成果信息

火灾探测自动报警系统是目前及时发现火灾并提醒相关人员采取有效应对措施的重要设备，若能在火灾刚刚发生的初期阶段就及时地探测发现火情，并在第一时间准确地发出报警信号，则不仅有利于火灾的扑救，降低火灾的破坏和造成的损失，也可为人员安全疏散争取到更多的时间。然后传统阈值式火灾探测方法存在反应滞后、报警延迟时间长、探测手段单一以及误报和漏报率高等问题，大大限制了火灾探测自动报警系统在一些重要和危险场所中的应用。为解决目前火灾探测自动报警系统面临的无法准确地快速探测到火情并报警的问题，本项目基于重要和危险场所等特定环境下的初期火灾温度和烟雾浓度等典型特征参量随时间发展变化规律特点，依靠对多种类火灾探测器获取的探测信息进行数据融合处理的方法来实现火灾的早期自动探测，可在火灾发生初期阶段及时发现火情并发出警报，较常规阈值式报警系统可提前至少30%，同时可对非火灾干扰信号进行有效识别，在提高报警灵敏性的同时不增加误报率。)

背景介绍

/)

应用前景

/)