1 硬件設計

1.1 CC2530節點收發芯片

在消防智能預警系統預警的過程中，為了節約通信成本，降低通信功耗，本文設計的預警系統選取CC2530節點收發芯片作為核心芯片。該芯片由多個基礎射頻單元組成，不僅具有超強的組網功能，還能滿足系統的低功耗組網需求，該芯片的組成結構見圖1。

由圖1可知，CC2530節點收發芯片集多功能于一體，能進行有效的瞬時轉換，為了滿足系統的存儲需求，該芯片支持32、64、128等多種可編程閃存，能有效解決系統運行過程中存在的SOC問題，實現智能化消防預警。CC2530芯片具有外部連接多樣化的特征，其不僅可以連接RF預警信號收發外設，還可以連接電源管理外設，除此之外，該芯片具有24個通用的I\O引腳，可以快速進行預警數模轉換，提高了預警信號的傳輸效率，保證了預警信號的傳輸安全性。CC2530芯片內核還提供了AES加密算法，最大程度上保證了消防智能預警信息的傳輸安全性，為預警指令的執行做基礎。

1.2 TAD煙霧傳感器

在火災發生時，倉庫內部的煙霧濃度會發生不同程度的改變，要想提高系統的消防智能預警效果，需要選取相對較敏感的煙霧傳感器。因此，本文設計的系統選取TAD煙霧傳感器采集煙霧預警信息，有效完成智能消防響應，TAD煙霧傳感器的參數見表1。

由表1可知，TAD煙霧傳感器的敏感性較高，當空氣中的煙霧濃度發生改變時，其內部的氣敏材料電導率會迅速增加，輸出預警信號。除此之外，TAD煙霧傳感器的抗干擾性較好，能排除其他氣體干擾，符合安全消防智能預警系統的運行需求。

1.3 DHT11溫濕度傳感器

在物流倉庫存儲過程中，其內部的溫濕度會不定期發生改變，為了提高消防智能預警系統的預警范圍，本文設計的物流倉庫安全消防智能預警系統選取DHT11溫濕度傳感器檢測物流倉庫內部的溫濕度變化，該溫濕度傳感器的組成電路圖見圖2。

由圖2可知，本文選取的溫濕度傳感器屬于復合集中數模傳感器，其傳輸距離較長，內含多位單片機及熱敏溫濕度感知監測元件，不僅如此，其測量精度較高，能有效處理物流倉庫的溫濕度信號，利用OTP進行綜合校準。使用該傳感器能大幅提高系統的預警性能，確保預警的有效性。

2 軟件設計

2.1 基于多模態信息融合設計智能預警多目標檢測算法

為了解決Z-Stack協議棧在調用預警指令時受任務輪詢作用影響導致的系統部分功能異常問題，提高物流倉庫安全消防智能預警的有效性，本文基于多模態信息融合設計了智能預警多目標檢測算法。物流倉庫的消防預警信號種類較多，不僅包括煙霧報警信號，還包括溫濕度、火焰傳感等信號，若分別進行預警分析會嚴重影響系統的運行性能，多模態信息融合技術可以將煙霧、溫濕度、火焰等多類信息進行有效融合，從而實現智能化預警。

首先可以將多種智能化預警信息裁剪到對應的預警區域，進行三維回歸處理，此時可以根據預警信息的池化關系生成預警信號，調整智能預警分辨率，獲得預警特征量，從而完成智能預警任務，此時的智能預警要素整合量如下（1）所示：

公式（1）中，H'代表預警信息分組要素，v代表預警采樣數量，為了避免消防智能預警數據差異性過高導致的預警偏差問題，需要生成有效的特征集PV，如下（2）所示：

公式（2）中，xi,yi,zi,ri分別代表預警要素的特征轉換坐標，不同信號的預警接收率存在一定的差異，此時可以根據預警信息的特征進行局部聚合處理，形成的預警特征表達式fout如下（3）所示：

公式（3）中，ft代表預警點特征，fT代表池化聚合特征，結合上述表達式可以生成特殊的安全消防智能預警矩陣，此時可以進行Max Pooling操作進行特征轉換，提取預警之間的關聯性，從而生成物流倉庫安全消防智能預警函數L，如下（4)所示：

公式（4）中，α代表預警錨點，N代表預警輸出量，Lppas代表歸一化預警值，使用上述安全消防智能預警系統可以有效提高系統的預警性能，保證預警的有效性。

2.2 設計消防智能預警功能模塊

結合（4）生成的物流倉庫安全消防智能預警函數可以進一步設計消防智能預警功能模塊，其功能模塊組成見圖3。

由圖3可知，本文設計的物流倉庫安全消防智能預警系統的功能模塊主要包括數據采集模塊、數據分析模塊、報警控制模塊、顯示管理模塊。數據采集模塊主要負責各個模塊的初始化處理，確定各個傳感器的工作模式，接收來自硬件傳感器的消防預警數據，除此之外，該模塊可以有效存儲消防信息，進行綜合分析，調整預警數據。針對采集到的數據該模塊可以統一進行編號，通過數組形式更新存儲消防預警數據。數據分析模塊主要可以確定倉庫各個位置的溫度，有效處理各項消防預警數據，轉換消防預警數據的格式，從而判斷各個倉庫中各個節點的狀態，獲取溫度數據動態平均值。不僅如此，該模塊可以將消防智能預警數據分類排放，有效地確定預警閾值。報警控制模塊主要控制報警隱患，即有序傳導各項消防數據，存在暗火時可以立即傳導警報預警，有效控制火情。顯示管理模塊則負責物流倉庫消防監控，判斷倉庫的消防狀態。上述模塊共同運作，可保證消防智能預警系統的正常預警性能。

3 系統測試

為了驗證設計的基于多模態信息融合的物流倉庫安全消防智能預警系統的預警效果，本文搭建了有效的測試平臺，進行了系統測試。

結合系統測試需求，本文選取MATLAB作為系統測試平臺，為了提高系統測試的有效性，本文選取ZigBee通信組網協調器節點搭建測試預警通信數據，進行了有效的測試部署，此時需要調試ZigBee系統測試通信組網的測試節點，見圖4。

由圖4可知，此時的ZigBee系統測試通信組網測試節點調節完畢。消防智能預警數據的指令信號格式不同，因此，需要將測試程序寫入Sample App.c文件中，創建全新的測試程序，將指令信號的格式調試一致。

各個協調節點通過UART與測試PC端連接，用于測試程序和協調節點之間的數據交互。因此，當程序與協調節點匹配后，可以根據需要調整不同周期的數據，以便在測試中靈活改變網絡配置。

基于上述配置，將預警系統的預警精度作為實驗指標進行測試，測試結果見表2。

根據表2可知，隨著時間的增加，本文方法的預警精度始終高于95%，最高時達到了98%。說明本文的預警系統性能較高，具有實用性。

由上可知，本文設計的基于多模態信息融合的物流倉庫安全消防智能預警系統的各項功能均能有序運行，且預警精度最高時達到了98%。證明本文設計的基于多模態信息融合的物流倉庫安全消防智能預警系統的性能良好，具有可靠性，有一定的應用價值。

4 結語

綜上所述，為了解決目前的物流倉庫消防管理問題，本文基于多模態信息融合設計了一種有效的安全消防智能預警系統。測試結果表明，設計的基于多模態信息融合的物流倉庫安全消防智能預警系統的預警性能良好，各個功能運行正常，具有可靠性，有一定的應用價值。