Опасность пожара — это глобальное бедствие, без разбора наносящее ущерб домам, предприятиям и другой инфраструктуре. Они могут иметь разрушительные последствия, включая опасные для жизни травмы, смерть и серьезные экономические последствия для отдельных лиц и предприятий. Хотя дым часто недооценивают как смертельную опасность, он является основной причиной гибели людей при пожарах, поскольку он удушает жертв задолго до того, как пламя достигает их.

Опасности дыма и пожара оставляют после себя разрушительный след в бесчисленных секторах экономики, таких как нефтеперерабатывающие заводы, строительные площадки, производственные предприятия, офисы и государственные учреждения. Эти опасности не только уносят множество жизней и создают более глубокие и невосполнимые риски для здоровья, но также наносят миллиарды долларов ежегодного ущерба в виде ремонта повреждений, юридических обязательств, страхового покрытия и простоев в работе.

Разрушительные последствия опасности пожара и дыма заставляют предприятия во всем мире внедрять надежные системы обнаружения пожара и дыма. Искусственный интеллект (ИИ), в частности компьютерное зрение, становится революционным решением, которое может обеспечить эффективный и автоматизированный мониторинг в реальном времени для обеспечения пожарной безопасности на рабочем месте.

Тревожная статистика о последствиях пожаров и задымления.

• Согласно Национальная ассоциация противопожарной защиты (NFPA), в 2021 году в Соединенных Штатах произошло около 1,3 миллиона пожаров. Эти пожары привели к материальному ущербу на сумму 22,2 миллиарда долларов и гибели 3500 человек.
• Основными факторами пожарной опасности на рабочем месте являются неисправности электрооборудования, неправильное использование оборудования, курение, легковоспламеняющиеся материалы, горячие предметы и т. д.
• Вдыхание дыма стало основной причиной смертности при пожарах в 2021 году. что составляет 78% случаев смерти от пожаров.

Хотя опасность дыма и пожара экономически опасна, опасна для жизни и имеет долгосрочные последствия, их воздействие можно существенно уменьшить, если обнаружить их на ранних этапах.

Раннее обнаружение опасности дыма и пожара

Организациям необходимо внедрить инструменты превентивного предотвращения опасностей для обнаружения опасностей пожара и дыма на ранних стадиях. Один из способов проявить инициативу — установить на рабочем месте устройства обнаружения пожара и дыма. Развертывая эти решения на рабочем месте, организации могут заранее выявлять причины возникновения опасностей (например, дым или пожар) или предупреждения (например, отсутствие огнетушителей) и принимать оперативные меры до того, как эти события станут фатальными.

Какова роль искусственного интеллекта в обнаружении дыма и огня?

Искусственный интеллект (ИИ) — это преобразующая технология, которая произвела полную революцию в безопасности на рабочем месте. Одним из таких применений ИИ, которое становится все более популярным в коммерческих, промышленных и общественных местах, является обнаружение огня и дыма. Решения по обнаружению огня и дыма на базе искусственного интеллекта используют интеллектуальные алгоритмы для анализа визуальных и тепловых данных, полученных датчиками и камерами, быстро выявляя и предупреждая о рисках, связанных с пожаром и дымом.

Вот несколько моментов, подчеркивающих роль ИИ в обнаружении огня и дыма:

1. Раннее обнаружение: системы обнаружения огня и дыма на базе искусственного интеллекта могут обнаруживать огонь/дым на ранних стадиях. Эти системы постоянно контролируют окружающую среду с помощью датчиков и алгоритмов машинного обучения. При раннем обнаружении руководители рабочих мест могут принять оперативные меры для уменьшения распространения огня/дыма или спланировать безопасную эвакуацию.
2. Интеллектуальное оповещение: системы искусственного интеллекта используют алгоритмы машинного обучения, чтобы различать действительные и ложные сигналы тревоги. Сокращая количество ложных тревог и предоставляя точную информацию службам реагирования, предприятия могут обеспечить более быстрое реагирование, которое спасет жизни и уменьшит материальный ущерб.
3. Удаленный мониторинг: системы обнаружения дыма и огня с искусственным интеллектом обеспечивают доступ в режиме реального времени к оповещениям, уведомлениям и обновлениям. Это позволяет немедленно оповестить экстренные службы и быстро эвакуировать людей, увеличивая шансы на успешную спасательную операцию.
4. Предупреждающие знаки: системы обнаружения дыма и огня на базе искусственного интеллекта отслеживают изменения в цвете и движении видеозаписей, чтобы определить, существует ли какой-либо риск опасности или нет. Система выдает оповещения при идентификации, что позволяет быстро принять превентивные меры.

Как решения на основе компьютерного зрения обнаруживают дым и огонь?

Обнаружение огня и дыма происходит с помощью камер, оснащенных решениями компьютерного зрения (Vision AI). Решения Vision AI анализируют в режиме реального времени записи с различных камер, установленных в помещениях, и заранее выявляют угрозы. Это делается с помощью обученных моделей, которые прошли обучение на тысячах изображений при различном освещении и условиях окружающей среды и способны точно идентифицировать даже малейший пожар после обучения и испытаний.

Система выявляет потенциальные угрозы, такие как дым или пламя, путем сравнения видеозаписи в реальном времени с закономерностями и характеристиками, изученными во время обучения. При обнаружении пожара или дыма система может активировать сигналы тревоги и оповещения или активировать системы пожаротушения, обеспечивая раннее предупреждение и помогая принять эффективные меры пожаротушения.

Наука, лежащая в основе моделей обнаружения дыма и огня Vision-AI

Узнав, как работает решение для обнаружения огня и дыма на базе Vision-AI, важно понять научную основу процесса его обнаружения.

В моделях визуального обнаружения дыма и огня обычно используется метод, который анализирует цвет и характеристики колебаний огня. Алгоритм сначала обнаруживает движение в видео путем сравнения кадров. Затем алгоритм извлекает из этих областей пиксели огненного цвета. Это достигается путем идентификации пикселей по цвету, характерному для огня. Например, пиксели огненного цвета могут быть красными, оранжевыми или желтыми.

Затем алгоритм применяет вейвлет-преобразование к извлеченным пикселям огненного цвета. Это делается для выявления частотных составляющих, характерных для пожара. Наконец, рассчитывается приращение скорости пожара в регионе, чтобы определить, является ли пожар контролируемым или опасным. Если пожар обнаруживается как опасный, извещатель отправляет сигнал на панель управления, вызывая тревогу и предупреждая жителей здания.

Заключение

Предотвращение задымления и пожара на рабочем месте имеет первостепенное значение для обеспечения безопасности персонала и уменьшения материального ущерба. Раннее обнаружение этих опасностей имеет ключевое значение для предотвращения их распространения. Системы обнаружения Vision на базе искусственного интеллекта оказываются ценным инструментом в этом отношении.

Благодаря все более широкому распространению в различных отраслях модели обнаружения дыма и пожара быстро становятся эталоном безопасности на рабочих местах. Несмотря на огромные возможности в области автоматизации, обработки изображений, мониторинга в реальном времени и прогнозной аналитики, такие модели могут иметь некоторые проблемы, связанные с их точностью и масштабируемостью. Однако принятие таких решений должно быть правильным, если модель хорошо обучена на обширном наборе данных при различном освещении и условиях окружающей среды.

Рекомендованное изображение и внутреннее изображение: предоставлено автором; Спасибо!