Детектор дыма построен на классическом принципе рассеивания в дыму инфракрасного луча, проходящего через зеркальный лабиринт внутри датчика.
Этапы работы датчиков дыма
- Датчики газа и дыма – долгожданные новинки Aqara
- Обзор датчика дыма Rubetek KR-SD02 Обзоры пользователей
- Публикации
- В Ярославле задержали банду мошенников, продававших газоанализаторы: ВИДЕО
В Москве задержаны мошенники, продававшие дорогие датчики дыма пенсионерам
За заоблачную цену они предлагают им датчики дыма – пугают тем, что их установка обязательна по закону. Автономные датчики дыма продолжают устанавливать в квартирах и частных домах жителей Высокогорского района. Цены на детекторы дыма зависят от производителя и дополнительных функций, встроенных в детектор. Фото Детектор дыма и пожарная сигнализация на фоне действия с копировальным пространством.
Датчик дыма на основе нанопроводов в тысячи раз чувствительнее традиционного
Молодой человек в галстуке и с удостоверением долго рассказывал о преимуществах датчиков дыма. «Что это творится у нас тут? Кошмар какой!», — москвичей напугало чёрное кольцо в небе над Строгино. Спешим успокоить жителей Москвы: само по себе явление довольно частое. Детектор ионизационного дыма реагирует как на видимые, так и на невидимые продукты сгорания. В России создали первую антивейп-систему. «Известия»: в Петербурге разработали детектор вейпов для школ.
Кому дымовые датчики установят бесплатно
Новая система детектирования дыма на основе видеонаблюдения | Классификация датчиков дыма, принцип работы точечных, линейных, аспирационных и ионизационных извещателей, рекомендации по выбору, особенности датчиков для умного дома. |
Датчик дыма пожарный: назначение, виды и особенности | Это сверхлегкие материалы, которые также называют «замороженным дымом», поскольку они более чем на 99% состоят из воздуха. |
В Ярославле задержали банду мошенников, продававших газоанализаторы: ВИДЕО | В регионе установлено более 1500 датчиков в домах многодетных семей и семей с детьми, находящихся в социально опасном положении. |
Датчик дыма на основе нанопроводов в тысячи раз чувствительнее традиционного
«Jablotron JA-111ST-A» состоит из двух отдельных элементов: оптического детектора дыма и датчика температуры. От «золотых» водяных фильтров до дорогостоящих дымовых датчиков. Фото Детектор дыма и пожарная сигнализация на фоне действия с копировальным пространством.
Установка детекторов дыма
Детектор ионизационного дыма реагирует как на видимые, так и на невидимые продукты сгорания. Наш детектор дыма обладал патологической чувствительностью и не давал мне готовить на кухне. А ведь им, а еще малоимущим и многодетным, такие вот автономные датчики дыма и так положены.
Нейросетевой детектор дыма и огня в Macroscop 4.2 для быстрого и точного обнаружения возгораний
Детектор огня Детектор дыма До 2020 года в России для целей обеспечения противопожарной безопасности применялись и подлежали сертификации по ГОСТу только стандартные датчики — извещатели огня и дыма. В настоящее время произошли изменения — теперь в соответствии с ГОСТом Р 53325 можно применять еще и средства видеоаналитики - интеллектуальную систему для обнаружения возгораний и задымлений. Так, модули «Domination» можно применять как дополнение существующей системы, что, несомненно, станет идеальным решением по обеспечению безопасности на предприятиях, где нужен контроль обширной территории.
Используя левую клавишу мыши, выделите области, в которых будет осуществляться детекция появления огня или дыма.
Для корректировки областей используйте правую клавишу мыши. Добавление и редактирование зон. Для настройки чувствительности детектора измените значение ползунка Чувствительность.
Настройки чувствительности указываются отдельно для каждой зоны.
Приборы способны обнаруживать в воздухе частицы продуктов пиролиза даже при минимальной концентрации. Будучи включенным в адресно-аналоговую систему, датчик дыма контролирует изменение параметров воздуха в реальном времени. Устройство отслеживает динамику развития пожара с начальных стадий, исключает ложные срабатывания и подает сигнал тревоги раньше, чем сигнализации аналогового типа. Особенности использования адресно-аналоговых датчиков Пожарные извещатели адресно-аналогового типа имеют сложную конструкцию и расширенный функционал, а также увеличенную площадь охвата. При этом стоят они в разы дороже аналоговых устройств. Хотя относительно малое количество датчиков дыма способно обеспечить пожарную безопасность крупного объекта, распространены такие приборы пока только в больших городах. Кроме стоимости самих датчиков, на это влияют: цена ПО и приемно-контрольных устройств; необходимость профессиональной установки и пусконаладки, техобслуживания с установленной периодичностью; стоимость программного обеспечения. Тем не менее на некоторых объектах использование адресно-аналоговых датчиков задымления необходимо. К таковым относятся: многоэтажные здания; бизнес-центры со множеством офисных помещений; гипермаркеты; административные здания; развлекательные учреждения.
На перечисленных объектах под постоянным контролем находятся помещения, удаленные по нескольким направлениям. В таких условиях важно быстро обнаружить возгорание и выдать точное местонахождение пожарной команде для оперативного реагирования. Как работает адресный пожарный датчик дыма Это оборудование представляет собой ранний вид адресно-аналогового датчика, который имеет упрощенную схему. Отличие по принципу работы от аналоговых устройств заключается в следующем: при возгорании прибор не только подает тревожный сигнал, но и указывает точное место пожара, минимизируя время реагирования. Адресные датчики дыма используются в комплексах автоматических пожарных сигнализаций.
Электроны отправляются к катоду, положительно заряженные ионы — к аноду. В результате через зазор между электродами в ионизационной камере постоянно проходит ток определенной силы. Но стоит только дыму попасть в камеру детектора, как картина меняется. Частицы дыма захватывают ионы и нейтрализуют их. В результате ионы не добираются до электродов, и сила тока между ними падает. Система немедленно реагирует на эти изменения громким сигналом. Активность америция в детекторе очень слабая и составляет 0,9 микрокюри, или 33,3 тысяч распадов в секунду. Для сравнения: человеческий организм содержит природный радионуклид калий-40, активность которого лишь в девять раз меньше, 0,1 микрокюри. Альфа-излучение в таком варианте опасности не представляет. К тому же альфа частицы легко задерживаются любыми преградами.
В Москве задержаны мошенники, продававшие дорогие датчики дыма пенсионерам
Хорошо, что лифт приехал достаточно быстро, и мы благополучно оказались на улице. Проходя мимо детской площадки, взгляд остановился на компании молодежи, весело общаясь, они «красиво» дымили сигаретами никого не стесняясь. Погода стояла отличная, по пути к аэропорту мы еще не раз встречали курящих людей — около магазинов, кафе-ресторанов, на остановках общественного транспорта, возле входа в метро и на вокзале. От идеи до реализации Задача ставилась не просто фиксировать факт курения и ловить нарушителей, а в первую очередь постараться предупредить курящего человека о факте нарушения закона.
Более того, требовался именно детектор табачного дыма, способный улавливать дым в малой концентрации. Подобрать что-либо из имеющихся пожарных датчиков либо заявленный датчиков сигаретного дыма так и не удалось, хотя было протестировано не менее 10 различных образцов. Промышленный вариант На первоначальном этапе, наша команда разработала детектор табачного дыма и пламени AURA и полнофункциональную систему оповещения о курении.
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. 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.
И вся разница между ними будет именно в количестве ложных срабатываний. К сожалению, сложно говорить о том, когда компьютерное око будет способно заменить старого, доброго оператора. Я бы не стал делать ставку на компьютер в сложных алгоритмах видеоанализа, но, с другой стороны, очевидно, что там, где начинается система от 16 камер, «заканчивается» и человеческое внимание. Вердикт: будущее за симбиозом человек — машина.
Только таким образом сложные системы будут способны приносить пользу и не требовать при этом десятков операторов. Будущее точнее, уже почти настоящее в том, что компьютер с помощью средств видеоанализа будет выдавать человеку оператору тревожные инциденты, требующие действий, а человек не будет рассеивать свое внимание между мультикартинкой из 16 камер, а будет действовать по конкретным тревогам, которые отобрал ему компьютер. Например, система дает тревогу оператору: «в камере 13 был обнаружен дым» или «в камере 37 обнаружен огонь», при этом пожарная тревога может быть заведена именно на классический датчик, а оператор может отреагировать на раннее срабатывание или отклонить ее в том случае, если сочтет ее ложной. В случае, когда вы уверены в своих датчиках, эта система может работать даже в отложенном режиме без оператора вообще, т. И все равно она будет полезна, потому что вы знаете о том, что «классические» датчики сработают при пожаре, но при наличии времени и желания можете их опередить и оценить ситуацию по видеоизображению. С одной стороны, в закрытых помещениях системы с противопожарной видеоаналитикой явно не способны и не должны заменить «классические» противопожарные системы на базе датчиков. Здесь их функция — это дублирование системы и потенциально более раннее время срабатывания. У нас в России ситуация скорее всего еще хуже. Но, с другой стороны, при работе на открытых пространствах алгоритмы компьютерного зрения могут здорово помочь в спасении имущества и жизни наших сограждан. И здесь у них мало конкурентов.
Опасность таких датчиков заключается в том, что в результате коррозии радиоактивный препарат в старом, списанном дымоизвещателе давно негерметичен и, следовательно, при непосредственном контакте с содержимым такого датчика, случайно разобранным по незнанию, приведет к радиоактивному загрязнению Плутонием, что чрезвычайно опасно для здоровья в случае попадания этого изотопа в организм. Другим немаловажным негативным фактором является то, что источники, находящиеся в датчиках дыма, излучают помимо альфа-излучения еще и низкоэнергетическое гамма-излучение, образующееся при распаде Америция.
Низкоэнергетическое не означает безопасное, а скорее наоборот. Технический прогресс не стоит на месте и, следовательно, становятся доступными для приобретения бытовые дозиметры, которые благодаря использованию в их конструкции высокочувствительных счетчиков со слюдяным окном, способны легко зафиксировать гамма-излучение, исходящее от плутониевого или америциевого препарата. И если плутоний и америций в качестве источников использовались в довольно узкоспецифической пожарной технике, то такой изотоп, как Радий-226 пытались использовать, где только возможно, начиная от игрушек и заканчивая авиационной и военно-морской техникой.
«Купите датчик дыма». Стоит ли открывать дверь продавцам извещателей
Новый низкотемпературный процесс выращивания нанопроводов позволил создавать сверхвысокочувствительные ультрафиолетовые датчики дыма, располагаемые непосредственно на микросхеме. Получающиеся датчики в 10 000 раз чувствительнее к ультрафиолетовому излучению, чем традиционные. Исследователи из Университета Суррея, Великобритания, использовали оксид цинка, который обладает способностью улавливать и испускать ультрафиолет и уже длительное время успешно используется в датчиках дыма. Учёные преобразовали материал из плоской плёнки в структуру с щетинковидными нанопроводами, увеличив площадь поверхности и тем самым улучшив чувствительность и время реакции.
Детекторы AURA перспективно использовать в жилых помещениях, квартирах, апартаментах, коттеджах, для обеспечения безопасности. Наличие дополнительных опций, таких как - датчик температуры, влажности, движения и сенсора природного газа, выводят детектор на новый уровень устройств, для комплексов охранно-пожарной сигнализации. Вывод информации на мобильные устройства позволяет контролировать помещения и управлять настройками детектора в режиме реального времени.
Планы и перспективы Нам необходимо финансирование для реализации второго этапа нашего проекта. Доработка системы с автономным питанием и беспроводной передачей данных от детектора к контролеру вывода. А также разработка программного обеспечения для мобильных устройств. Планируемая дата выпуска рабочего прототипа - ноябрь- декабрь 2017 г.
Энергоэффективные устройства чувствительнее существующих приборов для контроля качества воздуха.
Исследование опубликовано в Science Advances. Читайте «Хайтек» в Исследователи из Кембриджского университета разработали изготовленные из высокопористых материалов датчики для контроля качества воздуха. Спроектировав форму отверстий в аэрогелях, ученые смогли при комнатной температуре обнаружить мельчайшие следы формальдегида, распространенного загрязнителя воздуха в помещениях. Ученые использовали для создания датчиков аэрогели. Открытая структура аэрогелей позволяет газам легко проникать внутрь и наружу.
Эти детекторы могут быть откалиброваны для получения высокой степени чувствительности в зависимости от защищаемой области. Детекторы дыма с линейным лучом Линейный луч детектора дыма работает по тому же принципу, что и фотоэлектрический датчик дыма, в котором источник света направлен на светочувствительный приемник. Разница заключается в том, что детектор этого типа состоит из двух отдельных блоков: источника света или передатчика, который излучает невидимый инфракрасный луч на расстояниях от 10,7м до 91,4 м на открытом пространстве, и приемника света. Этот тип детектора дыма имеет множество применений, таких как атриумы, терминалы аэропортов с очень высокими потолками, авиационные ангары, церкви и большие открытые помещения. Детекторы пламени Детекторы пламени в первую очередь предназначены для защиты областей, где ожидаемые пожары будут развиваться быстро, практически без зарождающихся и тлеющих стадий или где воспламенение происходит мгновенно например, в местах с воспламеняющимися жидкостями и горючими газами, при взрывах и вспышках.
Датчик пламени оптически воспринимает излучение, испускаемое пламенем или тлеющими углями. Типы детекторов пламени включают в себя: Инфракрасные ИК детекторы пламени Инфракрасный детектор пламени воспринимает свет на крайнем верхнем уровне светового спектра. Детекторы мерцающего пламени — это инфракрасные детекторы, способные воспринимать типичные вспышки пламени. Если первоначальное пламя непосредственно скрыто от устройства, отраженный мерцающий свет или излучение , например, от потолка или стены, является достаточным для включения тревоги. Ультрафиолетовые УФ детекторы света Чувствительный элемент детектора ультрафиолетового пламени обычно состоит из твердотельного устройства, такого как карбид кремния или нитрид алюминия, и газонаполненной трубки, в которой газ ионизируется ультрафиолетовым излучением.
Это приводит к тому, что материалы становятся проводящими, после чего следует возникновение тревоги. Комбинированные датчики пламени Комбинированные УФ и ИК детекторы пламени предназначены для наблюдения обоих спектров света и использования полученного композитного сигнала для инициирования тревоги. Эти детекторы, как правило, требуют наличия источников ультрафиолетового и инфракрасного излучения, соответствующих определенной частоте, чтобы вызвать сигнал тревоги. Процесс приводит к уменьшению количества ложных срабатываний из-за принятых конечных комбинаций частот. Искровые детекторы Хотя это не настоящий детектор пламени, детекторы искры идентифицируют лучистую энергию, создаваемую искрами и углями в закрытых средах, таких как воздуховоды.
Новости с тегом - датчики дыма
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. Валидация на тесте один не огонь распознан как огонь После первого обучения на тестовой базе видео с ложными источниками пару мигалок все же детектировались как огонь, одна из этих мигалок показана на рисунке ниже. До этого в данных для обучения не было похожих мигалок, и их было решено добавить в базу для обучения.
По данным МЧС, в области за прошлый год произошло 3513 пожаров, 44 человека получили различные травмы, в огне погибли 69 человек. 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.
Они убеждали пенсионеров приобрести у них почти за 5 тысяч рублей датчики дыма на батарейках, что в 10 раз превышает их рыночную стоимость, отмечает РИА Новости. В результате мошенники обманули более 30 человек, сумма ущерба составила более 150 тысяч рублей.
Так, модули «Domination» можно применять как дополнение существующей системы, что, несомненно, станет идеальным решением по обеспечению безопасности на предприятиях, где нужен контроль обширной территории. Преимущество использования интеллектуальных технологий заключается в том, что модули аналитики независимо от аппаратной сигнализации в автоматическом режиме выявляют тревожное событие в первые секунды возгорания, и оператору мгновенно передается информация об этом на экран. Человек может оперативно предпринять меры, не дожидаясь момента, когда сработают аппаратные датчики.
Обзор датчика дыма Rubetek KR-SD02
За заоблачную цену они предлагают им датчики дыма – пугают тем, что их установка обязательна по закону. Применение детекторов дыма и огня Revisor даёт возможность не только обнаружить потенциальное возгорание/задымление и оповестить органы правопорядка, но и быстро. Если же в корпус датчика попадает дым, то световой луч начинает произвольно отражаться и попадает на фотоэлемент. Питание этого автономного датчика дыма от источника питания 9 В типа «Крона».