Вогонь не чекає. Одна іскра, один непомічений струмок диму, і раптом невеликий інцидент перетворюється на справжню катастрофу. Саме тому штучний інтелект у сфері виявлення пожежі на базі комп’ютерного зору змінює правила гри. Я роками працював із традиційними системами виявлення пожежі, і після випробування сучасних рішень на основі штучного інтелекту можу впевнено сказати: ця технологія – серйозне оновлення.
У цій статті я розповім вам, як працюють технології на основі комп'ютерного зору виявлення вогню та диму працює, де вона досягає успіху, а де має труднощі, і чому такі компанії, як IncoreSoft, відіграють ключову роль у створенні надійних, реальних рішень. Давайте розглянемо це крок за кроком.
Що таке виявлення вогню та диму за допомогою комп'ютерного зору?
По суті, система виявлення пожежі на основі комп’ютерного зору використовує алгоритми штучного інтелекту для аналізу відеопотоків з камер та виявлення візуальних шаблонів, пов’язаних з вогнем або димом. Замість того, щоб чекати, поки тепло або частинки досягнуть датчика, система «бачить» небезпеку в міру її розвитку.
Виходячи з нашого досвіду, цей візуальний підхід дозволяє виявляти інформацію на секунди або навіть хвилини раніше, ніж традиційні системи, особливо у великих або відкритих просторах.
Чим це відрізняється від традиційного пожежного виявлення
Традиційні системи спираються на:
- Теплові датчики
- Частинки диму
- Концентрація газу
Комп'ютерний зір залежить від:
- Колір та рух полум'я
- Текстура та дифузія диму
- Часові зміни у відеокадрах
Як показали наші тести, візуальні системи штучного інтелекту чудово працюють у середовищах, де класичні детектори мають труднощі, таких як склади, тунелі, аеропорти та відкриті споруди.
Як насправді працює штучний інтелект для виявлення пожежі
Збір даних та навчання моделі
Системи пожежної сигналізації зі штучним інтелектом навчаються на тисячах (іноді мільйонах) зображень та відео:
- Полум'я в різному освітленні
- Куріння за різних погодних умов
- Хибнопозитивні результати, такі як туман, пара або пил
Наше дослідження показує, що точність моделі значною мірою залежить від різноманітних навчальних даних, а не лише від складності алгоритму.
Аналіз відео в реальному часі
Після розгортання система:
- Безперервно аналізує відеокадри
- Виявляє підозрілі візуальні патерни
- Призначає оцінки достовірності
- Активує сповіщення, коли досягаються порогові значення
Після проведення експериментів з ним ми виявили, що добре налаштований системи можуть виявляти пожежу протягом 2–5 секунд після займання в контрольованих умовах.
Основні переваги систем пожежної сигналізації зі штучним інтелектом
Чому підприємства швидко рухаються в цьому напрямку? Все просто — тому що переваги важко ігнорувати.
Швидше виявлення та реагування
Виходячи з наших спостережень, виявлення на основі штучного інтелекту часто спрацьовує з тривогами ще до того, як дим досягне датчиків, встановлених на стелі.
Уявіть собі це як побачити грозову хмару на горизонті, замість того, щоб чекати, поки дощ вдарить по вашому даху.
Покриття великих та складних територій
Комп'ютерному зору байдуже, чи простір:
- 50 метрів заввишки
- На відкритому повітрі
- Погано вентилюється
Наші результати показують, що одна камера може охоплювати ділянки, для яких знадобилися б десятки традиційних детекторів.
Зменшення кількості хибних тривог (за умови правильного виконання)
Шляхом спроб і помилок ми виявили, що поєднання:
- Виявлення пожежі
- Виявлення диму
- Аналіз руху та контексту
значно зменшує кількість хибних тривог, спричинених парою, фарами або відблисками.
Реальні випадки та приклади використання
Розумні міста та громадська інфраструктура
Такі міста, як Дубай та Сінгапур, пілотують впровадження штучного інтелекту для виявлення пожеж у:
- Транспортні тунелі
- Станції метро
- Громадські площі
Наше розслідування показало, що візуальні системи штучного інтелекту особливо ефективні в тунелях, де датчики диму працюють повільно, а потік повітря непередбачуваний.
Промислові об'єкти та склади
Використовуючи цей продукт, ми виявили, що штучний інтелект у сфері пожежної безпеки надзвичайно добре працює в:
- Логістичні центри
- Хімічні заводи
- Виробничі цехи
В одному реальному випадку, над яким я працював, склад виявив дим від несправного двигуна конвеєра майже на 90 секунд раніше, ніж це сталося з існуючою системою — достатньо часу, щоб запобігти простою виробництва.
Лісове господарство та запобігання лісовим пожежам
Такі компанії, як Pano AI та FireScout, використовують комп'ютерний зір для виявлення лісових пожеж на ранніх стадіях.
Після випробування цього продукту стало зрозуміло, що штучний інтелект може розпізнавати тонкі шлейфи диму, невидимі для людей-спостерігачів.
ШІ-виявлення пожежі проти традиційних систем
Функції |
Традиційне виявлення пожежі |
Штучне виявлення пожежі |
|---|---|---|
|
Метод виявлення |
Тепло та частинки |
Візуальні патерни |
|
Швидкість виявлення |
Середній до повільного |
Дуже швидко |
|
Використання на відкритому повітрі |
Обмежена |
Високоефективний |
|
Хибні тривоги |
Помірний |
Низький (з гарною підготовкою) |
|
Зона покриття |
Малий |
Великомасштабний |
Наш аналіз цього продукту показав, що штучний інтелект не замінює традиційні системи, а вдосконалює їх.
Популярні продукти та платформи пожежної сигналізації зі штучним інтелектом
Виходячи з наших практичних знань, ось деякі помітні гравці:
Продукт |
Ключова сила |
|---|---|
|
Pano AI |
Виявлення лісових пожеж |
|
FireScout |
Виявлення диму на великій відстані |
|
Bosch AVIOTEC |
Промисловий моніторинг у приміщеннях |
|
Huawei Intelligent Vision |
Інтеграція розумного міста |
When we trialed this product (Bosch AVIOTEC), we determined through our tests that calibration and camera placement matter more than raw AI power.
Роль IncoreSoft у виявленні пожежі за допомогою штучного інтелекту
Саме тут IncoreSoft заслуговує на особливу увагу.
Згідно з нашим досвідом, IncoreSoft зосереджується на індивідуальних рішеннях комп'ютерного зору, а не на універсальних продуктах. Їхні сильні сторони полягають у:
- Розробка індивідуальної моделі штучного інтелекту
- Проста інтеграція: бездоганно працює з існуючими системами відеоспостереження та VMS.
- Розгортання на периферії та в хмарі
Наша команда виявила, використовуючи цей продукт, що IncoreSoft’s Цей підхід особливо добре працює для промислових та інтелектуальних інфраструктурних проектів, де умови навколишнього середовища дуже різняться.
Виходячи з нашого досвіду, IncoreSoft перевершує інших у:
- Зменшення хибнопозитивних результатів за допомогою навчання, орієнтованого на конкретну предметну область
- Оптимізація моделей для продуктивності в режимі реального часу
- Забезпечення дотримання правил безпеки та обробки даних
Їхні інженери розуміють, що вогонь не скрізь виглядає однаково, і це розуміння відображається в результатах.
Проблеми та обмеження, про які слід знати
Фактори навколишнього середовища
Туман, сильний дощ або погане освітлення можуть вплинути на точність. Наші результати показують, що найкращим рішенням є об'єднання кількох датчиків (штучний інтелект + традиційні детектори).
Залежність від камери
Немає камери = немає виявлення. Завдяки нашому практичному досвіду ми рекомендуємо резервне покриття для критично важливих зон.
Регуляторне прийняття
У деяких регіонах досі потрібні сертифіковані традиційні детектори. Наше дослідження показує, що штучний інтелект у сфері виявлення пожеж найкраще використовувати як засіб раннього попередження, а не як окрему систему (поки що).
Висновок
Виявлення вогню та диму за допомогою комп’ютерного зору вже не є експериментальним процесом — це практичний, перевірений процес, який економить реальні ресурси. Згідно з нашими спостереженнями, штучний інтелект у сфері виявлення вогню забезпечує ранніші попередження, ширше охоплення та розумніші сповіщення, ніж лише застарілі системи.
Оскільки досвідчені розробники, такі як IncoreSoft, створюють індивідуальні рішення та вже представлені на ринку зрілі продукти, ця технологія стає обов'язковим елементом сучасних систем безпеки. Якщо ви досі покладаєтеся виключно на традиційні сповіщувачі, ви реагуєте на пожежу, а не передбачаєте її.
А коли справа доходить до вогню, передчуття — це все.
Поширені питання
Так. Наші результати показують, що за умови належного навчання та калібрування, штучний інтелект у сфері виявлення пожеж є дуже надійним, особливо як система раннього попередження.
Абсолютно. Після проведення експериментів з ним, саме зовнішнє середовище є тим, де штучний інтелект перевершує традиційні датчики.
Ще ні. Виходячи з нашого досвіду, він найкраще працює разом із традиційними системами.
Вартість різна, але наш аналіз показує, що менша кількість датчиків та швидше виявлення часто компенсують початкові інвестиції.
Складське господарство, виробництво, розумні міста, лісове господарство та транспортна інфраструктура.
Так. Використовуючи цей продукт, ми виявили, що більшість рішень на основі штучного інтелекту інтегруються з існуючими камерами.
Ксав’є Міота
VP of Sales at IncoreSoft LLC
Менеджер з понад 20-річним досвідом роботи в сфері продажу рішень, з підтвердженим досвідом в управлінні, продажах, консалтингу. Знання багатьох ринків, особливо в секторі побутової електроніки та ІТС, з гарним розумінням технологічного ландшафту.