導(dǎo)語：消防人員安全狀態(tài)檢測技術(shù)研究一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

【摘要】文章針對(duì)消防人員在消防現(xiàn)場的環(huán)境狀況、人員自身身體狀態(tài)、人員行為情況進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和監(jiān)控的可穿戴裝備的實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)行研究，以實(shí)現(xiàn)最大限度的保障消防人員在救火時(shí)的生命安全。文章從硬件設(shè)計(jì)、算法研究等方面進(jìn)行了分析和設(shè)計(jì)，首先進(jìn)行了整體設(shè)計(jì)，分析需要采集的信號(hào)及救火人員的健康狀態(tài)分析，然后進(jìn)行了硬件設(shè)計(jì)，最后應(yīng)用采集信號(hào)進(jìn)行信號(hào)分析、行為識(shí)別。

【關(guān)鍵詞】可穿戴設(shè)備；人員健康；行為識(shí)別

1引言

救援人員在救援現(xiàn)場的行為、火場環(huán)境、人員生物信息等與人員在火場中是否處于危險(xiǎn)狀況密切相關(guān)，人體某些異常行為可能誘發(fā)危險(xiǎn)，例如跌倒、局部高溫、心跳過快或過慢等都與現(xiàn)場人員的安全狀況密切相關(guān)，因此對(duì)人員在火場中的多種行為、其生理信息進(jìn)行監(jiān)護(hù)具有現(xiàn)實(shí)意義[1-4]。本文基于人體運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的加速度、角速度等姿態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行行為判識(shí)，對(duì)心率、血壓等人體生理數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)護(hù)[5-8]，設(shè)計(jì)并構(gòu)建了一整套完備具有跌倒檢測功能的火場人員安全狀態(tài)監(jiān)護(hù)平臺(tái)。

2總體設(shè)計(jì)

在進(jìn)行人體安全狀態(tài)判識(shí)之前，首先需要準(zhǔn)確識(shí)別人體當(dāng)前行為，而對(duì)人體行為判識(shí)首先需要獲取人體各種行為的原始數(shù)據(jù)，然后對(duì)人體行為的原始信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后形成人體行為判識(shí)輸入向量集合，再使用判識(shí)器對(duì)其進(jìn)行判識(shí)。在對(duì)火場人員行為進(jìn)行判識(shí)時(shí)，可通過人員行為與其生理信息進(jìn)行融合分析判斷，進(jìn)一步分析人員在火場中的安全狀態(tài)。生理信息包括心率、血壓等，這些數(shù)據(jù)通過硬件采集。數(shù)據(jù)的采集由硬件完成，所有采集的數(shù)據(jù)通過濾波、分段等預(yù)處理，進(jìn)入后期分析。再對(duì)人員生物特征信息與行為信息進(jìn)入融合分析判斷，獲得對(duì)人員的安全狀態(tài)的判識(shí)。判識(shí)結(jié)果集合分為：安全、異常、警告、危險(xiǎn)。判識(shí)信息在現(xiàn)場提示佩戴者的同時(shí)，通過無線傳感器自主網(wǎng)絡(luò)與火場外現(xiàn)在通信平臺(tái)鏈，把火場狀態(tài)和救火人員安全信息傳輸?shù)胶蠖朔?wù)器，供現(xiàn)在指揮人員使用，并保存供后期研究分析使用。人體行為判識(shí)總體技術(shù)路線如圖1所示。

3硬件設(shè)計(jì)

3.1硬件功能模塊設(shè)計(jì)

本文硬件設(shè)計(jì)以實(shí)現(xiàn)行為數(shù)據(jù)、生理狀態(tài)數(shù)據(jù)采集、分析及顯示交互，設(shè)備大小以保障隨身佩戴為主，其他如防火、防高溫等設(shè)計(jì)因篇幅所限不再贅述。針對(duì)以上考慮，本文設(shè)計(jì)的可穿戴感知功能設(shè)計(jì)如圖2所示。

3.2硬件組成

硬件設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)行為、生理信息檢測，行為感知通過九軸傳感器采集三個(gè)維度的加速度、速度信息，進(jìn)而分析人員行為，生理信息主要包括心率、血壓數(shù)據(jù)的采集；現(xiàn)場信息以溫度采集為主；人員定位以GPS采集（空曠地域）；現(xiàn)場交互主要通過LED屏幕、聲光設(shè)備；信號(hào)傳輸采用無線傳感器。①M(fèi)CU單元：采集信號(hào)的預(yù)處理、分析、各類控制等的數(shù)據(jù)處理、邏輯分析。②聲光單元：佩戴人員間、佩戴人員與現(xiàn)場指揮人員信息交流；危機(jī)時(shí)聲光報(bào)警。③九軸傳感器：佩戴人員運(yùn)動(dòng)時(shí)三維空間中的運(yùn)動(dòng)速度、加速度數(shù)據(jù)采集。④心率、血壓傳感器：檢測佩戴人員的心率、血壓數(shù)據(jù)。⑤溫度傳感器：獲取佩戴人員所處環(huán)境的溫度數(shù)據(jù)。⑥GPS單元：露天火場中佩戴人員所處地理位置的實(shí)時(shí)經(jīng)緯度數(shù)據(jù)。⑦ZIGBEE單元：無線傳感器設(shè)備，把相關(guān)信息傳輸?shù)胶蠖恕＂嚯娫矗簽檎麢C(jī)供電，輸出3.3V電流。硬件原理框如圖3所示。

4行為識(shí)別算法

在實(shí)際使用過程中，原始數(shù)據(jù)采集會(huì)受到諸如人體自然呼吸產(chǎn)生的震動(dòng)、傳感器的測量偏差、信號(hào)傳輸激勵(lì)等各個(gè)環(huán)節(jié)產(chǎn)生的干擾噪聲。為降低其對(duì)系統(tǒng)的影響，提高系統(tǒng)可靠性，需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，即：濾波去噪、加窗、特征選擇。

4.1濾波方法選擇

本文信號(hào)濾波采用小波濾波，利用噪聲的小波系數(shù)要小于信號(hào)的小波系數(shù)的特點(diǎn)，通過將原始信號(hào)經(jīng)小波分解，大于設(shè)定閾值的小波系數(shù)被認(rèn)為是有信號(hào)。含噪的信號(hào)模型如下：S(k)=f(k)+ε×e(k)k=0,1…,n-1（1）式（1）中：f(k)為有用信號(hào)；S(k)為含噪聲信號(hào)；e(k)為噪聲；ε為噪聲系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)偏差。對(duì)S(k)信號(hào)進(jìn)行小波分解，噪聲部分通常包含高頻信號(hào)的部分中，通過對(duì)高頻信號(hào)部分作相應(yīng)的小波系數(shù)處理，然后對(duì)信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)即可以達(dá)到消噪的目的。

4.2數(shù)據(jù)分割

本文信號(hào)采集頻率50HZ，周期為0.02s，選取2.4s長度的50%重疊窗口對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分割。

4.3特征選擇及提取

基于一系列預(yù)處理后的原始數(shù)據(jù)還存在偏差等問題，因此要進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選和處理成人體行為特征向量作為后文算法識(shí)別單元的輸入。九軸傳感器采集的原始物理信號(hào)為：x、y、z三軸方向加速度分量，x、y、z軸方向角速度分量，x、y、z軸方向角度分量；本文選擇x、y、z軸方向加速度分量，x、y、z軸方向角速度分量。

4.4行為識(shí)別設(shè)計(jì)

根據(jù)前文得到的人體行為特征向量作為人體常見行為活動(dòng)判識(shí)算法的輸入，通過采集不同個(gè)體不同行為的數(shù)據(jù)，訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在行為判識(shí)的基礎(chǔ)上引入人體生理特征，進(jìn)行融合判定。

5安全行為判識(shí)軟件框架設(shè)計(jì)

軟件框架如圖4所示：軟件設(shè)計(jì)采用框架設(shè)計(jì)，包括以下幾層。①硬件底層驅(qū)動(dòng)：微處理器的底層配置，輸入輸出口初始化等作用于硬件的代碼段。②庫函數(shù)層：提供通用API函數(shù)，方便上層對(duì)寄存器的調(diào)用，定義硬件訪問地址和外設(shè)訪問函數(shù)。③驅(qū)動(dòng)層：包含串口、IIC(Inter-IntegratedCir‐cuit，集成電路總線)、外部中斷、定時(shí)器等驅(qū)動(dòng)配置。④實(shí)時(shí)調(diào)度層：主要負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)任務(wù)的運(yùn)行，保證人體健康行為判識(shí)的實(shí)時(shí)性。⑤應(yīng)用層：算法、ZIBGEE控制、人機(jī)交互（LED、按鍵、OLED顯示屏）控制。

6結(jié)語

本文設(shè)計(jì)了一款用于偵測火場救援人員安全狀態(tài)的可穿戴設(shè)備，通過采集的三維動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，應(yīng)用人工智能算法分析佩戴人的行為特征，結(jié)合同時(shí)采集的生理健康參數(shù)，判斷佩戴人的安全狀態(tài)，并給予提醒。本文主要做了以下工作：①設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一套可穿戴設(shè)備，能夠?qū)崟r(shí)采集佩戴人x、y、z三軸方向的加速度、速度等參數(shù)，以及心跳、血壓等生理特征參數(shù)；②設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)分析算法，對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，去除噪聲等影響，獲得有用信息；③設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了人工智能算法，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用三軸數(shù)據(jù)分析人員的行走、跌倒、匍匐前進(jìn)等行為動(dòng)作，結(jié)合生理信息對(duì)人員的安全狀態(tài)判斷；④設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了適用于可穿戴設(shè)備的小型化的安全行為判識(shí)軟件。

作者：陳晨 孟登 陳小輝 單位：宜昌市消防救援支隊(duì) 三峽大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院