基于生命体征监测与室内定位技术的消防员协助系统

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。