Luận văn thạc sĩ: Phát triển hệ thống hỗ trợ thời gian thực cho lính cứu hỏa khi làm nhiệm vụ

Luận văn thạc sĩ VNU UET phát triển hệ thống thời gian thực hỗ trợ lính cứu hỏa trong nhiệm vụ, nâng cao hiệu quả cứu hộ và an toàn.

Chuyên ngành

Electronics and Communications Engineering

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

master’s thesis

2016

62
2
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

AUTHORSHIP

ACKNOWLEDGEMENT

TABLE OF CONTENTS

1. CHAPTER 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. CHAPTER 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

2.6. Masters and Slaves

Tóm tắt

I. Tổng quan về phát triển hệ thống hỗ trợ thời gian thực cho lính cứu hỏa

Hệ thống hỗ trợ thời gian thực cho lính cứu hỏa là một giải pháp công nghệ tiên tiến nhằm nâng cao hiệu quả công việc và bảo vệ an toàn cho các nhân viên cứu hỏa. Trong bối cảnh ngày càng gia tăng các vụ cháy nổ, việc phát triển một hệ thống như vậy trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết. Hệ thống này không chỉ giúp theo dõi tình trạng của lính cứu hỏa mà còn cung cấp thông tin kịp thời về các nguy cơ tiềm ẩn trong môi trường làm việc.

1.1. Tầm quan trọng của hệ thống hỗ trợ thời gian thực

Hệ thống hỗ trợ thời gian thực giúp lính cứu hỏa nhận diện và phản ứng nhanh chóng với các tình huống nguy hiểm. Việc sử dụng công nghệ hiện đại như cảm biến và truyền thông không dây giúp cải thiện khả năng giám sát và điều phối trong các tình huống khẩn cấp.

1.2. Các công nghệ chính trong hệ thống hỗ trợ

Hệ thống sử dụng các công nghệ như cảm biến gia tốc 3-DOF, cảm biến CO MQ7 và các thuật toán phát hiện ngã để đảm bảo an toàn cho lính cứu hỏa. Những công nghệ này cho phép theo dõi tình trạng sức khỏe và môi trường làm việc của họ một cách hiệu quả.

II. Vấn đề và thách thức trong công tác cứu hỏa hiện nay

Công tác cứu hỏa hiện nay đối mặt với nhiều thách thức, từ việc thiếu thiết bị hỗ trợ đến môi trường làm việc nguy hiểm. Theo thống kê, hàng năm có hàng ngàn lính cứu hỏa bị thương do các sự cố không lường trước được. Việc phát triển hệ thống hỗ trợ thời gian thực là một giải pháp cần thiết để giảm thiểu rủi ro này.

2.1. Tình trạng thương tích của lính cứu hỏa

Theo báo cáo, hàng năm có hàng chục nghìn vụ thương tích xảy ra trong quá trình làm nhiệm vụ cứu hỏa. Những thương tích này chủ yếu do ngã, va chạm và tiếp xúc với khí độc hại.

2.2. Thiếu hụt thiết bị hỗ trợ an toàn

Nhiều lính cứu hỏa không được trang bị đầy đủ các thiết bị hỗ trợ an toàn như hệ thống phát hiện ngã và cảm biến khí độc. Điều này làm tăng nguy cơ gặp phải các tình huống nguy hiểm trong khi làm nhiệm vụ.

III. Phương pháp phát triển hệ thống hỗ trợ thời gian thực cho lính cứu hỏa

Phát triển hệ thống hỗ trợ thời gian thực cho lính cứu hỏa bao gồm việc tích hợp các cảm biến và thiết bị truyền thông để theo dõi tình trạng của lính cứu hỏa. Hệ thống này sử dụng các thuật toán phát hiện ngã và đo nồng độ khí CO để đảm bảo an toàn cho người sử dụng.

3.1. Thiết kế phần cứng cho hệ thống

Hệ thống bao gồm các cảm biến như ADXL345 và MQ7, được kết nối với vi điều khiển PIC18F4520 để xử lý dữ liệu. Thiết kế này cho phép thu thập và phân tích thông tin một cách nhanh chóng và hiệu quả.

3.2. Phát triển thuật toán phát hiện ngã

Thuật toán phát hiện ngã được phát triển để phân biệt giữa các hoạt động hàng ngày và tình huống ngã. Điều này giúp hệ thống gửi cảnh báo kịp thời đến người chỉ huy khi có sự cố xảy ra.

3.3. Tích hợp hệ thống truyền thông

Hệ thống sử dụng mô-đun GSM/GPRS để gửi thông tin cảnh báo đến người chỉ huy. Việc này đảm bảo rằng thông tin được truyền tải nhanh chóng và chính xác trong các tình huống khẩn cấp.

IV. Ứng dụng thực tiễn và kết quả nghiên cứu

Hệ thống hỗ trợ thời gian thực đã được thử nghiệm trong các tình huống thực tế và cho thấy hiệu quả cao trong việc phát hiện ngã và đo nồng độ khí CO. Kết quả nghiên cứu cho thấy hệ thống có thể hoạt động hiệu quả trong môi trường khắc nghiệt của các vụ cháy.

4.1. Kết quả thử nghiệm hệ thống

Các thử nghiệm cho thấy hệ thống có khả năng phát hiện ngã với độ chính xác cao và gửi cảnh báo kịp thời. Điều này giúp giảm thiểu rủi ro cho lính cứu hỏa trong các tình huống nguy hiểm.

4.2. Phản hồi từ người sử dụng

Người sử dụng đã phản hồi tích cực về tính năng và hiệu quả của hệ thống. Họ cảm thấy an tâm hơn khi làm nhiệm vụ nhờ vào sự hỗ trợ của công nghệ.

V. Kết luận và tương lai của hệ thống hỗ trợ thời gian thực

Hệ thống hỗ trợ thời gian thực cho lính cứu hỏa không chỉ giúp bảo vệ an toàn cho họ mà còn nâng cao hiệu quả công việc. Trong tương lai, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển để cải thiện tính năng và khả năng ứng dụng của hệ thống này.

5.1. Hướng phát triển tiếp theo

Cần nghiên cứu thêm về việc tích hợp các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo để nâng cao khả năng phân tích và dự đoán tình huống nguy hiểm.

5.2. Tầm quan trọng của việc đầu tư vào công nghệ

Đầu tư vào công nghệ hỗ trợ cho lính cứu hỏa là cần thiết để đảm bảo an toàn và hiệu quả trong công tác cứu hỏa. Các cơ quan chức năng cần xem xét việc trang bị đầy đủ thiết bị cho lực lượng cứu hỏa.

22/07/2025
Luận văn thạc sĩ vnu uet development of a real time supported system for firefighters on duty phát triển hệ thống thời gian thực hệ thống thời gian thực hỗ trợ lính cứu hỏa khi làm nhiệm vụ

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 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.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 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.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 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.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 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.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 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.

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 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.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 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.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 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.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 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Figure 4-13– Fall decision without cascade posture recognitions [39]. 40 Figure 4-14– Fall decision with cascade posture recognitions [39].

40 viii LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.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 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.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 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.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 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.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 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. 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 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.

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