Классификация датчиков дыма, принцип работы точечных, линейных, аспирационных и ионизационных извещателей, рекомендации по выбору, особенности датчиков для умного дома.
Нейросетевой детектор дыма и огня в Macroscop 4.2 для быстрого и точного обнаружения возгораний
Полицейские задержали лжепожарных, которые устанавливали пенсионерам датчики дыма по завышенным ценам. от 500 до 1,5 тыс. рублей в зависимости от производителя. GSM 4G датчики дыма дыма предупреждает о наличии дыма с помощью местной сирены и отправляет сообщение контактным лицам через 4G коммуникатор.
Комментарии
- Как работает датчик дыма?
- Датчики дыма по баснословным ценам. Новое прикрытие для мошенников
- Цифровой датчик дыма. Эксперимент №2
- В домах калужан начали устанавливать датчики дыма
- Для умного дома Eltex доступен новый датчик дыма
Современные датчики дыма и их инновационные преимущества
| Датчики дыма в квартирах. Почему важно их устанавливать - RADIO•R | В Москве задержали трех аферистов, которые продавали пенсионерам пожарные датчики по завышенной цене, сообщает МВД. |
| Детекторы огня и дыма | В Москве задержали трех аферистов, которые продавали пенсионерам пожарные датчики по завышенной цене, сообщает МВД. |
| В домах калужан начали устанавливать датчики дыма | Срабатывание датчика дыма произошло в модуле «Заря» Международной космической станции (МКС). |
Правда ли, что в детекторах дыма содержится радиоактивный элемент?
Регулярное техническое обслуживание: Правильное размещение дымовых устройств - только первый шаг в обеспечении эффективной пожарной безопасности. Важно регулярно проводить техническое обслуживание и проверку датчиков, чтобы убедиться в их работоспособности. Это включает проверку батарей, замену устаревших датчиков, а также очистку от пыли и грязи, которые могут повлиять на их работу. Регулярные проверки помогут гарантировать, что датчики дыма всегда готовы к своей задаче и обеспечивают надежную защиту. Способы подключения дымовых датчиков Дымовые датчики являются важной составной частью систем пожарной безопасности, и их правильное подключение обеспечивает надежное обнаружение и своевременное предупреждение о пожаре. Давайте рассмотрим несколько основных способов подключения дымового датчика и их особенности. Проводное подключение: Одним из самых распространенных способов подключения дымового датчика является проводное подключение.
В этом случае датчик подключается к электрической системе здания с использованием проводов. При таком подключении сигнальное устройство обычно питается от сети электропитания и может иметь резервное питание от батарей для обеспечения непрерывной работы в случае сбоя электроснабжения. Проводное подключение обеспечивает стабильную и надежную связь с системой пожарной сигнализации или панелью управления. 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.
Детектор дыма построен на классическом принципе рассеивания в дыму инфракрасного луча, проходящего через зеркальный лабиринт внутри датчика. Лабиринт служит для многократного удлинения проходящего лучом расстояния между источником и приемником, а значит значительного улучшения чувствительности системы. Детекторы такого типа способны обнаружить даже очень слабое задымление и предупредить окружающих об опасности. Помимо этого, Imou ZS2 реагирует и на значительный рост температуры, что характерно для появления открытого огня.
Этот датчик можно отнести к категории критически важных для безопасности людей, и поэтому он остается функционален даже без подключения к центральному блоку. При обнаружении пожара он независимо от системы включает собственную сирену, предупреждая всех об опасности. Работая в системе сигнализации, интегрированной в облачный сервис, он не только запускает общую сирену, но и инициирует отправку владельцу мгновенного сообщения о ситуации.
Таким образом удается избежать ложных тревог.
Генерация тревожных сообщений о потенциальной пожароопасной ситуации и оповещение службы охраны в режиме реального времени на тревожном мониторе. Оповещение служб охраны, лесничеств и МЧС о потенциальной опасности возникновения пожара.
Справа — пламя свечи, горящей в условиях невесомости фото NASA.
Инженеры NASA объявили о том, что они занимаются разработкой детекторов дыма для космических полётов. Кстати, эта задача оказалась настолько же актуальной, насколько и непростой. Для изучения особенностей горения в космических кораблях специалисты NASA запланировали два эксперимента.
Первый, проведённый в сентябре, имел целью определить размер частиц, образующихся в результате сгорания опытных образцов.
Что такое датчик дыма
- Специалисты протестировали домашние датчики дыма и утечки воды
- Тестируем датчики дыма, утечки газа и воды - Чудо техники
- В домах калужан начали устанавливать датчики дыма
- Демонстрация детекторов СИЗ, детектора опасных зон, распознавания лиц, детектор дыма и возгораний
- Обнаружение огня и дыма IP-камерой
- Ошибка в тексте
Детектор пожара и задымления Imou ZS2 для умного дома от Dahua
«Что это творится у нас тут? Кошмар какой!», — москвичей напугало чёрное кольцо в небе над Строгино. Спешим успокоить жителей Москвы: само по себе явление довольно частое. Полицейские задержали лжепожарных, которые устанавливали пенсионерам датчики дыма по завышенным ценам. Смотрите онлайн «Самая полезная программа»: как выбрать датчик. Детектор ионизационного дыма реагирует как на видимые, так и на невидимые продукты сгорания.
Похожие новости
- Как работает датчик дыма?
- Датчики дыма в квартирах. Почему важно их устанавливать
- Как работает датчик дыма?
- Как это работает? | Датчик пожара -
- Какие есть типы и виды дымовых извещателей
Злоумышленники устанавливали пенсионерам датчики дыма по завышенной цене
Но есть большая разница в принципах их детекции. Прежде всего обратим внимание на то, что дым, как и огонь, бывает разным. Есть так называемый быстрый дым, характерный для открытых пространств, где он относительно быстро рассеивается и перемещается, а также медленный дым, характерный для закрытых помещений. Важно понимать, что два этих явления совершенно по-разному воспринимаются компьютерным алгоритмом, который пытается их увидеть. Система, которая хорошо видит дым в помещениях, скорее всего, будет хуже работать на открытых пространствах, и наоборот. Общий критерий задымленности — это обычно снижение контрастности в какой-то локальной области пространства, которая при этом меняет свою форму. Обратите внимание на рис. Огонь, например, может быть детектирован как мерцающая область с изменениями интенсивности яркости.
Конечно, можно представить примеры сцен, где типичный детектор будет давать ложные срабатывания при совпадении факторов. Например, мерцающий монитор с ЭЛТ, колышущиеся шторы на ветру и т. Но все эти факторы можно свести к нулю, например, замаскировав эти участки изображения. Каким же образом детектор с определением возгорания по изображению способен дать дополнительный уровень безопасности объекту? И вся разница между ними будет именно в количестве ложных срабатываний. К сожалению, сложно говорить о том, когда компьютерное око будет способно заменить старого, доброго оператора. Я бы не стал делать ставку на компьютер в сложных алгоритмах видеоанализа, но, с другой стороны, очевидно, что там, где начинается система от 16 камер, «заканчивается» и человеческое внимание.
Документ вступит в силу с 1 марта 2023 года. Ранее в МЧС предложили разместить датчики дыма во всех жилых домах с любым количеством этажей. В ведомстве утверждают, что число спасенных жизней возрастет, если применение таких приборов станет массовым.
Распознавание огня с камер позволяет выявить возгорание на более ранней стадии и тем самым сократить возможные последствия ЧС. Как правило, область огня на изображении имеет характерный цвет и форму, хотя с формой не все так однозначно. Цвет огня на изображении меняется от оранжево-красного до белого, на средних областях огня можно разглядеть градиент цвета в центре огня, цвет огня также зависит от освещения и настроек камеры баланс белого. Примеры областей огня Форма огня может сильно меняться от кадра к кадру. При обучении нейронной сети на изображениях с огнем, сеть хорошо научиться распознавать огонь средних размеров от примерно от 60х60 пикселей, но при распознавания небольших областей огня возникнут сложности. На них структура огня не сильно прослеживается, и сеть научится находить небольшие оранжево-красные области на изображении с похожей формой. Но на изображении могут быть и другие предметы с таким же цветом и похожей формой: мигалки, фары, блики.
Для исключения ложных объектов из уже распознанных областей стоит учитывать динамику изменения области на серии кадров, здесь нам помогут LSTM сети. Таким образом, для распознавания огня используется следующий подход: сверточная сеть для поиска потенциальных областей огня в кадре по цвету и форме LSTM — сеть для анализа динамики области на серии кадров и для исключения ложных объектов мигалки, фары и т. Сеть обучалась как на безе изображений с огнем, так и на изображениях с ложными объектами. В качестве сети для извлечения признаков использовалась сеть resnet18. Пример видео с огнем База видео для обучения постепенно расширялась по ходу выполнения проекта. При первой итерации обучения детектора было выявлено, что на первой базе видео сеть хорошо обучаема для поиска области огня, но плохо устойчива к ложным ярким объектам с похожим цветом. Это сказалось не сбалансированность базы видео для обучения — небольшое количество видео с яркими ложными объектами. После этого было принято решение прогуляться в торговый центр и доснять требуемые видео: огни, лампочки, вывески, витрины.
Можно использовать видео с существующих камер для распознавания огня, и тем самым еще дополнительно повысить безопасность объекта.
В ряде случаев распознавание огня по камере может происходить в разы быстрее, чем при использовании штатных систем на основе пожарных извещателей. Да и количество камер на объектах сейчас такое, что они смотрят практически в каждый уголок. Например, тепловые и дымовые пожарные извещатели располагаются под потолком и имеют высокою инертность. Извещатели пламени в этом плане гораздо оперативнее, но из-за более высокой стоимости не так широко используются в офисных и торговых помещениях, как на производстве. Распознавание огня с камер позволяет выявить возгорание на более ранней стадии и тем самым сократить возможные последствия ЧС. Как правило, область огня на изображении имеет характерный цвет и форму, хотя с формой не все так однозначно. Цвет огня на изображении меняется от оранжево-красного до белого, на средних областях огня можно разглядеть градиент цвета в центре огня, цвет огня также зависит от освещения и настроек камеры баланс белого. Примеры областей огня Форма огня может сильно меняться от кадра к кадру. При обучении нейронной сети на изображениях с огнем, сеть хорошо научиться распознавать огонь средних размеров от примерно от 60х60 пикселей, но при распознавания небольших областей огня возникнут сложности.
На них структура огня не сильно прослеживается, и сеть научится находить небольшие оранжево-красные области на изображении с похожей формой. Но на изображении могут быть и другие предметы с таким же цветом и похожей формой: мигалки, фары, блики. Для исключения ложных объектов из уже распознанных областей стоит учитывать динамику изменения области на серии кадров, здесь нам помогут LSTM сети. Таким образом, для распознавания огня используется следующий подход: сверточная сеть для поиска потенциальных областей огня в кадре по цвету и форме LSTM — сеть для анализа динамики области на серии кадров и для исключения ложных объектов мигалки, фары и т. Сеть обучалась как на безе изображений с огнем, так и на изображениях с ложными объектами.
Датчики дыма в квартирах. Почему важно их устанавливать
Днём, когда дома можно застать по большей части пенсионеров, они ходят по подъездам и убеждают пожилых людей приобрести пожарные извещатели (датчики дыма). Цены на детекторы дыма зависят от производителя и дополнительных функций, встроенных в детектор. Из-за того что обычно дыма без огня не бывает, разработчики объединяют в одно целое детекторы дыма и огня. Отличительными особенностями детектора дыма модели Det-Tronics® SmokeWatchTM U5015 является улучшенный фотогальванический режим и обработка сигналов.