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研究生:陳昱黃
研究生(外文):CHEN, YU-HUANG
論文名稱:以BIM為基礎整合AI影像辨識及物聯網技術於火場監控
論文名稱(外文):Integration of AI image recognition and IoT with fire simulation on BIM-based models
指導教授:范德威
指導教授(外文):FAN, TE-WEI
口試委員:李昭仁徐增興范德威
口試委員(外文):Li, CHAO-JENHSU, TSENG-HSINGFAN, TE-WEI
口試日期:2020-06-30
學位類別:碩士
校院名稱:中華大學
系所名稱:土木工程學系
學門:工程學門
學類:土木工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2020
畢業學年度:108
語文別:中文
論文頁數:72
中文關鍵詞:建築資訊模型(BIM)影像辨識智慧物聯網火災模擬Dynamo
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火災發生時人群常因對於公共建築的不熟悉以及心理的恐慌,無法冷靜的進行逃
生疏散,對於消防人員而言在進行救災時,大部分是依循過去救援經驗進行救災工作,
日常生活中人們經常出入娛樂場所如:電影院、KTV 等公共場所,雖法規規定需在指
定位置擺放逃生路線圖,但普遍人並不會主動查看,當災害發生時無法有相關資訊進
行判斷。2020 年台北市錢櫃 KTV 發生一場大火造成 6 人喪命,在火災發生時消防受
信設備並無正常運作,在火勢已增長至阻礙逃生時才被發現。
本研究為了解決火場資訊不足,以及警報提醒的即時性,以 BIM 技術導入火災
動態模擬(FDS),以及利用物聯網(IOT)技術收集火場資訊,將收集之火場資訊回饋至
BIM 模型中利用 Dynamo 進行視覺化即時反應出火場資訊,當環境中各項數據達到
危害標準時,即發出警示音響並透過 LINE 發送警報及相關資訊至各使用者手機,另
利用人工智慧影像辨識系統來辨識建物中人數,以輔助消防人員能夠掌握需救援人數。
本研究建立此系統主要希望能夠提供消防人員救災時所需之各項資訊,輔助救災前之
救援計畫,並提供避難疏散人員即時之警示與相關逃生資訊,減少災害發生時所造成
傷亡。
When fire occurs in buildings, due to the unfamiliarity of the evacuating directions such
as in public entertainment venue, and with the psychological panic, it is difficult for people
to evacuate at best timing. Such as in 2020 that a fire in Taipei’s Qiangui KTV killed 6 people,
in which case the fire-fighting equipment did not operate normally when the fire occurred,
it was only discovered when the fire had grown to hinder escape. Although the regulations
require that the escape route map be placed at the designated locations, people generally do
not take the initiative to view it, and there is no relevant information to judge when a disaster
occurs. For firefighters, it is needed to execute their disaster relief work with modern
techniques beside standard procedures and past experiences.
In this study, to solve the lack of information at the fire site and to activate the real-time
awakening of the alarm, BIM technology is used as the platform to introduce fire dynamic
simulation (FDS) results and the Internet of Things (IOT) technology with environmental
information collections, which is fed back to the BIM model with real-time visual response
of the fire site information. When the data in the environment meets the hazard standard, it
will issue a warning sound and send alarms with related information to each user's mobile
phone through LINE. Also the applications of artificial intelligence image recognition
system is used to identify the number of people in the building, for firefighters to grasp the
number of rescuers. The purpose of this study is to provide the firefighters with information
they need to help the rescue plan executed with new technologies, and provide real-time
warnings and related escape information for the evacuation personnel to reduce the
casualties caused by the disaster.
摘 要 i
ABSTRACT ii
致謝 iii
目錄 iv
表 目 錄 vi
圖 目 錄 vii
第一章 緒論 1
1.1研究背景與動機 1
1.2研究目的 2
1.3章節架構 3
1.4 研究流程 4
第二章 文獻探討及回顧 5
2.1 OpenCV影像辨識 5
2.2 物聯網 Internet of Things(IOT) 5
2.3 建築資訊模型Building Information Modeling (BIM) 8
2.4 火災動態模擬 Fire Dynamics Simulator (FDS) 10
2.5 小結 12
第三章 研究相關領域 13
3.1 火災意義 14
3.1.1火載量 14
3.1.2火災類型 15
3.1.3火災特性 16
3.1.4火焰成長率 18
3.2 火場危害因素 19
3.3 國內相關法規 21
3.4 BIM 23
3.4.1 REVIT軟體 23
3.4.2 BIM與LOD 24
3.5 Arduino IDE 25
3.6 Pyrosim軟體 25
3.6.1 FDS軟體 25
3.6.2 FDS火災動態模擬軟體運算概論 26
3.6.3 FDS與Smokeview之運算架構與流程 27
3.7 MYSQL 28
3.8 PHP 29
3.9 物聯網 30
第四章系統設計與分析 31
4.1 感知層 32
4.1.1 DHT11 溫溼度感測器 33
4.1.2 DHT22溫溼度感測器 33
4.1.3 MQ2氣體感測器 34
4.1.4 KY026火焰感測器 34
4.1.5 程式架構 35
4.2 網路層 36
4.2.1 XAMPP 36
4.2.2 MYSQL 37
4.2.3 PHP 39
4.3 應用層 40
4.3.1 警示模組 40
4.3.2警示標準 41
4.4視覺化模組 42
4.5 FDS建置模型步驟 46
4.5.1 模型建立 47
4.5.2 火源設定 48
4.5.3 網格配置 49
第五章 案例展示 50
5.1 感測器模組 52
5.2 FDS模擬 54
5.3 影像辨識系統 63
5.4 MYSQL資料庫 65
5.5 即時火場資訊 66
5.5.1 即時顯示數據變化 66
5.5.2 即時視覺化模組 67
5.6 即時火災警示系統 68
第六章 結論與建議 69
6.1 研究結論 69
6.2 未來研究建議 70


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