典型文献
基于KNN算法的飞机货舱复合火灾探测系统设计
文献摘要：
针对飞机货舱烟雾探测器探测参数单一、误报漏报率高、无可视化交互等问题,设计了一款使用树莓派开发的复合火灾探测系统.以树莓派为嵌入式控制中心,连接CO传感器、TVOC传感器、PM10传感器进行数据采集;采用KNN算法进行多传感器数据融合,输出结果为有火与无火,准确率达到98％,并将处理后的数据存入SQLite数据库;树莓派搭建Web服务器并接入机载服务器局域网,设备通过访问HTML网页,实现可视化界面的交互.经试验测试:在高为2 m的货舱该系统可在46 s内发出告警指示,功能指标满足货舱火警探测的设计要求,并且漏报率为0,误报率低于1％,可为机载火警探测系统设计提供良好方案.
文献关键词：
树莓派;多传感器;KNN算法;可视化界面
中图分类号：
作者姓名：
邓力;吴丹丹;朱博;刘全义
作者机构：
中国民用航空飞行学院 民航安全工程学院,四川 广汉 618307
文献出处：
引用格式：
[1]邓力;吴丹丹;朱博;刘全义-.基于KNN算法的飞机货舱复合火灾探测系统设计)[J].消防科学与技术,2022(11):1520-1524
A类：
B类：
KNN,飞机货舱,火灾探测,探测系统,烟雾探测器,漏报率,无可,可视化交互,树莓派开发,嵌入式控制,控制中心,TVOC,PM10,多传感器数据融合,输出结果,存入,SQLite,服务器,机载,局域网,过访,HTML,网页,可视化界面,试验测试,告警,火警,警探,误报率
AB值：
0.337021
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