Срабатывание датчика дыма произошло в модуле «Заря» Международной космической станции (МКС). Детектор дыма имеет решающее значение для раннего обнаружения пожара в жилом, коммерческом, а также промышленном сегментах по всему миру.
Обзор датчика дыма Rubetek KR-SD02
Профессионалы эти приборы одобряют и говорят, современный уровень развития микроэлектроники уже вполне позволяет втиснуть в крошечный корпус неплохо работающий прибор. Датчики дыма все точечные оптико-электронные. Аналогичные, только проводные детекторы, устанавливают в новых домах сами застройщики. В Интернете встречаются жалобы, что сигнализаторы и газовые, и пожарные реагируют не на то, что нужно. Например, срабатывают на освежители воздуха или на строительную пыль во время ремонта. Тесты показали, что приборы ведут себя весьма достойно, ложных срабатываний не было. Что касается датчиков протечки воды, то они действительно оповестят о проблеме, но реальную пользу несут только те системы, которые умеют сообщать о тревоге хозяину на мобильный.
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. А часть похожих видео была исключена из обучения, чтобы сеть не переобучилась на них.
Систему целесообразно использовать совместно с классической пожарной сигнализацией для обеспечения дополнительной безопасности в местах массового скопления людей: в торгово-развлекательных центрах, кинотеатрах, музеях, школах, спортивных комплексах, метро, вокзалах и аэропортах и т. Кроме того система нашла широкое примение для обнаружения и локализации пожара в условиях, исключающих использование датчиков пожарной сигнализации: в парках, природоохранных зонах, лесных массивах и сельскохозяйственных объектах и т. Поэтому система не генерирует автоматическую пожарную тревогу, а отправляет оповещение о тревожном событии на пульт охраны, а оператор после проверки принимает окончательное решение о корректности тревоги и дальнейшем реагировании.
Эта система может работать не только на открытой местности леса, национальные парки, заповедники , но и в закрытых помещениях промышленных предприятиях, строительных площадках и местах массового скопления людей. Модуль детектирования дыма в реальном времени может анализировать видеоизображение от любых типов видеокамер, подключенных к системе. Его работа основана на специальных алгоритмах обработки видеоинформации, позволяющих распознавать наличие дыма и огня в видеоизображениях с высокой степенью надежности. При этом особое внимание уделяется отсеиванию ложных срабатываний, а все ключевые параметры алгоритмов обработки являются настраиваемые, что позволяет корректировать работу системы с учетом особенностей местности и объектов контроля. При срабатывании детектора дыма происходит автоматическое оповещение оператора звуком, сообщением на экране. Также в системе предусмотрена возможность настройки режима автоматической записи видео при обнаружении дыма.
Современные датчики дыма и их инновационные преимущества
Как видите, обычный себе датчик дыма, такие висят абсолютно везде, куда не взгляни. Детектор дыма WiFi с датчиком температуры и влажности 2,4 GHz Предупреждение о пожаре. Умные детекторы дыма включают в себя функции самотестирования для контроля заряда аккумулятора и правильной работы датчика. прояснить, могут ли детекторы дыма обнаруживать вейп, а также факторы, влияющие на их чувствительность к пару. Детектор дыма представляет собой небольшое устройство, как правило, в пластиковом корпусе, которое устанавливается в помещении, чтобы улавливать дым на ранних стадиях его. «Автоматические датчики фиксации задымления стоят недорого (около 300 рублей), но способны громким сигналом разбудить спящих людей и их соседей, предупредить о.
В МЧС рассказали, почему детекторы дыма могут быть закрыты колпачками
Видеоматериалы с демонстрацией наших детекторов: Контроль сиз, касок, перчаток, детектор возгорания, контроль персонала. В Нидерландах компания McDonalds представила собственный «умный» датчик дыма — McDelivery Detector. Автомобильный детектор дыма Vevor высокоэффективен при обнаружении утечек даже в труднодоступных местах.
Как работает датчик дыма?
Все новости » Они обманули порядка 30 человек В Москве задержали трех аферистов, которые продавали пенсионерам пожарные датчики по завышенной цене, сообщает МВД. Задержаны двое мужчин и женщина, которые обходили квартиры москвичей под видом инспекторов МЧС.
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. 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.
Модуль будет доступен в рамках версии 4.
Последние новости.
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. 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.
Датчик дыма
Кроме того система нашла широкое примение для обнаружения и локализации пожара в условиях, исключающих использование датчиков пожарной сигнализации: в парках, природоохранных зонах, лесных массивах и сельскохозяйственных объектах и т. Поэтому система не генерирует автоматическую пожарную тревогу, а отправляет оповещение о тревожном событии на пульт охраны, а оператор после проверки принимает окончательное решение о корректности тревоги и дальнейшем реагировании. Таким образом удается избежать ложных тревог.
Сработали все три газоанализатора! Профессионалы, кстати, эти устройства одобряют, говорят, уровень развития микроэлектроники уже вполне позволяет втиснуть в крошечный корпус неплохо работающий прибор. Но надо уважать правила установки — потому что если включить, например, сигнализатор за 2000 рублей непосредственно в розетку шнура в комплекте нет и не над плитой, то предупреждение может и запоздать. А теперь проверим датчики дыма!
Проконсультировавшись со специалистами МЧС, мы решили проверить 4 беспроводных извещателя, все на батарейках её должно хватать на несколько месяцев работы , все точечные оптико-электронные. Аналогичные, только проводные детекторы устанавливают в новых домах сами застройщики. Мы закупили устройства — разные по цене и форме корпуса. Обустраиваем тестовую лабораторию в виде жилой квартиры, крепим извещатели на потолке и… поджигаем! Звук, конечно, не для слабонервных — сразу понятно, тревога! Нам опять повезло — сработали все датчики.
Даже удивительно, что для такого простого устройства такая серьёзная упаковка. В такой коробке и для подарка можно смело покупать. Внешний вид: Датчик сделан из качественного белого пластика. Качество изготовления — отличное. Заусенцев, щелей и т. Дизайн простой и неброский, аналогичный всем датчикам дыма. Впишется в любой современный интерьер.
Размер датчика: Высота — 40 мм Вес — 183 гр. Устройство состоит из крепления-основания и непосредственно датчика. К потолку или стене крепление привинчивается шурупами. Датчик соединяется с основанием при помощи простого быстросъёмного крепления.
Совмещение разных типов детекторов и возможность дополнительного визуального контроля со стороны оператора обеспечивают максимальную вероятность раннего обнаружения возгораний. Автоматическое распознавание плюс оценка оператора При любом сценарии оператор системы безопасности получит видео с места вероятного возгорания и сможет сразу оценить ситуацию. Сочетание преимуществ автоматического распознавания и квалифицированной оценки оператора обеспечивает наиболее быстрое и точное обнаружение огня и дыма, возможность скорейшей ликвидации возгорания и минимизации его последствий.
Клубы розоватого дыма в районе ТЭЦ-2 насторожили волгодонцев
Применение детекторов дыма и огня Revisor даёт возможность не только обнаружить потенциальное возгорание/задымление и оповестить органы правопорядка, но и быстро. В Нидерландах компания McDonalds представила собственный «умный» датчик дыма — McDelivery Detector. Инженеры NASA объявили о том, что они занимаются разработкой детекторов дыма для космических полётов.
В Москве задержаны мошенники, продававшие дорогие датчики дыма пенсионерам
В его детектирующей камере установлен светодиод, который постоянно испускает луч света. О том, что светодиод работает, мы узнаем по миганию красной лампочки на детекторе, установленном на потолке. Камера сконструирована так, что луч света от светодиода не попадает на фотоэлемент, а проходит над ним, поэтому электрическая цепь в камере разомкнута. Но когда дым достигает камеры детектора, он рассеивает луч света, поэтому его часть попадает на фотоэлемент, возникает ток и раздается громкий сигнал тревоги. В этом устройстве нет радиоактивного элемента. Оба типа детекторов вполне действенны, однако ионизационный быстрее реагирует на пылающий огонь с мелкими частицами сгорания, а фотоэлектрические датчики — на тлеющие пожары, где много дыма. Поделиться: Разные разности Память обезьян похожа на человеческую Наука постоянно добывает все новые и новые факты, подтверждающие сходство людей и обезьян и намекающие на то, что, как минимум, общий предок у человека и обезьяны был. И речь идет не о внешнем сходстве, а о более тонких вещах — о работе мозга. Камни боли Недавно в МГУ разработали оптическую методику, позволяющую определить состав камней в живой почке пациента. Это важно для литотрипсии — процедуры, при которой камни дробятся с помощью лазерного инфракрасного излучения непосредственно в почках.
Аналогично, некоторые детекторы более склонны к ложной активации от факторов окружающей среды, чем другие. Есть много различных типов детекторов дыма, часто используемые — ионизационный и фотоэлектрический. Детекторы ионизации Детектор ионизационного дыма реагирует как на видимые, так и на невидимые продукты сгорания. Этот детектор точечного типа содержит небольшой источник излучения, который генерирует электрически заряженные молекулы воздуха, называемые ионами. Использование радиоактивного источника с длительным периодом полураспада в сочетании с низким потреблением энергии обеспечивает долгий срок службы ионизационного детектора при минимальном техническом обслуживании. Детекторы ионизационного типа лучше реагируют на пламя огня, но не подходят для использования в местах, где следует ожидать высоких уровней радиоактивности окружающей среды. Высокая окружающая радиация снижает чувствительность детектора. Известно, что детекторы ионизации реагируют на частицы, не генерируемые огнем, и присутствие озона, аммиака или насекомых. Однокамерные ионизационные детекторы, установленные на больших высотах, обычно требуют изменения чувствительности во время монтажа. Фотоэлектрические детекторы Существует два типа фотоэлектрических детекторов: рассеяние луча и света, оба из которых состоят из источника света, системы коллимированных линз и светочувствительной ячейки. В фотоэлектрическом детекторе лучевого типа луч света направляется на фотоэлемент. Когда дым мешает лучу, инфракрасный свет, достигающий приемника, падает, инициируя сигнал. Фотоэлектрический детектор рассеяния света обнаруживает дым, воспринимая свет, отраженный частицами дыма. Когда частицы дыма достаточно плотны, чтобы отражать заранее определенное количество света, схема детектора активирует сигнализацию. Фотоэлектрические детекторы лучше реагируют на тлеющий огонь.
Особенностью таких датчиков было то, что основным элементом, обеспечивающим работоспособность прибора, был радиоактивный источник альфа-излучения, содержащий изотопы Плутония! Одного из самых опасных радиоактивных элементов, который применяется в качестве топлива для ядерных реакторов! В них использовался Америций-241 который, как и Плутоний входит в список особо опасных радиоактивных изотопов. Такие датчики довольно часто можно было встретить в свободной продаже вплоть до изобретения и ввода в широкую эксплуатацию фотоэлектронного детектора дыма, не содержащего радиоактивных веществ в своей конструкции. У таких датчиков есть определенный срок годности, после которого они согласно инструкции должны быть утилизированы, как радиоактивные отходы. Но зачастую под видом утилизации радиоактивные дымоизвещатели просто списывались и вывозились на свалку в лучшем случае, или просто выбрасывались куда попало.
В устройство встроен динамик и высокочувствительный микрофон с активной системой шумоподавления. Также имеется встроенная поддержка Amazon Alexa и Google Assistant. Это позволяет пользователям Amazon Alexa запрашивать потоковую передачу музыки из Amazon Music или Spotify, читать новости, проверять погоду управлять другими устройствами умного дома и т.
Новости с тегом - датчики дыма
До сих пор встречается на чердаках панельных домов, в ангарах, складах, бомбоубежищах и заводах. Контроля за этими датчиками не велось вовсе, хотя срок годности их ограничен и после его окончания радиоактивные вещества мигрируют из прибора, так как защитное напыление оксида титана быстро разрушается. И все бы не было так страшно, если бы не тот факт, что в качестве ионизатора дыма в этом приборе использовался смертельно опасный Плутоний-239 и продукты его распада - невероятно радио-токсичные и способные вызвать рак легких от вдыхания пылинки, на которой остался его след. К тому же, он сам может медленно перемещаться из прибора, как и все альфа излучатели. Но и это еще не все - в процессе распада накапливается не менее опасный изотоп Америций-241, который создает основной гамма-фон - и чем старше такой датчик дыма, тем выше уровень радиации. Превышение естественного фона в непосредственной близости от датчика колеблется от 20 до 500 раз, извлеченный же из прибора источник дает более 100 000 превышения естественного фона по гамме, бывали случаи радиоактивных ожогов при несоблюдении ТБ.
В Уфе, Казани, Ярославле и Москве в квартиры горожан звонят неизвестные, представляются сотрудниками газовой службы, разыгрывают целое представление и начинают возмущаться, как же хозяева до сих пор не обзавелись детектором утечки газа? И такое происходит по всей России. Незваные гости говорят, что президентский указ предписывает оборудовать квартиры датчиками, и как бы в виде одолжения разрешают вне очереди и с большой скидкой купить у них этот самый прибор всего за 4900 рублей. Некоторые жертвы аферистов потом что-то начинают подозревать и смотреть на датчик с недоверием. На самом деле в нормативной базе нигде нет положения о том, чтобы в законодательном порядке устанавливались такие сигнализаторы в быту, установка таких устройств — добровольное желание самого владельца квартиры. Эксперты объясняют — мошенникам верить не стоит, они пользуются неумением людей быстро ориентироваться в условиях постоянно меняющихся законов. Устанавливать детекторы утечки газа необязательно, а в магазинах эти приборы стоят гораздо дешевле, чем у распространителей, — 800, 2000 и 3600 рублей.
Продать старушке пытались вот такой пожарный извещатель. Если по простому - датчик дыма. Это полностью автономный прибор. Он оснащен динамиком и работает от обычной батарейки. Вот только реальную стоимость извещателя злоумышленники увеличили в 40 раз. Хотя в общем-то в розничной продаже он, его можно приобрести за 250 рублей» Злоумышленники бывают очень убедительны. Они, как правило, одеты в униформу, готовы предъявить служебное удостоверение. 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.
Если объект идентифицирован как нарушитель, электронная схема формирует сигнал тревоги. Однако ультразвуковые датчики обладают некоторыми недостатками: Малый радиус действия Отсутствие реакции на очень медленное движение Негативное воздействие ультразвука на животных 2. Микроволновые Микроволновые объёмные датчики также работают на эффекте Доплера, но вместо ультразвукового излучения, прибор генерирует сверхвысокочастотные СВЧ колебания частотой 5-12 ГГц. Сравнение частот выполняется интегральным компаратором, а дальнейшую обработку сигнала выполняет микропроцессор. СВЧ объёмные датчики отличаются высокой чувствительностью и реагируют на любую скорость перемещения объекта. Радиус действия микроволнового датчика может достигать 15 метров. При этом объёмные датчики сигнализации, работающие в СВЧ диапазоне, имеют ряд серьёзных недостатков: Микроволновый датчик стоит дороже других моделей Высокий уровень проникновения СВЧ излучения Неблагоприятно действуют на человека Высокая стоимость определяется ценой на СВЧ микросхемы, которые сложны и дороги в производстве. Микроволновое излучение свободно проникает через стены, выполненные из дерева или гипсокартона. Поэтому объёмный микроволновый датчик, установленный в помещении, взятом под охрану системой сигнализации, может сработать из-за движения в соседней комнате.