安控解決方案
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FAPS - 火災警報及預警系統

 

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  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 置於天花板上當產生煙時 待煙升至天花板觸動 警報 需花
 
   較長的時間 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當產生 煙時可立即偵測到。 
 
   影像辨識 也可同時偵測是否有 火焰。以目前  IP Cam  網路的普及可用 低 成本 
 
   進行大範圍的佈建 進行第一 階段的偵測。當然影像辨識 的缺失是易受光影天候
 
    的干擾 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器發生警報時 無法確認是真的還是誤報 
 
   如今即時取得現場影像已是稀鬆平常的事。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了經常誤報

 

   這就要看影像辨識演算法的好壞了 要求要低的誤報率但不可漏報同時偵測反應

 

   時間要快 。

 

2 第二層: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測

 

   當物體溫度發生異常升高在其未達到燃點起火時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但如果是用在火災的

 

   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 低且在國內已可製造。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。但其價格昂貴較適合使用在高溫 (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-485 或 LoRa 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第三層: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 ? 是否有遵循安全作業規範 ? 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。但必須注意的是不同作業  現場其狀況不同須具備客製化的能力。 

 

 

 

 

 

 

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