GSM 4G датчики дыма дыма предупреждает о наличии дыма с помощью местной сирены и отправляет сообщение контактным лицам через 4G коммуникатор. МОСКВА, 13 ноя — РИА Новости. В Германии создали листья с детекторами дыма, которые помогают вовремя узнать о возгорании в лесу, сообщает "Европульс". Датчик дыма, сработает ли на электронную сигарету Техника, Пожарная безопасность, Датчик дыма, Вопрос. Новые аналитические функции IP-камер, как работают программы детекции огня и дыма, возможности и задачи противопожарной видеоаналитики. Умные детекторы дыма включают в себя функции самотестирования для контроля заряда аккумулятора и правильной работы датчика.
Датчики дыма по баснословным ценам. Новое прикрытие для мошенников
Всего можно создать до 5 независимых зон детекции. При работе на улице число ложных срабатываний увеличивается. Необходимо исключать зоны с постоянным движением в поле зрения камеры. Для уменьшения числа ложных срабатываний изображение в поле зрения камеры должно быть статическим.
Беспроводное подключение: Беспроводное подключение дымовых датчиков становится все более популярным в современных системах безопасности. Этот способ подключения не требует проводов и основан на использовании радиосигналов для связи между датчиком и системой управления. Беспроводное подключение обладает преимуществами гибкости и простоты установки, особенно при ремонтных работах или в случаях, когда проводная инфраструктура затруднена или нежелательна. Для беспроводного подключения сигнальных устройств используются специальные радиопротоколы, обеспечивающие надежную связь и длительное время работы батарей. Сетевое подключение: Сетевое подключение дымовых датчиков основано на использовании сети Интернет для передачи информации о состоянии датчика и получения уведомлений о пожаре. При сетевом подключении датчик связывается с центральной системой управления или облачным сервисом через проводное или беспроводное подключение. Этот способ подключения позволяет получать уведомления на мобильные устройства или компьютеры, а также дистанционно контролировать и управлять датчиками. Сетевое подключение обеспечивает возможность мониторинга и управления датчиками дыма из любой точки с доступом в Интернет, что делает его особенно удобным для домашних систем умного дома или для объектов с удаленным управлением. Подключение к центральной системе пожарной безопасности: Дымовые датчики могут быть подключены к центральной системе пожарной безопасности, которая обрабатывает и анализирует данные от датчиков и принимает соответствующие меры в случае обнаружения пожара. Центральная система пожарной безопасности может включать в себя панель управления, которая получает сигналы от датчиков и активирует систему оповещения, вызывает пожарные службы или запускает автоматические системы тушения пожара. Это обеспечивает централизованное управление пожарной безопасностью и своевременную реакцию на возгорание. Интеграция с системой умного дома: Современные дымовые датчики также могут быть интегрированы с системами умного дома, что позволяет расширить их функциональность. Они могут быть связаны с другими устройствами умного дома, такими как освещение или автоматические шторы, чтобы создать дополнительные меры безопасности и облегчить эвакуацию при пожаре. Кроме того, интеграция с системой умного дома позволяет получать уведомления на мобильные устройства и дистанционно контролировать датчики, обеспечивая дополнительный уровень комфорта и безопасности. Правильное подключение дымовых датчиков является критическим шагом для обеспечения надежной пожарной безопасности. Проводное, беспроводное и сетевое подключение, а также подключение к центральной системе пожарной безопасности и интеграция с системой умного дома предоставляют различные способы взаимодействия датчиков с системой и пользователем. Важно выбирать наиболее подходящий способ подключения в зависимости от особенностей объекта и требований безопасности. Заключение Современные датчики дыма представляют собой существенное улучшение в области пожарной безопасности.
Особенности датчика задымления и пожара Imou ZS2: Зеркальный лабиринт Наличие дыма регистрируется за счет рассеяния инфракрасного луча, запущенного в зеркальный лабиринт. Последний позволяет многократно увеличить проходящий лучом путь и значительно улучшить чувствительность сенсора. Сенсор задымления и высокой температуры Начало пожара можно определить по таким косвенным признакам, как появление дыма и значительный рост температуры. Обнаружив один из этих факторов, устройство переходит в состояние тревоги. Push-сообщение Домашняя система безопасности, частью которой является Imou ZS2, передает данные обо всех тревожных инцидентах владельцу в виде всплывающих мгновенных сообщений на его смартфоне. Для этого используется облачный сервис Imou. Сирена Устройство имеет собственную встроенную сирену громкостью 85 дБ, а так же светодиод статуса, благодаря чему даже при отсутствии его подключения к хабу, жильцы дома будут предупреждены об опасности.
Грубо говоря, она состоит из четырех элементов: Светодиод передатчик, излучатель — выпускает инфракрасный луч света. Фотодиод фотоэлемент, приемник — преобразует свет от светодиода в электрический сигнал. Микропроцессор — анализирует полученные данные. Извещатель — подает сигнал тревоги. Также некоторые модели имеют «тестовую» кнопку на корпусе, которая имитирует срабатывание датчика и используется при пуско-наладочных работах. Электронные датчики дыма делятся на точечные и линейные. Точечные датчики Вспомните, как работает точечное освещение: небольшие светильники круглой формы без дополнительных конструкций могут наполнить светом небольшое пространство. Примерно так же работают и точечные датчики дыма. Все элементы конструкции соединены в едином корпусе, как правило, круглой формы. Датчики предназначены для охраны небольших помещений с нормальными условиями микроклимата, без высокой запыленности и загазованности — в вестибюлях, обычных жилых комнатах, офисах, гостиничных номерах. В обычном состоянии световой луч направлен мимо фотодиода. Но если внутрь датчика проникает дым, инфракрасное излучение отражается от твердых дымовых частиц и попадает на фотодиод. Микропроцессор анализирует попадание дымовых частиц и посылает команду извещателю, который оповещает об опасности. Светодиод и фотодиод находятся в дымовой камере из черного матового пластика, которая не пропускает обычный свет и крупную пыль и вместе с тем беспрепятственно пропускает воздух Если в датчик попадут испарения или газы, он также может сработать и вызвать ложную тревогу. Это зависит от чувствительности устройства. Точечные датчики наиболее распространены и просты в исполнении. Выбор на рынке огромный, стоимость небольшая — от 500 рублей. Монтаж несложный — покупатель может осуществить его самостоятельно с помощью дюбелей и саморезов. Размещают его, как правило, на потолке: теплый воздух поднимается наверх, и так датчик обнаружит возгорание быстрее. Линейные датчики Линейные датчики бывают «классическими» двухкомпонентными и более современными однокомпонентными. Двухкомпонентные состоят из излучателя передатчика и приемника.
Нейросетевое распознавание огня и дыма
Однако все эти детекторы до недавнего времени объединял один недостаток – отсутствие верификации возгорания в автоматизированных системах. Питание этого автономного датчика дыма от источника питания 9 В типа «Крона». Утром 28 апреля с территории ТЭЦ-2 поднялись клубы густого дыма розоватого цвета. Детектор дыма имеет решающее значение для раннего обнаружения пожара в жилом, коммерческом, а также промышленном сегментах по всему миру.
Как это работает? | Датчик пожара
В Нидерландах компания McDonalds представила собственный «умный» датчик дыма — McDelivery Detector. Компания «ВИПАКС» совместно с представителями Испытательной пожарной лаборатории Пермского края протестировали работу аналитических модулей Domination «Дете. Питание этого автономного датчика дыма от источника питания 9 В типа «Крона». Детектор дыма построен на классическом принципе рассеивания в дыму инфракрасного луча, проходящего через зеркальный лабиринт внутри датчика. путем обмана и злоупотребления доверием, они убеждали пенсионеров в необходимости приобретения и установки сигнализаторов загазованности и детекторов дыма. Из-за того что обычно дыма без огня не бывает, разработчики объединяют в одно целое детекторы дыма и огня.
Почему срабатывает пожарная сигнализация в домах ПИК?
Жителям их раздают абсолютно бесплатно, при этом объясняя, как правильно устанавливать и пользоваться извещателями. На этой неделе автономные дымовые датчики появились в. Это сверхлегкие материалы, которые также называют «замороженным дымом», поскольку они более чем на 99% состоят из воздуха. Патент RU2037883C1: Изобретение относится к пожарной сигнализации, а именно к конструкциям датчиков дыма, предназначенных для использования в оптикоэлектронных. Благодаря этому автономные датчики дыма для пожарной сигнализации заняли большую долю российского рынка. В регионе установлено более 1500 датчиков в домах многодетных семей и семей с детьми, находящихся в социально опасном положении.
Военная и гражданская техника (дымоизвещатели)
Преимущество использования интеллектуальных технологий заключается в том, что модули аналитики независимо от аппаратной сигнализации в автоматическом режиме выявляют тревожное событие в первые секунды возгорания, и оператору мгновенно передается информация об этом на экран. Человек может оперативно предпринять меры, не дожидаясь момента, когда сработают аппаратные датчики. Кстати, в зависимости от размера и типа источника возгорания аппаратный, традиционный датчик может не срабатывать и через 10 минут после появления первых признаков возгорания!
Нейросетевой детектор СИЗ находит людей на изображении с камеры видеонаблюдения и определяет наличие или отсутствие на них средств индивидуальной защиты, фиксирует нарушение, предупреждает соответствующие службы о нарушении техники безопасности. Данный функционал востребован предприятиями, строительными компаниями, которые из-за нарушений техники безопасности терпят многомиллионные убытки, а их работники получают травмы. Детектор можно использовать для раннего обнаружения нарушений техники безопасности, для системного выявления нарушений и в комплексной работе с другими нейросетевыми детекторами, которые определяют наличие людей и техники в опасной зоне.
Нейросетевой детектор оружия Нейросетевой детектор оружия предназначен для обнаружения огнестрельного оружия. Детектор находит на изображении с камеры видеонаблюдения объекты похожие на огнестрельное оружие и в соответствии с заданными настройками уведомляет об этом оператора, службу охраны или правоохранительные органы. При подтверждении достоверности события предпринимаются соответствующие меры. Детектор предназначен как дополнительное средство для повышения антитеррористической безопасности образовательных, социальных учреждений, объектов стратегического назначения. Нейросетевой детектор спецтранспорта Нейросетевой детектор спецтранспорта предназначен для определения транспорта специального назначения: скорой, полиции, пожарной.
Нейросетевой детектор используется для организации беспрепятственного доступа спецтранспорта на территорию, закрытую шлагбаумом, без расписания или участия оператора. Нейросетевой детектор определения спецтранспорта распознает транспортное средство по внешнему виду. В настройках платформы VideoNet можно задать автоматическое открытие шлагбаума или ворот на событие распознавания спецтранспорта, оповещение охраны или диспетчера, начало записи с камер видеонаблюдения или другую реакцию на событие Решение актуально ТСЖ и управляющим компаниям для соблюдения требований о беспрепятственном доступе на территорию специальных служб и минимизации времени их проезда через шлагбаум. Нейросетевой детектор определения спецтраспорта можно использовать в составе решения по автоматизации проезда транспорта на территорию с распознаванием номеров или как отдельное решение. Нейросетевой детектор дыма и огня В VideoNet добавились новые нейросетевые детекторы дыма и огня на основе нейронных сетей.
Детектор дыма обнаружит очаги задымления на охраняемом объекте и позволит организовать раннее предупреждение возникновения пожара, детектор огня обнаружит очаги возгорания на охраняемой территории, организует предупреждение о возникновении пожара, обеспечит своевременное оповещение персонала и реакцию систем безопасности на возникновение чрезвычайной ситуации на объекте. Детекторы используются для мониторинга опасных событий — задымления, возгорания — и могут использоваться как дополнительное средство обнаружения возгорания в совместной работе с датчиками пожарной сигнализации или как самостоятельное средство обнаружения возгорания. Использование детектора будет полезно на объектах, где невозможно установить систему пожарной сигнализации. Например, на уличных парковках, на предприятиях с большой территорией или для оперативного обнаружения очагов возгорания на открытых пространствах. Использование детектора сократит время на обнаружение возгорания и обеспечит оперативную реакцию оператора.
Например, на правом кадре ниже присутствует огонь, и проблесковый маячок. По одному кадру даже человеку сложно понять, где огонь, а где мигалка. Поэтому на следующем шаге мы добавим LSTM сеть для анализа динамики области по серии кадров.
На правом кадре мигалка и огонь справа Тестирования YoloV2 распознавание огня в кадре Анализ динамики огня на серии кадров — LSTM сеть Как показано выше, по одному кадру иногда сложно отличить огонь от не огня, но, посмотрев на серию кадров, это сделать уже гораздо проще. Для анализа динамики мы не будем анализировать каждый кадр из видео, на мой взгляд, это лишняя вычислительная нагрузка, так как между соседними кадрами изменения могут быть незначительными. Поэтому анализ каждого 5-го кадра мне кажется оптимальным возможно, потом интервал можно сделать и еще выше.
Классические проблесковые маячки с лампой накаливания имеют частоту выражения примерно 2 Гц 2 оборота в минуту , желательно, чтобы в серии кадров было 2 оборота мигалки. Серии кадров для нескольких огней Серии кадров для проблесковых маячков Так как на одном кадре может быть несколько потенциальных претендентов на огонь, то алгоритм выглядит следующим образом: детектор на основе YOLOV2 на каждом 5 кадре ищет потенциальные области огня bbox, дальше для каждого bbox накапливается серия из 30 кадров. По завершении 30 кадров LSTM сеть пробегает все потенциальные bbox области, анализируя динамику в них и отсеивая ложные объекты мигалки.
LSTM сеть содержит 30 скрытых слоев по количеству кадров в серии. Валидация на тесте один не огонь распознан как огонь После первого обучения на тестовой базе видео с ложными источниками пару мигалок все же детектировались как огонь, одна из этих мигалок показана на рисунке ниже. До этого в данных для обучения не было похожих мигалок, и их было решено добавить в базу для обучения.
С видеопотока для анализа берется каждый 5-й кадр, кадр ресайзится к размеру входного слоя 896х896 пикселей, с выхода детектора для каждого bbox потенциальной области огня накапливается серия из 30 кадров для каждого объекта сохраняется 30 изображений из bbox. Дальше resnet18 из серии изображений извлекает вектора признаков, которые идут на вход LSTM сети. Тестирование видеодетектора на видео не участвовавших в обучении Для тестирование алгоритма локально на ПК можно скачать приложение Видеодетектор огня - со странички описания продукта , но также требуется скачать и установить библиотеку MATLAB Runtime v9.
Детектор можно использовать для обнаружения людей в опасных зонах, для отслеживания нарушителей, например, обнаружения припаркованных машин на тротуарах или газонах, выгул собак в местах, где это запрещено. Детектор скопления объектов реагирует на появление выбранных типов объектов в наблюдаемой зоне. Можно настроить пороговое значение срабатывания детектора от количества объектов в указанной зоне. Детектор использует алгоритм распознавания типов объектов и производит категоризацию по типам объектов. Данный детектор полезен для организации работы персонала на различных пунктах обслуживания людей и техники магазины, таможенные терминалы, паркинги и т. Детектор востребован у транспортных и логистических предприятий, в торговле и в сферах, где необходимо получать информацию о скоплении детектируемых объектов.
Обучение нейронной сети под задачи заказчика Новая функциональность VideoNet позволяет: Обучать нейронные сети под задачи заказчика Подключать новые нейронные сети в работающую систему безе ее переустановки Мы используем нейронные сети с высокой точностью и качеством восприятия информации для распознавания образов и создаем уникальный продукт, который может решать индивидуальные задачи заказчика. Мы можем обучить нейронную сеть: Детектировать - распознавать определенный тип объекта. Классифицировать - определять типы различных объектов и сортировать их в отдельные группы. Отслеживать - контролировать передвижение объектов в заданной области. Терминал можно использовать в качестве оптимального решения для организации бесконтактного доступа по лицу. Построение решений с использованием оборудования ZKTeco позволяет организовать умную идентификацию сотрудников для доступа в различные помещения и в точках прохода.
Решение позволяет организовать многофакторную идентификацию доступа, при необходимости измерять температуру и проверять наличие маски. Поддерживаемые режимы работы: Идентификация. Можно использовать единственный идентификатор, по которому система примет решение о предоставлении доступа. В качестве единственного идентификатора можно выбрать распознанное лицо, ключ, ладонь, код. По коду или ключу, или лицу, или ладони. Для доступа на объект можно использовать на выбор один из идентификаторов.