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火災警報及預警系統 現在工安問題越來越被重視,其中最基本的問題便是火災.一個工廠發生火災,不僅僅是財物的損失,更嚴重的是造成人員的傷亡,也將造成公司無形的商譽損失及環境的污染。透過本系統具備影像煙火偵測,利用多種紅外線感知器,熱成像攝影機進行大小不同範圍溫度異常偵測,以及AI 深度學習化學品易燃物追蹤監測,構成火災警報預警完整解決方案。

 

一二三視的火災警報及預警系統特色

 

◆  眼見為憑

 

傳統的火警系統無法看到現場即時影像無法判斷是否誤報及無法

掌握現場實際狀況。

 

  完全掌握核心技術

 

100% 自主研發以傳統演算法結合AI 深度學習在不斷提升偵測率下

仍能有效降低誤報率

 

  快速反應

 

 比市面上其他影像煙火偵測系統能在較短時間內偵測出煙火。

 

  開放式架構

 

 國際知名德系廠牌必須採用其自有廠牌的 IP Cam。 而本系統使用任何廠牌, 

 ONVIF 或 RTSP 協定之IP Cam 即可並可與既有NVR系統整合同時也可與傳統

 火警系統一起搭配使用 

 

   完整解決方案

 

本系統具備影像煙火偵測利用多種紅外線感知器熱成像攝影機進行大小

不同範圍溫度異常偵測以及AI 深度學習化學品易燃物追蹤監測構成

火災警報預警完整解決方案 

 

 

以下我們就最新的 智能火災警報及預警系統分成三個層次功能介紹:

 

1,第一層:影像辨識煙火偵測

 

  傳統的煙霧偵測器裝置於天花板產生煙時 煙升至天花板

觸動警報需  較長時間 而且偵測範圍有限。如果是在大型挑高的工廠、

倉庫或是戶外煙霧  偵測器就派不上用場了。  利用影像辨識的方式產生

立即偵測到。 影像辨識也可同時偵測是否 火焰。以目前IP Cam

網路的普及用低成本 進行大範圍的佈進行第一 階段的偵測。當然

影像辨識的缺失是易光影天候 干擾 尤其是戶外風大 煙被吹散便無法辨識。

但好處是可以立即掌握現場影像 一個很重要的突破過去使用傳統的感知

發生警報 無法確認是真的還是誤報 如今即時取得現場影像 是稀鬆平常的事

警衛人員不需時時盯著螢幕監看 當發生警報時再立即看即時影像以確認是否有火災。

根據巴黎聖母院 火災事件 的描述就是一個鮮明的例子火警系統觸發警報

但不知火源在哪等到確定火源 火勢已一發不可收拾至於是否如狼來經常誤報

就要看影像辨識演算法的好壞 要求要低的誤報率不可漏報同時偵測反應時間要快 。 

 

2 二層:熱成像,溫度感應偵測

 

 所有的燃燒皆是因為物體溫度達到燃點而產生。如果利用即時非接觸式溫度量

     物體溫度發生異常升高其未達到燃點起火便立即發出警示並加以處理

    即可以達到預先防範火災發生的目的 

  過去的熱成像攝影機多用於國防軍事或工業價格非常昂貴如果是用在火災

  預警並不需要高解析度、遠距離精準的溫度量測。隨著商用化的發展相關的

  設備或紅外線熱感應元件的取得及價格已大幅降低在國內已可製造。本系統

  採用3個等級的熱成像或紅外線溫度感應器

 

  (a) 320*240(CIF)640*480(D1)解析度熱成像攝影機

 

適用於大範圍遠距離偵測,配合影像分析演算法,可不受光影天候干擾,

有效偵測溫度的變化。但其價格昂貴適合使用在高溫 (攝氏溫度達數百度) 

大範圍重要區域或戶外環境。

 

  (b) 80*80解析度熱成像攝影機

 

適用於5公尺以內5公尺*5公尺範圍(Field of  View:FOV)的偵測。

配合影像分析 演算法可偵測多個局部範圍溫度及形狀的變化例如

管線氣()體外洩也可偵測。它的價格可以在台幣3.5萬元左右。

 

  (c) 16*12或單點溫度感知器

 

它稱不上是熱成像,可以偵測40公分以內 40公分*40公分範圍(FOV) 的溫度變化

  可以設定一臨界值 當溫度超過此臨界值則發出警報其價格可低於台幣

 5千元以下。可以用RS-485LoRa低功耗、長距離、穿透力強的無線傳輸方式

     大量佈建於可能起火的角落例如馬達、傳動摩擦裝置、電熱器、烤箱、配電箱、

 插座等等會產生熱源或有易燃物的地方。

 

 

3三層:針對危險易燃物易爆化學品或其他異常狀況的偵測

 

這些危險物品都有特定的容器儲存可以利用AI Deep Learning 方式訓練辨識這些

容器是否安置於指定位置 ? 是否遵循安全作業規範 ? 是否有傾倒現象 ? 也可以

搭配傳統演算法或感知器偵測附近是否有其他危險因子例如火花、溫度異常、

容器外洩或是在非作業時段有人在附近有人搬動情況等等。有任何異常立即將

影像傳給相關人員判斷採取必要措施以免造成不可挽救的災難。但必須注意的

不同作業  現場狀況不同具備客製化的能力。 

 

 

 

 

 

 

 

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