本实用新型公开了一种复合式烟火图像识别探测器,包括识别探测器主体,识别探测器主体包括彩色CCD摄像机、黑白摄像机、红外火焰光谱探测器,本实用新型通过彩色CCD摄像机和黑白摄像机采集火焰信息,利用边缘识别图像在可见状态下和在黑暗状态下对现场进行实时的双图像采集,将采集的视频图像信号经图像采集卡转换成数字图像输入到后台服务器,再利用数字图像处理和模式识别技术并结合火灾火焰的静态和动态特征,对火情图片进行综合判断识别;再通过红外火焰光谱探测器前端的探头接收火焰中的红外波段的光谱,生成光耦信号,再通过放大电路转成电压信号,进行相与的电路公式,输出火情信号。烟火复合复合探测器,就选上海洲和智能科技有限公司,让您满意,有想法可以来我司咨询!四川线型复合探测器哪家好
图像型火灾探测器是一种新型大空间火焰探测器,能够有效探测远距离火灾情况发出报警,图像型火灾探测器可以提供视频监视的功能,具备远程确认火情和火灾现场情况应急处理能力。图像型火灾探测器针对室外、隧道和室内高大空间的特殊需求而开发的工业等级的火灾探测器。在重视火灾探测火灾监控的上海浦东新区、黄浦区、徐汇区、长宁区、静安区、普陀区、虹口区、杨浦区、闵行区、宝山区、嘉定区、金山区、松江区、青浦区、奉贤区、崇明区图像型火灾探测器安装的居多。四川火灾报警复合探测器源头厂家烟感复合探测器,就选上海洲和智能科技有限公司,用户的信赖之选,有需求可以来电咨询!
人工智能的烟火复合图像火灾探测器,基于研究团队多年积累的典型工程场景烟火图像数据样本库训练,创新采用基于生成对抗神经网络的火焰及烟雾图像合成的样本扩充方法和基于域迁移技术的烟火图像深度学习辨识模型,实现了低对比度环境下火灾烟雾可靠辨识,并在感火探测灵敏度、响应时间、抗干扰能力等关键性能指标方面较传统图像型火灾探测器本质提升。本成果可满足各类大空间、公路隧道、石油化工和文物古建筑等场所火灾探测需求,充分发挥图像火灾探测响应速度快、保护范围大且便于火情确认的技术优势。技术参数为火焰响应时间≤10s,响应阈值满足GB15631-2008《特种火灾探测器》中图像型火灾探测器一级防火要求;烟雾响应时间≤40s,TF3棉绳标准火试验;环境干扰:GB15631-2008《特种火灾探测器》环境光干扰试验下48小时内无误报。
应用场景:轨交车辆的火焰火花探测、监控与预警系统将紫外视频复合探测器安装在车辆内部,对车辆内部火焰、火花进行探测和报警,并抓拍现场图像和视频,传输至监控中心和管理人员手机上,进行现场确认,防范火灾发生。设备具备红外补光功能,能够在低照度下自动补光,确保现场图像质量。具备异物入侵报警功能,能够抓拍入侵现场。支持搭配声光报警器,当在区域内监测到火焰、火花、温升异常以及区域入侵异常情况,做出声音、光报警,并可和其他系统联动,支持报警信息多平台远程传输,在预警信息产生的瞬间,将报警信息和现场图像实时传输至监控中心和管理人员的手机端,进行确认和分析。烟火复合复合探测器,就选上海洲和智能科技有限公司,有需求可以来电咨询!
图像型火灾探测器采用新型的烟火图像处理技术对现场的烟火信息进行采集、分析和处理,双波段图像型火焰探测器无需接触或接近烟雾和火焰,因而不受探测距离(比较大探测距离可通过调整摄像机及镜头的参数来改变)、高温、易爆、有毒、各种环境背景干扰等条件的限制,具有响应速度快、可视化、智能化、无接触、抗干扰能力强和性价比高等特点。该系统采集到图像也可用于安全监控系统,节省成本,同时可与我公司的其它产品配套使用,组成完备的报警联动一体化控制系统,特别适合消防工程的应用。烟感复合探测器,就选上海洲和智能科技有限公司,用户的信赖之选,欢迎您的来电哦!云南火灾报警复合探测器设计
上海洲和智能科技有限公司烟感复合探测器值得用户放心。四川线型复合探测器哪家好
物联网图像型烟火复合探测器是基于AI视频图像分析处理技术的智能型火灾探测设备,采用AI神经网络视频图像火焰识别探测算法,对被保护区域进行早期的烟火复合探测,具有火焰探测、烟雾探测和视频监控多重功能。图像型烟火复合探测器由工业光学镜头、高清视频模组、深度学习模块、火灾识别算法、固件程序、外壳等组成,通过以太网与消防控制中心进行组网通讯,实现分布式探测和集中式管理。根据使用场所,可分为普通型和防爆型。产品执行技术标准:《特种火灾探测器》GB15631-2008;《可视图像早期火灾报警系统技术规程》CECS448-2016;产品执行设计规范:《火灾自动报警系统设计规范》GB50116-2013;防爆型图像型火火灾探测器还需符合:《易爆性气体环境用电气设备第1部分:通用要求》GB3836.1标准要求;《易爆性气体环境用电气设备第2部分:隔爆型“d”》GB3836.2标准要求;四川线型复合探测器哪家好
人工智能的烟火复合图像火灾探测器,基于研究团队多年积累的典型工程场景烟火图像数据样本库训练,创新采用基于生成对抗神经网络的火焰及烟雾图像合成的样本扩充方法和基于域迁移技术的烟火图像深度学习辨识模型,实现了低对比度环境下火灾烟雾可靠辨识,并在感火探测灵敏度、响应时间、抗干扰能力等关键性能指标方面较传统图像型火灾探测器本质提升。本成果可满足各类大空间、公路隧道、石油化工和文物古建筑等场所火灾探测需求,充分发挥图像火灾探测响应速度快、保护范围大且便于火情确认的技术优势。技术参数为火焰响应时间≤10s,响应阈值满足GB15631-2008《特种火灾探测器》中图像型火灾探测器一级防火要求;烟雾响应时间≤...