Нейросеть для обнаружения возгорания на видео методом компьютерного зрения
Инновационная система раннего обнаружения пожаров, основанная на технологиях глубокого обучения и компьютерного зрения, способная выявлять признаки возгорания на видеопотоке в режиме реального времени задолго до срабатывания традиционных датчиков дыма.
Основные функции
- Раннее обнаружение открытого пламени различной интенсивности и цвета
- Распознавание задымления в начальной стадии развития
- Идентификация тлеющих источников возгорания
- Определение искрения электрооборудования
- Мгновенное оповещение о возгорании через различные каналы связи
- Автоматическая фиксация источника возгорания с указанием точных координат
- Формирование видеоархива происшествий
- Интеграция с существующими системами противопожарной безопасности
- Работа с несколькими камерами одновременно
- Минимизация количества ложных срабатываний
Для кого подходит
Решение идеально подходит для промышленных предприятий, нефтегазовых комплексов, складских помещений, торговых центров, исторических зданий, музеев, лесных хозяйств и объектов критической инфраструктуры.
Особенно эффективно в помещениях с высокими потолками, на открытых пространствах и в зонах с естественной задымленностью, где традиционные системы пожарной сигнализации малоэффективны или срабатывают с задержкой.
Система незаменима для объектов с повышенным риском возгорания и возможным масштабным ущербом.
Как это работает:
Система использует многоуровневую сверточную нейронную сеть, обученную на обширном наборе данных, включающем тысячи видеозаписей реальных пожаров в различных условиях.
Алгоритм работы включает:
Алгоритм работы включает:
- Получение и предварительную обработку видеопотока с камер наблюдения
- Поиск визуальных признаков возгорания в каждом кадре (пламя, дым, искры)
- Анализ динамических характеристик обнаруженных аномалий (движение, изменение формы)
- Спектральный анализ цветовых характеристик подозрительных областей
- Фильтрацию ложных срабатываний с помощью контекстного анализа
- Оценку вероятности возгорания и принятие решения о тревоге
- Отправку сигнала тревоги в системы оповещения
Система использует многоуровневую сверточную нейронную сеть, обученную на обширном наборе данных, включающем тысячи видеозаписей реальных пожаров в различных условиях.
Алгоритм работы включает:
Алгоритм работы включает:
- Получение и предварительную обработку видеопотока с камер наблюдения
- Поиск визуальных признаков возгорания в каждом кадре (пламя, дым, искры)
- Анализ динамических характеристик обнаруженных аномалий (движение, изменение формы)
- Спектральный анализ цветовых характеристик подозрительных областей
- Фильтрацию ложных срабатываний с помощью контекстного анализа
- Оценку вероятности возгорания и принятие решения о тревоге
- Отправку сигнала тревоги в системы оповещения
"Умная камера". Распознавание без передачи видеопотока на сервер.
Преимущества
- Обнаружение признаков возгорания на самой ранней стадии (на 3-5 минут быстрее традиционных систем)
- Значительное снижение ущерба от пожара благодаря оперативному реагированию
- Работа в помещениях любой высоты и конфигурации
- Эффективное обнаружение источников возгорания на больших открытых площадях
- Минимизация ложных тревог (менее 0,1% от общего числа срабатываний)
- Интеграция с существующими системами видеонаблюдения без необходимости установки дополнительного оборудования
- Точное определение координат возгорания для оптимизации тушения
- Круглосуточная работа в автономном режиме
- Снижение затрат на страхование объекта
Технические характеристики
- Точность обнаружения открытого пламени: 99,7%
- Точность обнаружения дыма: 97,3%
- Время обнаружения возгорания: 2-15 секунд (зависит от условий)
- Дальность обнаружения: до 150 метров (зависит от разрешения камеры)
- Обработка видеопотока: до 30 кадров в секунду
- Минимальное разрешение камеры: 1280×720
- Поддержка до 64 камер на один сервер
- Совместимость с форматами видео: MJPEG, H.264, H.265
- Интерфейсы интеграции: REST API, MQTT, ONVIF
- Поддержка облачного и локального размещения
- Потребляемые вычислительные ресурсы: от 2 ядер CPU, 4 ГБ RAM на 16 камер
Разработка систем
для бизнеса на основе искуственного интеллекта
для бизнеса на основе искуственного интеллекта
От анализа данных до внедрения AI-решений. Максимальная точность, оптимизация и поддержка
Ограничения
- Эффективность нейросети для обнаружения возгорания может быть снижена в условиях сильной задымленности окружающей среды, например, на промышленных объектах с технологическими выбросами пара или дыма.
- Система требует достаточного освещения для корректной работы в ночное время, хотя и поддерживает работу с инфракрасными камерами.
- В определенных сценариях возможны затруднения при распознавании специфических типов горения (например, некоторых химических веществ с бесцветным пламенем).
- Для максимальной эффективности рекомендуется правильное расположение камер и периодическая калибровка системы под конкретные условия эксплуатации.
- При экстремальных погодных условиях (сильный снег, дождь, туман) возможно временное снижение точности обнаружения.
Ограничения
- Эффективность нейросети для обнаружения возгорания может быть снижена в условиях сильной задымленности окружающей среды, например, на промышленных объектах с технологическими выбросами пара или дыма.
- Система требует достаточного освещения для корректной работы в ночное время, хотя и поддерживает работу с инфракрасными камерами.
- В определенных сценариях возможны затруднения при распознавании специфических типов горения (например, некоторых химических веществ с бесцветным пламенем).
- Для максимальной эффективности рекомендуется правильное расположение камер и периодическая калибровка системы под конкретные условия эксплуатации.
- При экстремальных погодных условиях (сильный снег, дождь, туман) возможно временное снижение точности обнаружения.