基于多传感器数据融合的实验室安全监测物联网系统OA
针对现有实验室安全监测系统感知维度单一、可视化交互体验较弱的问题,开发了一种基于多传感器数据融合的实验室安全监测物联网系统;感知层使用ESP32与多类传感器采集温湿度、二氧化碳浓度和烟雾浓度等环境参数,基于LubanCat与YOLOv8-pose算法开发视觉节点检测人员状态;传输层搭建基于ThingsBoard的私有云平台,实现数据的存储与传输;应用层基于Unity3D开发了数字孪生实验室,通过注视检测呈现、人员状态重构和告警文字提示,实现高效和沉浸式的数据呈现;经实验测试,姿态识别的准确率高于93%,一次数据更新延时小于300 ms.结果表明,该系统能实现实验室环境与人员状态的双重监测,为高校实验室安全监测系统建设提供了一种可行的解决方案.
唐斌;金志鹏;王婷婷;张烈山
浙江理工大学 信息科学与工程学院,浙江 杭州 310018浙江理工大学 信息科学与工程学院,浙江 杭州 310018浙江理工大学 信息科学与工程学院,浙江 杭州 310018浙江理工大学 信息科学与工程学院,浙江 杭州 310018
信息技术与安全科学
实验室安全物联网多传感器融合数字孪生YOLOv8ThingsBoardUnity3D
《物联网技术》 2026 (16)
10-15,6
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