火灾一直以来给人们造成了巨大的生命财产损失,传统火灾感知系统由于巡检维护不及时、发现火情晚等问题,在建筑火灾感知中经常不能发挥其应有的作用。为此本文设计并实现了一种多传感器融合的火灾感知系统,其主要研究工作如下:首先,本文设计了国产化的节点和网关终端,在无线数据传输方面采用蓝牙Mesh组网和NB-Io T技术将数据上传云端,实现基于传感器的远程火灾监测。接着,为了更早发现火灾,应用边云协同技术将火焰识别算法模型部署于边缘计算主机上,将算法模型的实时推理结果上传云端,通过摄像头实现基于图像识别的火灾监测和联动告警。进一步,为了改善传统传感器监测存在的滞后问题、可见光图像识别方法容易误报的问题,本文提出了一种基于Stacking的集成学习模型,将传统传感器采样的环境参数与火焰识别算法模型推理结果进行决策层数据融合的火灾研判。经过对比,模型具有良好的分类精度,有效减少了误报现象。为了实现系统数据交互的多种需求,系统对云平台数据流转逻辑、数据库等进行了相关设计。之后分析用户需求并开发PC端和移动端应用程序,实现了实时可视化监测、历史数据查询、告警推送等功能。最后对系统进行测试,结果表明,系统具有良好的稳定性,相较于传统火灾感知方案,可以有效提高火灾识别速度并降低误报率,火灾感知终端故障及发生火灾时能够及时多客户端告警,实现了预期目标。