Vision AI Предотвращение пожаро- и дымоопасности на рабочем месте
Vision AI Fire and Smoke Hazard Prevention in the Workplace
Пожарные опасности являются глобальной бедой, беспощадно наносящей ущерб домам, предприятиям и другим инфраструктурам. Они могут иметь разрушительные последствия, включая угрозу жизни, смерти и серьезные экономические последствия для отдельных лиц и предприятий. В то время как дым часто недооценивается как смертельная опасность, он является ведущей причиной смертей в случаях пожаров, так как он асфиксирует жертв задолго до того, как пламя доходит до них.
Дым и пожарные опасности оставляют за собой след разрушений в бесчисленных секторах, таких как рефинерии, строительные площадки, производственные участки, офисы и государственные учреждения. Эти опасности не только уносят множество жизней и представляют более глубокие и незаменимые риски для здоровья, но и наносят ущерб в миллиардах долларов ежегодно в виде ремонта повреждений, юридической ответственности, страхового покрытия и простоя в работе.
Разрушительные последствия пожаров и дымовых опасностей заставляют компании по всему миру принимать меры по внедрению надежных систем обнаружения пожара и дыма. Искусственный интеллект (ИИ), в частности, компьютерное зрение, становится революционным решением, которое может обеспечить мониторинг в реальном времени, эффективность и автоматизацию для обеспечения пожарной безопасности на рабочем месте.
Тревожная статистика об влиянии случаев пожара и дыма.
- По данным Национальной ассоциации пожарной безопасности (NFPA), в Соединенных Штатах в 2021 году было зарегистрировано около 1,3 миллиона пожаров. Эти пожары причинили ущерб в размере около 22,2 миллиарда долларов и привели к 3 500 смертям.
- Основными причинами пожарных опасностей на рабочем месте являются электрический сбой, неправильное использование оборудования, курение, горючие материалы, горячие предметы и т. д.
- Вдыхание дыма является ведущей причиной смертей при пожарах в 2021 году, составляя 78% от общего числа смертей, связанных с пожарами.
Хотя пожары и дымовые опасности являются экономически опасными, угрожают жизни и имеют долгосрочные последствия, их воздействие может быть существенно снижено, если они обнаруживаются на ранних стадиях.
Раннее обнаружение пожаров и дымовых опасностей
Организации должны использовать превентивные инструменты для обнаружения пожаров и дымовых опасностей на ранних стадиях. Один из способов стать превентивными – это использование устройств обнаружения пожара и дыма на рабочем месте. Развертывая эти решения на рабочем месте, организации могут рано обнаруживать признаки опасности (такие как дым или огонь) или предупреждения (такие как отсутствие огнетушителей) и принимать оперативные меры до того, как эти вещи обернутся трагедией.
- Скидки сэкономьте до 300 долларов на Mac Studio 2023, доступные от ...
- Apple заключает новое соглашение с Arm о лицензировании дизайна чип...
- Beta-версия магазина приложений visionOS будет доступна разработчик...
Какова роль искусственного интеллекта в обнаружении дыма и пожара?
Искусственный интеллект (ИИ) – это трансформирующая технология, полностью изменяющая понятие безопасности на рабочем месте. Одно из таких применений ИИ, которое становится все более популярным в коммерческих, промышленных и общественных пространствах – это обнаружение пожара и дыма. Решения по обнаружению пожара и дыма, основанные на ИИ, используют интеллектуальные алгоритмы для анализа визуальных и тепловых данных, полученных сенсорами и камерами, быстро определяя и предупреждая о рисках, связанных с пожаром и дымом.
Вот несколько моментов, подчеркивающих роль ИИ в обнаружении пожаров и дыма:
- Раннее обнаружение: Системы обнаружения пожара и дыма, основанные на ИИ, могут обнаруживать пожар/дым на ранних стадиях. Эти системы непрерывно мониторят окружающую среду с помощью сенсоров и алгоритмов машинного обучения. Благодаря раннему обнаружению, руководители рабочих мест могут принимать оперативные меры для снижения распространения пожара/дыма или планирования безопасной эвакуации.
- Интеллектуальные предупреждения: Системы ИИ используют алгоритмы машинного обучения для отличия между реальными и ложными сигналами тревоги. Уменьшая количество ложных срабатываний и предоставляя точную информацию спасателям, компании могут обеспечить более быстрый ответ, который спасает жизни и снижает ущерб имуществу.
- Удаленный мониторинг: Системы обнаружения пожара и дыма на базе ИИ обеспечивают мгновенный доступ к предупреждениям, уведомлениям и обновлениям в режиме реального времени. Это позволяет немедленно предупреждать службы экстренной помощи и быстро эвакуировать людей, увеличивая шансы на успешную спасательную операцию.
- Предупреждающие знаки: Системы обнаружения пожара и дыма на базе ИИ ищут изменения в цвете и движении видеозаписей, чтобы определить наличие опасности. Система срабатывает сигналы тревоги при обнаружении опасности, что позволяет быстро принять предотвратительные меры.
Как решения, основанные на компьютерном зрении, обнаруживают дым и пожар?
Обнаружение пожара и дыма осуществляется с помощью камер, работающих на основе компьютерного зрения (Vision AI). Решения Vision AI анализируют видеоизображения в режиме реального времени с различных установленных камер в помещении и рано обнаруживают угрозы. Это происходит с помощью обученных моделей, которые были обучены на тысячах изображений в различных условиях освещения и окружающей среды и способны точно определить даже самые незначительные признаки пожара после обучения и тестирования.
Система идентифицирует потенциальные угрозы, такие как дым или пламя, путем сравнения прямой трансляции с шаблонами и характеристиками, полученными в процессе обучения. Как только обнаруживается пожар или дым, система может срабатывать сигналы тревоги или активировать системы подавления пожара, обеспечивая раннее предупреждение и помогая в эффективных мерах пожаротушения.
Наука за моделями детектирования дыма и пламени на основе Vision-AI
После того, как мы поняли, как работает система детектирования пожара и дыма на основе Vision-AI, важно понять науку, стоящую за процессом детектирования.
Модели визуального детектирования дыма и пламени обычно используют технику, которая анализирует цвет и характеристики колебаний пламени. Сначала алгоритм обнаруживает движение на видео, сравнивая кадры. Затем алгоритм выделяет пиксели, имеющие цвет, характерный для пламени. Например, пиксели, имеющие цвет пламени, могут быть красными, оранжевыми или желтыми.
Далее алгоритм применяет вейвлет-преобразование к выделенным пикселям цвета пламени. Это делается для определения частотных компонентов, характерных для пламени. В конце концов, рассчитывается скорость увеличения пламени в регионе, чтобы определить, контролируется ли оно или представляет опасность. Если пожар определен как опасный, детектор отправляет сигнал на пульт управления, срабатывая сигнал тревоги и предупреждая здание.
Заключение
Предотвращение дымовых и пожарных опасностей на рабочем месте является главной задачей для обеспечения безопасности рабочей силы и снижения ущерба для имущества. Раннее обнаружение этих опасностей является ключевым моментом в предотвращении их распространения, и системы детектирования, работающие на основе Vision AI, доказывают свою ценность в этом отношении.
С их все большим применением в различных отраслях, модели детектирования дыма и пламени быстро становятся эталоном безопасных рабочих мест. Несмотря на их мощные возможности в автоматизации, обработке изображений, мониторинге в реальном времени и прогнозировании аналитики, такие модели могут иметь некоторые проблемы, связанные с их точностью и масштабируемостью. Однако, использование таких решений должно быть целесообразным, если модель хорошо обучена на обширном наборе данных при различных условиях освещения и окружающей среды.
Изображения: предоставлены автором; Спасибо!
