Luận Văn: Phát triển hệ thống thời gian thực hỗ trợ lính cứu hỏa - Phạm Văn Thành

Luận văn: Phát triển hệ thống thời gian thực hỗ trợ lính cứu hỏa. Nghiên cứu ứng dụng công nghệ mới nâng cao hiệu quả & an toàn nhiệm vụ.

Chuyên ngành

Electronics and Communications Engineering

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Master’s Thesis

2016

62
1
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

AUTHORSHIP

ACKNOWLEDGEMENT

TABLE OF CONTENTS

List of Figures

List of Tables

List of Abbreviations

Overview about Firefighters

The research objectives

The role of fall detection system

The available supporting systems for Firefighters

BACKGROUND AND HARDWARE DESIGN

ADXL345 accelerometers sensor

MQ7 CO sensor

Masters and Slaves

The I2C Physical Protocol

The I2C Software Protocol

Reading from the Slave

The Asynchronous Receiving and Transmitting Protocol

The integrated system

The 3-DOF accelerometer

Model of fall data processing

The fall detection algorithms

Posture Recognition Module

Cascade Posture Recognition

Fall Detection Module

CO Detection Module

RESULTS AND DISCUSSIONS

Experimental setup and testing

The evaluation with other public datasets

LIST OF AUTHOR’S PUBLICATIONS

Abstract

List of Figures

List of Tables

List of Abbreviations

1. CHƯƠNG 1 INTRODUCTION

1.1. Overview about Firefighters

1.2. The research objectives

1.3. The role of fall detection system

1.4. The available supporting systems for Firefighters

2. CHƯƠNG 2 BACKGROUND AND HARDWARE DESIGN

2.1. MCU PIC18f 4520

2.2. ADXL345 accelerometers sensor

2.3. SIM900

2.4. MQ7 CO sensor

2.5. I2C Interface

2.5.1. Masters and Slaves

2.5.2. The I2C Physical Protocol

3. CHƯƠNG 3

Tóm tắt

I. Phát triển hệ thống thời gian thực hỗ trợ lính cứu hỏa Tổng quan

Bài luận văn thạc sĩ này tập trung vào việc phát triển hệ thống thời gian thực hỗ trợ lính cứu hỏa trong quá trình làm nhiệm vụ. Mục tiêu chính là nâng cao an toàn và hiệu quả hoạt động cho lính cứu hỏa thông qua việc giám sát liên tục các thông số quan trọng như vị trí, trạng thái và môi trường xung quanh. Hệ thống này sử dụng công nghệ IoT và các cảm biến để thu thập dữ liệu, sau đó xử lý và truyền tải thông tin theo thời gian thực đến trung tâm điều khiển và các thành viên khác trong đội. Sự cần thiết của hệ thống được nhấn mạnh bởi thống kê về số lượng thương vong của lính cứu hỏa trong quá trình làm việc, thường do tai nạn ngã, bị thương do sập đổ cấu trúc hoặc bị ảnh hưởng bởi các chất độc hại. Một hệ thống giám sát lính cứu hỏa thời gian thực hiệu quả có thể giúp giảm thiểu những rủi ro này và cải thiện khả năng ứng phó trong các tình huống khẩn cấp.

1.1. Tầm quan trọng của hệ thống hỗ trợ lính cứu hỏa

Lính cứu hỏa thường xuyên đối mặt với những nguy hiểm tiềm ẩn, từ việc làm việc trong môi trường nhiệt độ cao, khói độc, đến nguy cơ sập đổ công trình. Một hệ thống hỗ trợ hiệu quả có thể giúp họ đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn, đồng thời cung cấp thông tin quan trọng cho trung tâm điều khiển để điều phối lực lượng và phương tiện một cách hiệu quả. Hệ thống này không chỉ giúp bảo vệ tính mạng của lính cứu hỏa mà còn nâng cao hiệu quả của toàn bộ chiến dịch cứu hỏa.

1.2. Mục tiêu nghiên cứu và phát triển hệ thống

Mục tiêu chính của nghiên cứu này là phát triển một hệ thống có khả năng theo dõi vị trí lính cứu hỏa, phát hiện nguy cơ ngã và đo nồng độ khí độc (CO) trong môi trường. Hệ thống phải đảm bảo tính ổn định, độ chính xác cao và khả năng hoạt động liên tục trong điều kiện khắc nghiệt. Nghiên cứu cũng tập trung vào việc tối ưu hóa thuật toán phát hiện ngã và cảnh báo khí độc để giảm thiểu sai sót và đảm bảo phản ứng kịp thời trong các tình huống khẩn cấp. Dữ liệu từ cảm biến được truyền tải đến trung tâm điều khiển thông qua mạng truyền thông thời gian thực cho lính cứu hỏa.

II. Thách thức Giải pháp phát triển hệ thống thời gian thực cho lính cứu hỏa

Việc phát triển hệ thống thời gian thực cho lính cứu hỏa đối mặt với nhiều thách thức. Thứ nhất, môi trường làm việc của lính cứu hỏa rất khắc nghiệt, đòi hỏi thiết bị phải bền bỉ, chịu nhiệt, chống nước và chống va đập. Thứ hai, hệ thống phải đảm bảo độ chính xác cao trong việc phát hiện ngã và đo nồng độ khí độc, tránh gây ra báo động giả hoặc bỏ sót các tình huống nguy hiểm thực sự. Thứ ba, việc truyền tải dữ liệu theo thời gian thực trong môi trường có nhiều nhiễu sóng và tín hiệu yếu đòi hỏi các giải pháp kỹ thuật tiên tiến. Giải pháp được đề xuất bao gồm sử dụng các cảm biến chất lượng cao, thuật toán xử lý tín hiệu thông minh, và các giao thức truyền thông đáng tin cậy để đảm bảo tính ổn định và hiệu quả của hệ thống.

2.1. Các thách thức kỹ thuật khi phát triển hệ thống

Phát triển phần cứng và phần mềm cho hệ thống hỗ trợ lính cứu hỏa đòi hỏi sự kết hợp giữa nhiều lĩnh vực kỹ thuật. Việc lựa chọn cảm biến phù hợp, thiết kế mạch điện chịu nhiệt, phát triển thuật toán phát hiện ngã chính xác, và xây dựng giao diện người dùng thân thiện là những thách thức lớn. Ngoài ra, hệ thống cần phải tương thích với các thiết bị và hệ thống hiện có của lực lượng cứu hỏa để đảm bảo tính tích hợp và khả năng mở rộng.

2.2. Yêu cầu về độ tin cậy và tính sẵn sàng của hệ thống

Trong các tình huống khẩn cấp, độ tin cậy và tính sẵn sàng của hệ thống là yếu tố sống còn. Hệ thống phải hoạt động ổn định và liên tục, không bị gián đoạn do lỗi phần cứng, phần mềm hoặc kết nối mạng. Các cơ chế dự phòng và phục hồi lỗi cần được tích hợp để đảm bảo hệ thống có thể tiếp tục hoạt động ngay cả khi có sự cố xảy ra. Việc kiểm tra và bảo trì định kỳ cũng rất quan trọng để đảm bảo hệ thống luôn trong tình trạng tốt nhất.

III. Phương pháp phát triển hệ thống phát hiện ngã CO cho lính cứu hỏa

Luận văn này đề xuất một phương pháp tiếp cận toàn diện để phát triển hệ thống thời gian thực hỗ trợ lính cứu hỏa. Phương pháp này bao gồm các bước sau: (1) Nghiên cứu và lựa chọn các cảm biến gia tốc và cảm biến khí CO phù hợp với yêu cầu của hệ thống. (2) Thiết kế và xây dựng phần cứng của hệ thống, bao gồm bộ vi điều khiển, mạch điện và vỏ bảo vệ. (3) Phát triển thuật toán phát hiện ngã và cảnh báo khí độc dựa trên dữ liệu thu thập được từ cảm biến. (4) Xây dựng giao diện người dùng để hiển thị thông tin và cảnh báo cho lính cứu hỏa và trung tâm điều khiển. (5) Thử nghiệm và đánh giá hiệu suất của hệ thống trong các điều kiện mô phỏng và thực tế.

3.1. Lựa chọn cảm biến gia tốc và cảm biến CO

Việc lựa chọn cảm biến phù hợp là yếu tố quan trọng để đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy của hệ thống. Cảm biến cho lính cứu hỏa cần có kích thước nhỏ gọn, tiêu thụ ít năng lượng, và có khả năng hoạt động trong môi trường khắc nghiệt. Cảm biến gia tốc ADXL345 được lựa chọn vì đáp ứng được các yêu cầu này và có khả năng đo gia tốc theo ba trục. Cảm biến khí CO MQ7 được lựa chọn vì có độ nhạy cao và khả năng phát hiện CO trong phạm vi nồng độ phù hợp.

3.2. Phát triển thuật toán phát hiện ngã và cảnh báo CO

Thuật toán phát hiện ngã được xây dựng dựa trên việc phân tích dữ liệu gia tốc theo thời gian thực. Thuật toán này sử dụng các ngưỡng và bộ lọc để loại bỏ nhiễu và phân biệt giữa các hoạt động bình thường và các tình huống ngã. Thuật toán cảnh báo khí CO so sánh nồng độ CO đo được với một ngưỡng an toàn và đưa ra cảnh báo khi nồng độ vượt quá ngưỡng. Cả hai thuật toán đều được tối ưu hóa để giảm thiểu sai sót và đảm bảo phản ứng kịp thời.

IV. Ứng dụng hệ thống thời gian thực Theo dõi vị trí lính cứu hỏa

Hệ thống phát triển hệ thống hỗ trợ lính cứu hỏa không chỉ giới hạn ở việc phát hiện ngã và cảnh báo khí độc, mà còn có khả năng theo dõi vị trí của lính cứu hỏa trong thời gian thực. Việc theo dõi vị trí giúp trung tâm điều khiển biết được vị trí của từng thành viên trong đội, từ đó điều phối lực lượng và phương tiện một cách hiệu quả hơn. Thông tin vị trí có thể được hiển thị trên bản đồ số, giúp trung tâm điều khiển có cái nhìn tổng quan về tình hình trên hiện trường.

4.1. Sử dụng GPS hoặc các phương pháp định vị khác

Để theo dõi vị trí của lính cứu hỏa, hệ thống có thể sử dụng GPS hoặc các phương pháp định vị khác như WiFi triangulation hoặc Bluetooth beacons. GPS là phương pháp định vị phổ biến nhất, nhưng có thể không hoạt động tốt trong các tòa nhà hoặc khu vực có tín hiệu GPS yếu. WiFi triangulation và Bluetooth beacons có thể được sử dụng để bổ sung cho GPS trong các trường hợp này.

4.2. Hiển thị thông tin vị trí trên bản đồ số

Thông tin vị trí của lính cứu hỏa được hiển thị trên bản đồ số, giúp trung tâm điều khiển dễ dàng theo dõi và điều phối lực lượng. Bản đồ số có thể được tích hợp với các thông tin khác như sơ đồ tòa nhà, vị trí đám cháy, và các nguồn tài nguyên khác. Giao diện bản đồ số cần được thiết kế thân thiện và dễ sử dụng để đảm bảo hiệu quả hoạt động.

V. Đánh giá hiệu suất hệ thống thời gian thực hỗ trợ lính cứu hỏa

Hiệu suất của hệ thống ứng dụng thời gian thực trong cứu hỏa được đánh giá thông qua các thử nghiệm mô phỏng và thực tế. Các thử nghiệm mô phỏng được thực hiện trong phòng thí nghiệm để kiểm tra độ chính xác của thuật toán phát hiện ngã và cảnh báo khí độc. Các thử nghiệm thực tế được thực hiện trên hiện trường cứu hỏa để đánh giá tính ổn định và hiệu quả của hệ thống trong điều kiện thực tế. Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống có độ chính xác cao và hoạt động ổn định trong môi trường khắc nghiệt.

5.1. Các chỉ số đánh giá hiệu suất hệ thống

Các chỉ số đánh giá hiệu suất hệ thống bao gồm: độ chính xác của thuật toán phát hiện ngã (tỷ lệ phát hiện đúng và tỷ lệ báo động giả), độ chính xác của cảm biến CO (sai số đo), thời gian phản hồi của hệ thống (thời gian từ khi xảy ra sự kiện đến khi đưa ra cảnh báo), và độ tin cậy của kết nối mạng (tỷ lệ mất gói tin). Các chỉ số này được đo và phân tích để đánh giá hiệu quả của hệ thống.

5.2. So sánh với các hệ thống hỗ trợ lính cứu hỏa khác

Hiệu suất của hệ thống được so sánh với các hệ thống hỗ trợ lính cứu hỏa khác hiện có trên thị trường. So sánh này tập trung vào các yếu tố như độ chính xác, tính năng, độ tin cậy, chi phí và tính dễ sử dụng. Kết quả so sánh cho thấy hệ thống có nhiều ưu điểm so với các hệ thống khác, đặc biệt là về độ chính xác và tính năng theo dõi vị trí.

VI. Kết luận Hướng phát triển hệ thống hỗ trợ lính cứu hỏa tương lai

Luận văn này đã trình bày quá trình nghiên cứu và phát triển hệ thống thời gian thực cho lính cứu hỏa. Hệ thống này có khả năng phát hiện ngã, cảnh báo khí độc, và theo dõi vị trí của lính cứu hỏa trong thời gian thực. Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống có hiệu suất cao và hoạt động ổn định trong môi trường khắc nghiệt. Trong tương lai, hệ thống có thể được mở rộng để tích hợp thêm các tính năng mới như đo nhiệt độ, phát hiện khói, và truyền thông bằng giọng nói. Nghiên cứu cũng có thể tập trung vào việc tối ưu hóa thuật toán và cải thiện hiệu suất của hệ thống.

6.1. Các hướng nghiên cứu và phát triển tiềm năng

Các hướng nghiên cứu và phát triển tiềm năng bao gồm: tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) để cải thiện độ chính xác của thuật toán phát hiện ngã và cảnh báo khí độc, sử dụng mạng cảm biến không dây để mở rộng phạm vi hoạt động của hệ thống, và phát triển các giao diện người dùng tiên tiến để cung cấp thông tin và điều khiển hệ thống một cách hiệu quả hơn. Nghiên cứu cũng có thể tập trung vào việc giảm thiểu kích thước và tiêu thụ năng lượng của hệ thống để tăng tính tiện lợi và thời gian hoạt động.

6.2. Triển vọng ứng dụng của hệ thống trong thực tế

Hệ thống có triển vọng ứng dụng rộng rãi trong thực tế, giúp nâng cao an toàn và hiệu quả hoạt động cho lính cứu hỏa. Hệ thống có thể được sử dụng để giám sát lính cứu hỏa trong các tình huống khẩn cấp, cung cấp thông tin và cảnh báo cho trung tâm điều khiển, và giúp điều phối lực lượng và phương tiện một cách hiệu quả hơn. Việc triển khai hệ thống cần được thực hiện một cách cẩn thận, với sự tham gia của lính cứu hỏa và các chuyên gia kỹ thuật để đảm bảo hệ thống đáp ứng được các yêu cầu thực tế.

24/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

VIETNAM NATIONAL UNIVERSITY HANOI UNIVERSITY OF ENGINEERING AND TECHNOLOGY Phạm Văn Thành DEVELOPMENT OF A REAL-TIME SUPPORTED SYSTEM FOR FIREFIGHTERS ON-DUTY MASTER’S THESIS IN ELECTRONICS AND COMMUNICATIONS ENGINEERING Hanoi - 2016 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com VIETNAM NATIONAL UNIVERSITY HANOI UNIVERSITY OF ENGINEERING AND TECHNOLOGY Phạm Văn Thành DEVELOPMENT OF A REAL-TIME SUPPORTED SYSTEM FOR FIREFIGHTERS ON-DUTY Field: Electronics and Communications Engineering Major: Electronic Engineering Code: 60520203 MASTER’S THESIS IN ELECTRONICS AND COMMUNICATIONS ENGINEERING SUPERVISOR: Assoc. Trần Đức Tân Hanoi - 2016 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com AUTHORSHIP I hereby declare that the work contained in this thesis is of my own and has not been previously submitted for a degree or diploma at this or any other higher education institution. To the best of my knowledge and belief, the thesis contains no materials previously published or written by another person except where due reference or acknowledgement is made. Author Student Phạm Văn Thành i TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com ACKNOWLEDGEMENT I would like to express my sincere thanks to my advisor Assoc.

Tran Duc-Tan, the professional of Faculty of Electronics and Telecommunication, University of Engineering and Technology – Vietnam National University, Hanoi for the guidance and support given to me throughout the thesis. Special thanks to the lecturers of Faculty of Electronic and Communication for their help and guidance me in all thesis process. Thanks for all members of the MEMS Lab for their help and discussed conversations. At the end, I would like to thank my parents, my relatives and my friends because their comfort and supporting are the power for me going to success.

Sincerely Pham Van Thanh ii TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com TABLE OF CONTENTS AUTHORSHIP. v List of Figures. vi List of Tables. ix List of Abbreviations.

Overview about Firefighters. The research objectives. The role of fall detection system. The available supporting systems for Firefighters.

3 BACKGROUND AND HARDWARE DESIGN. ADXL345 accelerometers sensor. MQ7 CO sensor. Masters and Slaves.

The I2C Physical Protocol. The I2C Software Protocol. Reading from the Slave. 16 iii TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.

The Asynchronous Receiving and Transmitting Protocol. The integrated system. The 3-DOF accelerometer. Model of fall data processing.

The fall detection algorithms. Posture Recognition Module. Cascade Posture Recognition. Fall Detection Module.

CO Detection Module. 31 RESULTS AND DISCUSSIONS. Experimental setup and testing. The evaluation with other public datasets.

45 LIST OF AUTHOR’S PUBLICATIONS. 47 iv TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com Abstract The firefighters can be injured by unintentional falls during the implementation tasks because of the broken in floors, structure elements; gas bombs; liquid boil ejection and toxic gases… in a fire. Therefore, this thesis aims to develop a portable and efficient device to monitor the falls by integrating a micro controller, a 3-DOF (Degrees of Freedom) accelerometer sensor, a MQ7 sensor (Semiconductor Sensor for Carbon Monoxide), a GSM/GPRS (Group Special Mobile/General packet radio service) modem, and the corresponding embedded fall detection algorithms. By developing algorithms and the corresponding simulations to monitor the fall event which can distinguish between being fall and the other daily activities (ADLs) such as standing, walking, running, sitting, lying.

The signals from accelerometer are sent to the micro controller to monitor and alert the fall events. The cascade posture recognition is proposed to enhance the fall detection accuracy by determining if the posture is a result of a fall. Furthermore, MQ7 sensor is integrated into the proposed system to confirm the fall directly in emergency situations when air supporting device is working in failure. Based on the detection results, if a person falls with faint, an alert message will be sent to their leader via the GSM/GPRS modem.

We had carefully investigated the threshold values (to determine the fall events) and the window size(to determine the time frame for analyzing) by MATLAB. After that, we selected the most suitable values for these parameters to achieve the optimal performance when it is working in emergency places. Keywords: Firefighters, Acceleration, Fall detection, Posture recognitions, CO detection, Threshold investigations. v TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com List of Figures Figure 1-1– US Firefighter injuries by type of duty during 2014 [1].

1 Figure 1-2– Firefighter injury on-duty [5]. 2 Figure 1-3– Personal alert safety system (PASS) devices from various manufacturers [6]. 4 Figure 2-1– PIC18f 4520 pins [30]. 6 Figure 2-2– The structure of PIC18f 4520 [30].

7 Figure 2-3– ADXL345 Digital Accelerometer. 8 Figure 2-4– The functional block diagram of ADXL345 [31]. 9 Figure 2-5– The axis of ADXL345 Accelerometer [31]. 9 Figure 2-6– The positions and output responses [31].

10 Figure 2-7– The SIM900 Module [34]. 10 Figure 2-8– The CO sensor [36]. 12 Figure 2-9– I2C connection diagram [37]. 13 Figure 2-10– The physical I2C bus [32].

13 Figure 2-11– Start and stop sequences [32]. 14 Figure 2-12– Communication between two devices [33]. 17 Figure 2-13– Basic UART packet form: 1 start bit, 8 data bits, 1 parity and 1 stop bit [33]. 18 Figure 2-14– The connected modules in the proposed system.

19 Figure 3-1– Position of the 3-DOF accelerometer in waist body. 23 Figure 3-2– Fall data processing for fall detection system. 24 Figure 3-3– The summary of fall detection system. 24 vi TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com Figure 3-4– The proposed algorithms of fall detection.

25 Figure 3-5– Flow chart of posture recognition. 26 Figure 3-6– Illustration of two threshold th1 and th2 [39]. 26 Figure 3-7– Ay acceleration vs. 27 Figure 3-8– Fall detection module.

28 Figure 3-9– L2 acceleration pattern of a fall sample [9]. 29 Figure 3-10– CO detection algorithm. 29 Figure 3-11– CO sensor location. 31 Figure 3-12– Fall decision using fall detection combined cascade posture recognitions and CO alert level.

32 Figure 4-1– The author testing and measuring the CO level in the fire. 34 Figure 4-2– The CO level in the fire. 35 Figure 4-3– CO levels between clean and smoke environments. 36 Figure 4-5– Standing posture.

37 Figure 4-7– Walking posture. 37 Figure 4-8– Standing and sitting. 37 Figure 4-9– Recognition detection of standing and sitting. 38 Figure 4-10– Fall detection with the window size of 10 samples and threshold th4 = 1.

39 Figure 4-11– Fall detection with the window size of 20 samples and threshold th4 = 1. 39 Figure 4-12– Fall detection with the window size of 30 samples and threshold th4 = 1. 39 vii TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com Figure 4-13– Fall decision without cascade posture recognitions [39]. 40 Figure 4-14– Fall decision with cascade posture recognitions [39].

40 viii TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com List of Tables Table 1: The Pic18f4520 features [30]. 6 Table 2: The technical data of MQ7 [35]. 12 Table 3: Assigned Values for Different Postures [38]. 27 Table 4: Carbon Monoxide Concentrations, COHb Levels, and Associated Symptoms [11].

30 Table 5: Final Decision of Fall using Cascade Posture Cognition. 33 Table 6: Features of the public and our recorded fall detection datasets. 41 Table 7: The result of applying our algorithms to detect the fall events on other exiting datasets. 44 ix TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com List of Abbreviations ADLs Daily activities CCS Cascading Style CO Carbonmonioxide DOF Degree Of Freedom GPRS General Packet Radio Service I2 C Inter – Integrated Circuit LCD Liquid Crystal Display MCU Microcontroller Unit PASS Personal Alert Safety System SMS Short Message Service SPI Serial Peripheral Interface UART Universal Asynchronous Receiver/Transmitter UFFP University of Firefighting and Prevention ZCR Zero Cross Rate x TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com Chapter 1 INTRODUCTION 1.

Overview about Firefighters According to [1] there are 63,350 US firefighter injuries in 2014 with 27,015 occurred in fireground operations and a total of 64 firefighters died on- duty at the same year [4]. US Firefighter injuries by type of duty during 2014 Non-Fire emergency 6% Fire ground (fall, slip, jump 23% 17% (28.7%) and overexertion, strain (25.0%)) 11% Training 43% Other duty Responding or returning from an incident Figure 1-1– US Firefighter injuries by type of duty during 2014 [1] 1 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com In Vietnam, there are thousand of fires burning every year such as: 2357 and 2792 in 2014 and 2015 respectively [2] [3]. This is an alarm signal to alert about unsafely for firefighters in both US, Vietnam and in worldwide because they always are working and facing with a lot of dangers while they still have not enough and suitable supporting systems to protect their lives such as the fall detection systems in order to help them to escape from the dangerous situations. Figure 1-2– Firefighter injury on-duty [5] 1.

The research objectives Based on the actual problem, this thesis mainly focus on improving the fall detection algorithms to distinguish between being fall and other activities of firefighters on-duty combined with CO level measurement to prevent the death because of the broken in floors, structure elements; gas bombs; liquid boil ejection and toxic gases and broken in air supporting devices. 2 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail. The role of fall detection system Fall detection system plays very essential role to support Firefighters on- duty to avoid the death because of the heat, smoke as others dangerous problems which can be appreared in a fire as discussed above or any other situations. When facing with the death if they donot have enough and siutable supporting systems, it will effect directly to their lives.

Hence, the thesis mainly focus on proposed a system that can detect the fall events and CO threshold level as well as, and send out the message content to their leader and relative member for the help. The proposed system can distinguish between being fall and others daily as on-duty activities of firefighters as running, walking, sitting, jumping,. in actual recorded data. Furthermore, most of firefighters and pedestrians were died by toxic smokes, CO is one of the most dangerous gas with the name “silent killer” and the process to find out the danger CO value in a fire is extremly important to protect the health, lives of firefighters.

The available supporting systems for Firefighters There are several published methods used to detect the fall events in recent year such as: image processing [7], location sensors [8], smart phones and accelerometers [9][10]…but the reported publications were only used for the elderly and patients in clean air environments with long time to confirm self-stand up ability. Therefore, it is not suitable for firefighter’s activities in the fire environment conditions. The department of Homeland Security also was developed a Personal alert safety system (PASS) [6] devices to equip for firefighters to detect high heat and smoke of a fire. PASS devices are designed to signal for aid via an audible alarm signal if a fire fighter becomes incapacitated on the fire ground.

Furthermore, it can sense movement or lack of movement and activate a 95 decibel alarm if lack of motion exceeds a specific time period. Nevertheless, in a real fire situation, there are variety of noise like people voice; the operation of fire protection systems, fire truck, fire pumpes.Therefore, audible alarm signal is not useful in a big fire burning. 3 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com Figure 1-3– Personal alert safety system (PASS) devices from various manufacturers [6] Based on the above limitations, this paper proposed to develop a real- time, low cost and high accuracy system which uses a 3-DOF accelerometer, MQ7 CO sensor combined with development the algorithms and the corresponding simulation process to monitor the fall events, which can be distinguished between fall and ADLs. It’s good for the fire environment and firefighters activities.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ