基于生命体征监测与室内定位技术的消防员协助系统
2020年电子技术应用第12期
王圣哲，王 博，高鸣远，罗 亮
长春理工大学 光电工程学院，吉林 长春130000
摘要： 现代科技发展带来高层建筑和复杂建筑结构增多，导致消防员很容易在火场内受到生命危险。针对消防人员进入复杂火场后的生命体征状态及室内定位问题，提出了一套完整的协助系统。提出使用LSTM神经网络预测消防人员的动作姿态，使用光电传感器监测消防员的心率血氧以及周边气体环境。同时，提出了一种基于超宽带通信定位与高精度惯性元件导航进行数据融合的室内消防员定位手段。最后，终端通过LoRa-170M无线系统上传给移动监测平台，利用LabVIEW软件完成了监测上位机，并通过实验验证了其可靠性及稳定程度。
中圖分類號： TN98；TH7
文獻標識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.200231
中文引用格式： 王圣哲，王博，高鳴遠，等. 基于生命體征監測與室內定位技術的消防員協助系統[J].電子技術應用，2020，46(12)：72-77.
英文引用格式： Wang Shengzhe，Wang Bo，Gao Mingyuan，et al. Aid system for firefighter based on vital signal detection and indoor location system[J]. Application of Electronic Technique，2020，46(12)：72-77.
文獻標識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.200231
中文引用格式： 王圣哲，王博，高鳴遠，等. 基于生命體征監測與室內定位技術的消防員協助系統[J].電子技術應用，2020，46(12)：72-77.
英文引用格式： Wang Shengzhe，Wang Bo，Gao Mingyuan，et al. Aid system for firefighter based on vital signal detection and indoor location system[J]. Application of Electronic Technique，2020，46(12)：72-77.
Aid system for firefighter based on vital signal detection and indoor location system
Wang Shengzhe，Wang Bo，Gao Mingyuan，Luo Liang
School of Electro-Optical Engineering，Changchun University of Science and Technology，Changchun 130000，China
Abstract： Since the development of modern technology, the number of high buildings and complex structures keeps ascending, which leads to the vital hazard of firefighters. This paper proposes a complete aid system to duel with the issues on vital signal detection and indoor location for the firefighters. In this paper, LSTM Neural Network is employed to classified the attitude and movement of the firefighter, and particular photoelectric sensors are used to detect the heard rate，blood oxygen saturation and the gas surrounded. At the meantime, this paper proposes a indoor location system based on the data fusion of the Ultra-WideBand location and the inertial navigation. Finally data above are transmitted via LoRa-170M Network to the monitoring platform which is built up with the help of LabVIEW. At the end, experiments are designed to verify the ability and stability of the system.
Key words : firefighting rescue；vital signal detection；indoor location system；LSTM neural network；Ultra-WideBand technology
0 引言
據不完全統計，2006年～2016年，消防員滅火救援中發生傷亡事故90余起，造成消防員傷亡300余人，備受社會大眾重視。從原因來看，我國消防人員在火場中主要死亡原因為建筑坍塌、中毒、爆炸及觸電，平均死亡時間為十分鐘[1-2]。這幾種傷亡情況如在短時間內得到及時救援都可以使消防員存活率大大上升。
2014年，楊樹峰等人設計并開發了一套消防人員生命體征監測系統，該系統能監測運動狀態下消防員心率、呼吸率、體溫、姿態的變化[3]，但這套系統沒有對定位系統進行設計，對于火場內失聯的消防員起不到關鍵作用。同年，王慶輝、金燁等人使用433 MHz無線通信技術將消防員的實時姿態信息傳給數據收集及傳輸平臺[4]，但是該系統測量的消防員體征數據不夠豐富。2016年，劉曉軍等人設計了一種消防員狀態實時監測系統[5]。縱觀之前的設計，它們都缺少對消防員的定位機制，并且只能返回體征數據，而不能根據原始的體征數據進行數據處理和危機狀態判斷。
本文提出一種基于LSTM神經網絡的危機狀態判斷方法，并且提出了一種針對室內環境的融合定位方式。
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作者信息:
王圣哲，王 博，高鳴遠，羅 亮
(長春理工大學 光電工程學院，吉林 長春130000)
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