Дом > Новости > Новости отрасли > обнаружение дыма
Новости
Новости отрасли
Новости компании
Сертификация
Продукты боковой панели
Последние новости

Разница между сферы охвата и применения ИБП и EPS мощности

Разница между сферы охвата и применения ИБП и EPS мощности ИБП Принцип работы и кла...

Что такое инфракрасный датчик

Что такое инфракрасный датчик Инфракрасная сенсорная система используется для ...

Как Магнитный контакт Датчик работает

Как Магнитный контакт датчик работает? Магнитные контакты являются наиболее расп...

Активные инфракрасные и пассивные инфракрасные функции сигнализации, различия и применение

Активные инфракрасные и пассивные инфракрасные функции сигнализации, различия и ...

Безопасность в системе GSM

Безопасность в системе GSM В результате недавних основных споры с участием Дэвида ...

Кнопка аварийного сброса тревоги

Кнопка аварийного сброса тревоги       Кнопка аварийного сброса,он ...

Как купить дом охранной сигнализации продукты

[Abstract] домашняя охранная сигнализация продукт является использование различных в...

Как выбрать Отдельного управление с помощью клавиатуры

  Качество и эксплуатационные преимущества иНедостатки контроля доступа изолир...

Как установить систему контроля доступа?

Как установить систему контроля доступа? Есть целый ряд обязанностей, которые при...

Продукты контроля доступа SMQT прошли сертификацию ISO

Продукты контроля доступа SMQT прошли сертификацию ISO 27 марта 2018 года SMQT провела с...
Свяжитесь с нами
Адрес: Комната 211, 2-й этаж, Чжунчжи NEXone, улица Цинцюань и район Лунхуа, Шэньчжэнь, Китай
Почтовый индекс: 518109
Телефон: 86-755-82838361/62/63
Электронная почта: sales@eiseis.com
sales@2eiseis.com<
Связаться сейчас
Делиться

обнаружение дыма

обнаружение дыма

Хелен Ли SMQT 2016-06-14 16:43:59

обнаружение дыма


При возникновении пожара, минимальное время задержки обнаружения имеет решающее значение для минимизации ущерба и спасения человеческих жизней. Датчики тока дыма по своей природе страдают от транспортной задержки дыма от огня к датчику. Система обнаружения дыма видео не будет иметь эту задержку. Кроме того, видео датчик объема, а не датчик точки. Датчик точка смотрит на точку в пространстве. Эта точка не может зависеть от дыма или огня, так что дым не будет обнаружен. Датчик объема потенциально контролирует большую площадь и имеет гораздо более высокую вероятность успешного раннего обнаружения дыма или пламени.    

Обнаружение видео дыма является хорошим вариантом, когда дым не распространяется в "нормальной" манере, например, в туннелях, шахтах и ​​других районах с принудительной вентиляцией, а также в районах с стратификации, например, ангаров, складов и т.д. Видео также хороший вариант для больших, открытых площадках, где не может быть никакого тепла или распространения дыма к неподвижной точке, например, лесопильные заводы, нефтехимические заводы, лесные пожары и т.д.     

Исследования в области обнаружения дыма с помощью камер наблюдения стали очень активно в последнее время. Так же, как старая поговорка "где есть дым есть огонь" путы, раннее обнаружение дыма относится к жизни и имущества безопасности людей. 

При обнаружении дыма видео, можно решить две проблемы в традиционных детекторов дыма, которые в основном базируются на частицу s
ampling: 1. Традиционные детекторы дыма требуют непосредственной близости от курить.   
2. Как правило, они не дают информации о местоположении огня, размер, степень горения и т.д. Однако, обнаружение видео дыма по-прежнему имеет большие технические проблемы с момента ее течения производительность хуже, чем у традиционных частицеподобных детекторы на основе выборки с точки зрения скорости обнаружения и ложной Скорость сигнала тревоги. 

В основном это связано со следующими причинами с сигналом видео дыма:  
 1) Изменчивость плотности дыма, освещение, разнообразным фоном, мешая нежестких объектов и т.д. 
 2) Ни один из примитивных черт изображения, таких как интенсивность, движение, края и затенения не характеризует дым хорошо.  
 3) Визуальный образец дыма трудно модели. 


Существующие методы    

В последнее время было предложено несколько методов обнаружения дыма из видео, захваченного в видимом спектра действия. Эти методы позволяют использовать такие визуальные подписи, как движение, край, затенения и геометрии дымовых регионов. Затем они используют байесовский анализ, или на основе правил анализа, чтобы решить, обнаружен ли дым. 

Основные представительные методы обобщены в следующем:   

1. Фудзивара и Тэрада 

[1] предложил использовать фрактальные концепции кодирования для извлечения дыма из областей изображения. Они использовали свойство самоподобия дыма форм для поиска признаков дыма областей в коде создаваемого фрактального кодирования изображения.  

2. Kopilovic и др. 

[2] воспользовались нарушения в движении из-за нежесткости дыма. Они вычисляются поле оптического потока с использованием двух соседних изображений, а затем использовали энтропию распределения направлений движения в качестве ключа, чтобы дифференцировать движение дыма от движения без дыма.  

 3. Töreyin и др. 

[3] извлеченные признаки изображения, такие как движение, мерцание, края размытости сегмента перемещения, мерцает, и края размывания регионы из видео. Методы для извлечения этих функций были вычитание фона, временное вейвлет-преобразование, и пространственное вейвлет преобразование.  

4. Висенте и Guillemant 

[4] извлечены из локальных движений кластерного анализа точек в многомерном пространстве временного вложения с целью отслеживания локальных динамических огибающие пикселей, а затем используемые функции распределения скоростей гистограммы различать дыма и различных природных явлений, таких как облака и ветро- кинул деревья, которые могут вызвать такие конверты.  

5. Греч-Чини 

[5] используется более 20 функций изображения, такие как процент изменения изображения, корреляции, дисперсии и т.д., извлеченные из обоих эталонных изображений и текущих изображений, а затем использовали в правилах первого байесовской-анализ следующего правила на основе или метод, чтобы дифференцировать движение дыма от движения без дыма.