随着经济的发展，火灾自动报警设备的生产和应用，已经有了很大飞跃。 然而随着信息技术的进步，目前的火灾自动报警系统仍存在智能化、信息化水平不高等问题，火灾报警设备更需改进和完善。近年来，互联网的普及与应用给各行各业都带来了新的发展机遇及挑战。机场作为体型大、周边长、及发生火灾损失巨大的建筑，智慧消防应该智慧到什么程度、 智慧机场又如何实现？
1 系统方案设计
我们以 Web 客户端为消防控制中心，以 BAE 百度云为云服务器，实现客户端消防预警、消防设备及管理员管理。 用神经网络模型预测火情，微信端进行联动控制、扫描用具二维码进行出入库及巡查操作。 系统原理图如图 1 所示。
湿度探测器的响应时间为“ <5ms”，精度为“ ±2%”。 DHT11 的温湿度检测电路。 MCU 与 DHT11 之间的 DATA 通讯和同步，采用单总线数据格式。 如图 2 所示。
监测设备选用 STC90C51 单片机搭载 WIFI 模块、温湿度等传感器。 数据每十秒钟向服务器发送一次数据，探测器的响应时间为“ 6-20ms”，温度的测量范围为“ -40℃-125℃”，精度为“ ±0.2%”，重量轻、灵敏度高。
数据传送协议电路。 AT24C02 支持 I2C， 总线数据传送协议I2C 数据传送是由产生串行时钟和所有起始停止信号的主器件控制的。 如图 3 所示。
3 软件设计
3.1 移动端功能设计。 移动客户端通过微信公众号获取信息，公众号的处理程序和微信服务器进行交互， 所以我们将其部署在BAE 百度云上[3]。 其中几个主要功能是权限校验模块、设备接入模块和消防预警模块及扫描二维码对消防用具进行出入库管理。
3.2 Web 端功能设计。 我们将应用部署在 BAE 百度云服务器上， 服务器与 MySql 数据库相连，Web 客户端通过浏览器获取信息。 它代替传统的火灾报警控制器，提供用户消防设备管理、消防预警以及联动控制的可视化管理界面， 还可根据实际情况对系统进行升级以满足现状从而打造个性化设计。
3.3 数据处理。通过 BAE 百度云服务器处理数据，MySql 数据库对数据进行存储，进行火灾判断的流程图如图 4 所示。
传统的火灾探测系统仅依靠对温度或烟雾浓度等单变量是否达到某阙值，来判断是否有火灾发生。 但是会出现火灾的误报警或漏报警情况。 为了增强系统的自适应性和可靠性，对多火灾参量进行融合，采用 BP 神经网络算法对火灾信号进行处理，使得系统能够预测到有火灾发生苗头时立刻进行预警。
一种智能化的火灾报警系统的设计及研究， 主要 的研究工作总结如下：
5.1 针对消防管理员及消防队员不同身份， 基于 Windows 及安卓系统为开发平台，分别设计了 Web 端及移动端。使消防工作通过可视化界面显示，可操作性强且个性化程度高。
5.2 以 Web 端为控制中心， 对单片机通过 WIFI 模块发送的火情信息利用 BP 神经网络算法进行预测判断火情，实现预警从而提升消防智能化；可对消防用具情况进行查看、添加、删除，提高消防工作的信息化程度。
5.3 消防队员通过微信公众平台获取预警信息继而进行联动控制，提高了消防工作的移动化程度。 扫描二维码对消防设备进行出入库及巡查操作，实现了消防工作的物联网。
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