Автономные детекторы дыма устанавливаются в каждом помещении жилого дома или квартиры (за исключением лестничных клеток, санузлов. На Международной космической станции (МКС) в модуле «Заря», который относится к российскому сегменту, сработал датчик дыма.
Как это работает? | Датчик пожара
За заоблачную цену они предлагают им датчики дыма — пугают тем, что их установка обязательна по закону. С вопросом, правду ли говорят продавцы за дверью и как не остаться обманутым, обратились обеспокоенные челнинцы. Александр Еговкин до сих пор в шоке от наглости продавцов якобы обязательных датчиков дыма. В квартиру его 89-летней матери они постучались, угрожая штрафом и требуя купить противопожарное оборудование за 3 тысячи рублей. У пенсионерки было только две — продавцы согласились и на это. Александр Еговкин, челнинец: «Не в материальном смысле меня это волнует, а в том, что ветеранов-старичков практически обманывают, ну как детей». В окружении мужчины это не первый случай — на такой же обман попались его знакомые, но им удалось вернуть деньги. Чтобы прояснить ситуацию, мы отправились в фирму, продающую противопожарные приборы.
И хотя вывеска отсутствовала, по координатам фирмы, указанным в чеке, выходило, что мы пришли по адресу.
Вот только настоящие госслужащие никогда ни чем не торгуют. Просто не имеют на это права, подчеркивают в областном управлении МЧС. Поэтому различные коммерческие предложения от людей в форме должны сразу же насторожить. Александр Лазарев, зам. Но ни в коем случае наши сотрудники не предлагают какие-то платные услуги. Продавать какие-либо приборы, оборудование. Это мошенники. В любом случае, если человек столкнулся с такой проблемой, можно позвонить по телефону доверия 299 - 999» Во вторник мошенники посетили 52-й дом на улице Калинина.
После их ухода Юлия Середа специально обошла соседей по подъезду. Оказалось, что до того, как злоумышленников спугнули, они успели посетить всего одну квартиру. Сергей Веселов, Сергей Тютин. Программа «Губерния» Поделиться: Нашли ошибку?
А часть похожих видео была исключена из обучения, чтобы сеть не переобучилась на них. При обучении на видео без огня скрипт с обучением ругался на отсутствие размеченных bbox с огнем, поэтому пришлось вставлять огонь в каждое видео с ложными объектами в видеоредакторе. При обучении YOLOV2, чтобы не происходило переобучения, использовалась предобработка данных — аугментация: случайный кроп изображения, изменение яркости и насыщенности.
Пример видео для обучения Изначально YOLOV2 первый входной слой изображения был задан размерами 672х672 пикселей, но, как показало обучение и тестирование, детектор неуверенно справлялся с огнями маленького размера, поэтому было принято решение увеличить разрешение входного слоя до 896х896 пикселей. Это помогло повысить точность для расписывания небольших огней, но и снизило производительность сети YOLOV2, возможно к этому вопросу еще можно вернуться позже на стадии оптимизации алгоритма по скорости работы. Для автоматизации процесса разметки видео создан скрипт - область огня размечается автоматически на каждом кадре в заданной пользователем области ROI и на основе цветной маски огня, полученной из приложения Color Thresholder app в MATLAB. Для обучения из видео используется только каждый 5-7 кадр, на выходе мы получаем папку с кадрами видео и mat файл с разметкой: номер кадра — bbox[x, y, w, h]. Итоговая база видео содержит 4899 кадров из 38 видео. Но из обучения были исключены огни небольших размеров и относительно слабые, на которых сети сложно обучиться, и скорее всего, на них сеть может запомнить окружающий фон, а не сами характеристики огня, поэтому на практике точность детектирования будет ниже. Детектирование небольших областей огня на видео, не участвовавших в обучении Видео — Тестирование распознавания огня в кадре YOLOV2 Тестирование на нашей базе изображения выявило случаи, когда YOLOV2 все же распознавала ложные объекты как огонь.
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.
Второй состоится летом 2007 года, и в его ходе учёные планируют опробовать систему детектирования дыма.
Объясняя, зачем они этим занимаются, инженеры говорят, что последствия пожара в космосе могут быть разрушительными — как-никак, замкнутое пространство, причём на чью-либо помощь рассчитывать нельзя. В доказательство своей правоты они приводят множество жутких случаев, которые подтверждают опасность огня в таких условиях. Казалось бы, нужно всего лишь установить детекторы, которые в состоянии заметить дым. Но оказалось, что это несколько проблематично.
Установка детекторов дыма
Детектор Jalo Lento в виде «мотылька» за 2800 рублей и датчик RUBETEK KR-SD02 за 1200 засигналили, когда сгорел плафон от торшера, часть кресла и ковра. Читатель ТИА в народной новости рассказал, что в одном из тверских бизнес-центров детекторы дыма закрыты колпачками. Мужчина снова подключает детектор дыма и проверяет устройство, чтобы убедиться, что оно работает. Наш детектор дыма обладал патологической чувствительностью и не давал мне готовить на кухне.
Нейросетевой детектор дыма и огня в Macroscop 4.2 для быстрого и точного обнаружения возгораний
Жителям их раздают абсолютно бесплатно, при этом объясняя, как правильно устанавливать и пользоваться извещателями. На этой неделе автономные дымовые датчики появились в. Детектор дыма имеет решающее значение для раннего обнаружения пожара в жилом, коммерческом, а также промышленном сегментах по всему миру. прояснить, могут ли детекторы дыма обнаруживать вейп, а также факторы, влияющие на их чувствительность к пару. Нейросетевые детекторы распознают огонь и дым на видеоизображении в условиях, в которых классические средства пожарной сигнализации бессильны или малоэффективны.
Системы противопожарной видеоаналитики. Статья обновлена в 2023 году.
Для автоматизации процесса разметки видео создан скрипт - область огня размечается автоматически на каждом кадре в заданной пользователем области ROI и на основе цветной маски огня, полученной из приложения Color Thresholder app в MATLAB. Для обучения из видео используется только каждый 5-7 кадр, на выходе мы получаем папку с кадрами видео и mat файл с разметкой: номер кадра — bbox[x, y, w, h]. Итоговая база видео содержит 4899 кадров из 38 видео. Но из обучения были исключены огни небольших размеров и относительно слабые, на которых сети сложно обучиться, и скорее всего, на них сеть может запомнить окружающий фон, а не сами характеристики огня, поэтому на практике точность детектирования будет ниже. Детектирование небольших областей огня на видео, не участвовавших в обучении Видео — Тестирование распознавания огня в кадре YOLOV2 Тестирование на нашей базе изображения выявило случаи, когда YOLOV2 все же распознавала ложные объекты как огонь. 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.
Это поможет не отвлекаться на посторонние звуки при применении экстренных мер.
Питание и автономность Датчик газа Aqara работает от сети 220 В и является ретранслятором сигнала Zigbee, увеличивая радиус действия и стабильность соединения. Датчик дыма Aqara работает от литиевой батареи CR174504, что обеспечивает высокую автономность — до 10 лет работы без замены элемента питания. Как и другие устройства Aqara, датчик дыма предупредит о низком заряде батареи, чтобы вы успели заменить батарею до того, как она разрядится. Совместимость Оба детектора также обладают широкой совместимостью со сторонними экосистемами, включая HomeKit, Alice и IFTTT3, что позволяет детекторам подключаться к сторонним устройствам, Купить датчики газа и дыма можно в нашем интернет-магазине или у наших партнёров. На основе лабораторного теста Aqara.
Измерения в децибелах могут варьироваться в зависимости от расстояния и окружающей среды.
Для закрытых помещений. Производитель выпускает также более современную модель — ИП-212-55СМ, имеющую некоторые отличия от базовой. Кроме того, ИП-212-55СМ можно включать в локальный шлейф АПС — до 20 датчиков, а также подключать к нему выносное устройство световой сигнализации. Может монтироваться на стене, потолке, в том числе в подвесном с монтажным кольцом.
Размеры — 100 х 48 мм, вес — 0, 2 кг. Можно объединять в шлейф ПС — до 10 шт.
Например, срабатывают на освежители воздуха или на строительную пыль во время ремонта! Проверим, насколько велика проблема.
Берем газоуловитель и датчик дыма которые раньше других оповестили нас в экспериментах , и ещё два популярных устройства, о проверке которых нас попросили зрители — это беспроводной детектор угарного газа и портативный монитор качества воздуха Atmotube. На дезодорант, зажигалку, баллончик для проверки утечек газа все сенсоры срабатывали весьма сдержанно — только при высоких думаем, что нереально высоких концентрациях. Молчал лишь анализатор угарного газа — реагировать было не на что. Не знаем, чем вызваны жалобы в интернете, но в нашем тесте всё было достойно — острой проблемы ложных срабатываний мы не увидели.
Ещё одна проверка — датчики протечки воды! Принцип работы у всех такой: когда вода касается электродов, они замыкаются и происходит срабатывание. Датчики в тесте сработали. Конечно, реальную пользу несут только те системы, которые умеют ещё и сообщать о тревоге хозяину на мобильный.
Датчики дыма: типы, принципы работы и назначение
Происшествия 09. Предъявив удостоверения, путем обмана и злоупотребления доверием, они убеждали пенсионеров в необходимости приобретения и установки сигнализаторов загазованности и детекторов дыма. В случае отказа мошенники сообщали о том, что будут наложены штрафы.
Об этом сказал замглавы МЧС Анатолий Супруновский на «правительственном часе» в Госдуме с министром по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий Александром Куренковым 8 ноября. Она поинтересовалась у представителей МЧС, как решаются эти вопросы в регионах с учетом того, что ответственные за установку извещателей органы не определены. В МЧС ведут активную работу по установке автономных дымовых пожарных извещателей в жилых домах на протяжении последних пяти лет, заверил замглавы МЧС Анатолий Супруновский.
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. А часть похожих видео была исключена из обучения, чтобы сеть не переобучилась на них. При обучении на видео без огня скрипт с обучением ругался на отсутствие размеченных bbox с огнем, поэтому пришлось вставлять огонь в каждое видео с ложными объектами в видеоредакторе.
При обучении YOLOV2, чтобы не происходило переобучения, использовалась предобработка данных — аугментация: случайный кроп изображения, изменение яркости и насыщенности. Пример видео для обучения Изначально YOLOV2 первый входной слой изображения был задан размерами 672х672 пикселей, но, как показало обучение и тестирование, детектор неуверенно справлялся с огнями маленького размера, поэтому было принято решение увеличить разрешение входного слоя до 896х896 пикселей. Это помогло повысить точность для расписывания небольших огней, но и снизило производительность сети YOLOV2, возможно к этому вопросу еще можно вернуться позже на стадии оптимизации алгоритма по скорости работы. Для автоматизации процесса разметки видео создан скрипт - область огня размечается автоматически на каждом кадре в заданной пользователем области ROI и на основе цветной маски огня, полученной из приложения Color Thresholder app в MATLAB. Для обучения из видео используется только каждый 5-7 кадр, на выходе мы получаем папку с кадрами видео и mat файл с разметкой: номер кадра — bbox[x, y, w, h]. Итоговая база видео содержит 4899 кадров из 38 видео.
Но из обучения были исключены огни небольших размеров и относительно слабые, на которых сети сложно обучиться, и скорее всего, на них сеть может запомнить окружающий фон, а не сами характеристики огня, поэтому на практике точность детектирования будет ниже. Детектирование небольших областей огня на видео, не участвовавших в обучении Видео — Тестирование распознавания огня в кадре YOLOV2 Тестирование на нашей базе изображения выявило случаи, когда YOLOV2 все же распознавала ложные объекты как огонь.
В основе работы устройства лежит конденсация паров спирта на частицах дыма: частица визуально увеличивается, и прибор её фиксирует. Но в отсутствие гравитации в приборе циркуляция спирта нарушается, и P-Trak станет непригодным. Однако экспериментаторы нашли выход и сделали в приборе специальные желобки, которые должны были улучшить циркуляцию спирта.
Как показал опыт, это усовершенствование действительно сделало прибор работоспособным в космических условиях. Во время летнего полёта шаттла NASA планирует изучить особенности горения на разных этапах, а также подробнее исследовать возможности модифицированного детектора.
Современные датчики дыма и их инновационные преимущества
Инженеры NASA объявили о том, что они занимаются разработкой детекторов дыма для космических полётов. Нейросетевой детектор пожара (далее НСДП) – это программное обеспечение, которое на основании анализа изображения, поступающего с видеокамеры. При этом детектор дыма синхронизует свою работу с движением видеокамеры, и не дает ложных срабатываний при изменении положения камеры. Хотя детектор дыма в вашем доме защищает жизнь как вашу, так и ваших родственников, автономные детекторы дыма в Литве установлены всего в 16% жилых домов.
Датчики из «замороженного дыма» обнаруживают токсичные вещества в воздухе
| Датчики из «замороженного дыма» обнаруживают токсичные вещества в воздухе | В Москве задержали трех аферистов, которые продавали пенсионерам пожарные датчики по завышенной цене, сообщает МВД. |
| Военная и гражданская техника (дымоизвещатели) | В России создали первую антивейп-систему. «Известия»: в Петербурге разработали детектор вейпов для школ. |
| Современные датчики дыма и их инновационные преимущества | В регионе установлено более 1500 датчиков в домах многодетных семей и семей с детьми, находящихся в социально опасном положении. |
Демонстрация детекторов СИЗ, детектора опасных зон, распознавания лиц, детектор дыма и возгораний
Благодаря этому значительно увеличивается время работы без необходимости замены источников питания. При срабатывании датчик оповестит об опасной ситуации с помощью громкой встроенной сигнализации мощностью до 90 дБ, а система умного дома отправит push-уведомление или тревожное оповещение на смартфон. Таким образом, система обнаружения задымления эффективна для оповещения, даже когда никого нет дома. Кроме того, датчик дыма можно использовать в сценариях автоматизации.
Например, чтобы при срабатывании датчика дыма система умного дома Eltex подавала световой сигнал с помощью осветительных приборов.
Он разбудит Вас если Вы спите и предупредит, если Вы в другой комнате. В общем, поможет Вам сохранить здоровье, жизнь и имущество. Применение автономных извещателей Автономные детекторы дыма устанавливаются в каждом помещении жилого дома или квартиры за исключением лестничных клеток, санузлов, ванных комнат и прочих помещений с «мокрыми» процессами. Устанавливать извещатели следует в самой высокой точке потолка и желательно по центру комнаты. Не следует ставить извещатели там, где слабое движение воздуха — рядом с дверными проемами и в углах комнат. Критерии оценки извещателей У всех дымовых точечных извещателей одинаковый принцип работы, но так как их производят разные компании, то есть нюансы.
Они считаются одними из самых эффективных типов датчиков дыма, так как обладают высокой чувствительностью и способностью реагировать на различные типы горения. Современные оптические датчики дыма также обладают улучшенной стабильностью и меньшей вероятностью ложных срабатываний. Ионизационные датчики дыма используют радиоактивные элементы для создания ионизированного воздуха внутри датчика. При прохождении дыма через датчик, ионизация нарушается, что вызывает срабатывание тревожного сигнала. Несмотря на то, что ионизационные датчики были широко используются в прошлом, сейчас они сталкиваются с ограничениями, связанными с радиоактивными материалами и возможностью ложных срабатываний, вызванных паром воды или пылью.
Фотоэлектрические датчики дыма опираются на принцип рассеяния света. Они используют лазер или светодиоды для создания луча света, который пересекает воздух внутри датчика. При попадании частиц дыма в этот луч света происвозникает рассеяние, которое затем обнаруживается фотодетектором. Это срабатывает тревожный сигнал, указывающий на наличие дыма. Фотоэлектрические датчики дыма обладают высокой чувствительностью к мелким частицам дыма и обеспечивают надежное обнаружение пожара.
Они также меньше подвержены ложным срабатываниям, связанным с пылью или паром, в сравнении с ионизационными датчиками. Датчики дыма с использованием искусственного интеллекта ИИ : С развитием технологий ИИ в области безопасности, появляются датчики дыма, которые интегрируют искусственный интеллект для более точного и быстрого обнаружения пожара. Эти датчики способны анализировать данные и паттерны дыма, что позволяет им различать между дымом от пожара и другими источниками дыма, такими как пар или пыль. Благодаря обучению на большом объеме данных, датчики с использованием ИИ могут предсказывать и предотвращать пожары с большей эффективностью. Преимущества современных датчиков дыма Увеличенная надежность: Современные датчики дыма обладают высокой чувствительностью и надежностью, что позволяет им обнаруживать пожар на ранних стадиях и своевременно предупреждать об опасности.
Уменьшение ложных срабатываний: Благодаря применению новых технологий и алгоритмов, современные датчики дыма становятся менее подверженными ложным срабатываниям, вызванным пылью, паром или кухонными испарениями. Интеграция с системами безопасности: Современные датчики дыма могут быть легко интегрированы с другими системами безопасности, такими как системы пожарной сигнализации и автоматического пожаротушения, для более эффективного управления пожарной безопасностью. Дополнительные функции и возможности: Некоторые современные датчики дыма также обладают дополнительными функциями и возможностями, которые улучшают уровень безопасности.
Если пожар возникает ночью, когда люди спят, то большинство из них, по статистике, погибает, потому что не могут своевременно отреагировать на очаг возгорания. МЧС надеется на положительный эффект от установки датчиков. Ника ТВ.