准挖掘并传递给后台管理人员，zynq7020兼备arm处理器操作系统的任务管理与fpga的并行处理功能，设计专用fpga内部图像加速通道，完成整体图像处理小型样机平台的构建，与传统后端pc端进行处理相比，该模式可进行本地图像解算，耗时在20ms以内，解放了传统模式下对网络带宽的苛刻要求，实现了本地处理速度与带宽的最大化。
31.(6)本发明通过对二次图像数据结算识别、系统整体参数的优化，解决了传统烟雾
报警设备监测参数不准确、布线复杂、对网络带宽要求较高等一系列问题，对火灾事故现场判断的可预知性、及时性、准确性提供了强有力的数据支撑与现实依据，最大程度上保障了救援人员与被救援人员的生命财产安全。
附图说明
32.图1是本发明无线烟感消防报警系统架构图；
33.图2是本发明无线烟感探测器硬件组成及内部逻辑的架构图；
34.图3是本发明无线烟感探测器休眠待机模块部分电路原理图；
35.图4是休眠待机单元中的复位电路示意图；
36.图5是本发明无线烟感探测器工作时序逻辑框图；
37.图6是发明无线烟感探测器nb
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iot通讯模块部分外围电路图。
具体实施方式
38.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
39.实施例
40.请参阅图1
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6，一种基于zynq7020的无线烟感探测器，包括探测器的系统架构和硬件，如图1所示，所述系架构架包括单点设备终端、nb
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iot基站(nb基站)、物联网平台、手机端app和第三方服务器；如图2所示，所述硬件包括电源模块、休眠待机模块、cpu主控模块、现场多传感器信息检测模块、zigbee无线通讯模块、双目摄像头监测模块、远程云台控制模块；所述电源模块用于对所有硬件电路提供供电；所述休眠待机模块用于未发生火灾时对现场进行不间断监测，启动cpu控制端以及其他功能模块；所述cpu主控模块用于单机解析现场图像与数据，完成整个系统各模块的逻辑控制；所述现场多传感器信息检测模块用于采集现场多种气体与温度参数；所述zigbee无线通讯模块用于无线传递结算数据；所述双目摄像头监测模块用于采集现场图像与视频；所述远程云台控制模块用于控制摄像头模块机械运动。
41.优选的，所述单点设备终端内部包括电源管理模块、nb
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iot通讯模块、zynq7020 cpu图像结算模块、stm32数据结算模块与其他数字电路；由于nb
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iot构建于蜂窝网络，对带宽要求极低，仅仅需要180khz，可直接部署于gsm网络(2g网络)、umts网络(3g网络)或lte网络(4g网络)，因此，所述nb
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iot通讯模块要求系统功耗低，在深度睡眠模式下仅仅耗流3.7ua，适用于探测器工作环境；所述nb
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iot通讯模块有3种工作模式，所述3种工作模式分别为active模式、idle模式与psm模式，所述idle模式下系统处于浅睡眠状态，网络保持连接状态，可接受寻呼消息，在此模式下可任意切换其他两种模式。其中，所述nb
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iot通讯模块部分外围电路如图6所示。
42.优选的，所述第三方服务器通过stm32与zynq7020将现场信息发送至nb
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iot通讯模块，所述nb
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iot通讯模块通过coap协议与nb
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iot基站进行通信，所述nb
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iot基站将数据包发送至后端管理平台，所述后端管理平台进行数据清洗、解算、分析后通过api接口发送
至手机客户端进行显示操作，上述数据链路均为双向操作，如见图1所示。
43.优选的，单点设备终端模块均可进行操作与被操作实现手机端与电脑端对现场设备状态的监控与远程控制。
44.优选的，本发明的短数据分析平台的数据格式、通信接口与协议均采用标准方式或公开通信协议和控制接口，所述短数据分析平台提供完整的sdk开发包，便于客户进行二次开发，将数据信息导出消防指挥中心等系统的数据库。
45.优选的，所述现场多传感器信息检测模块采集的现场多种气体与温度参数包括烟雾颗粒成分参数、温度感知参数、气体成分定性分析参数、特征气体定量分析参数。
46.优选的，所述双目摄像头监测模块通过自动远程云台控制双目摄像头进行现场图像与视频状态的获取，将所获取的状态信息进行相应算法和图像特征提取。
47.优选的，所述远程云台控制模块通过后端服务器获取的火灾现场数据控制摄像头模块进行现场图像与环境信息的对焦、放大并进行下一步报警操作。
48.优选的，所述休眠待机模块包括休眠待机单元和烟雾传感器，采用msp430作为所述休眠待机单元的分系统微控制器mcu，所述msp430内部设置传感器报警阈值，现场出现烟雾阈值超标时，所述所述休眠待机模块从低功耗休眠模式转化到唤醒上电模式，休眠待机模块中的烟雾传感器传递数据给休眠待机模块，休眠待机模块进行数据结算进一步导通磁保持继电器。所述msp430系列的单片机cpu采用16位精简指令系统，集成有16位寄存器和常数发生器；所述休眠待机单元中的复位电路采用的芯片为max706tesa ，该芯片是一组cmos监控电路，能够监控电源电压和微处理器(mpu)或微控制器(mcu)的工作状态。休眠待机模块部分电路原理图和休眠待机单元中的复位电路的示意图分别如图3和4所示。而且所述休眠待机模块采用数字控制振荡器，使得休眠待机模块从低功耗休眠模式到唤醒上电模式的转换时间小于6μs。
49.为了降低火灾信息的漏报率与误报率，在msp430单片机进行二次启动后，系统主cpu进行现场情况的二次勘测。休眠待机单元启动主控mcu与双目摄像设备上电逻辑，进行状态初始化，两者之间进行通讯，双目摄像设备实时拍摄现场图像传输给主控mcu进行处理，本发明无线烟感探测器的工作时序逻辑框图如图5所示。
50.为了提高无线烟感探测器抗干扰能力与控制精度，本发明采用zynq7020系列进行火灾现场图像的深度学习与边缘计算，从而在火情隐患期间进行现场数据精准挖掘并传递给后台管理人员。zynq的本质特征，是它组合了一个双核的arm corex
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a9处理器与一个传统的fpga器件，在一个芯片里就实现了存储、处理、逻辑和接口等各个功能模块。zynq兼备arm处理器操作系统的任务管理与fpga的并行处理功能，两核之间基于axi协议实现ip核的自定义，设计专用fpga内部图像加速通道，完成整体图像处理小型样机平台的构建，与传统后端pc端进行处理相比，该模式可进行本地图像解算，耗时在20ms以内，解放了传统模式下对网络带宽的苛刻要求，实现了本地处理速度与带宽的最大化。
51.msp430单片机内部设置传感器报警阈值，如阈值超标将进行主mcu上电操作，进而启动摄像头和其他外围电路。阈值等同于各图像识别算法中的某边界条件，是算法识别中的基础，通过设置阈值，有效降低图像计算数据量，凸显目标轮廓，本发明探测器系统的阈值算法基于mser算法，mser算法的基础为灰度图像二值化，阈值从像素值0增加至255，随着阈值的增加，图像中会有一部分区域不会对阈值的变化产生太大的影响，这些变化不敏感
的区域被定义为mser。mser区域核心像素稳定，在烟雾前期产生阶段可有效识别图形轮廓。mser基本原理如下：
52.极值区域稳定性定义如式(1)所示：
[0053][0054]
其中，式(1)中表示极值区域的面积，∧为稳定范围参数，此参数可进行用户自定义，为极值区域面积(增加、减小∧像素)，当在阈值变化范围内某值g取得极小值，则区域则被称为局部稳定，被定义为mser区域，有效识别mser区域后，提取烟雾特征根特征，判断出图像中具体位置从而实现二次判断。为了优化阈值算法效率，本发明采用的是改进后的mser算法，极值区域稳定性定义如式(2)所示：
[0055][0056]
像素阈值在式(2)中的变化过程中，只能提取出来图像中白色极值区域，为了使计算结果完成，将灰度图像进行翻转，同理可得到黑色极值区域，通过mser 与mser
‑
两径向操作准确判断图像中的隐患特征区域，通过双目摄像头监测模块将带有隐患特征区域的图像信息进行提取，然后通过zigbee无线通讯模块将其传输给后端管理平台，后端管理平台进行数据清洗、解算、分析后通过api接口发送至手机或电脑客户端，消防人员通过手机或电脑客户端获取的信息可以对火灾作出准确的预警，有效的防止火灾险情的发生。
[0057]
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。