产品功能:利用火焰特性进行图像采集,采用高速处理芯片结合专业计算方法进行综合判定。多层级联网功能,可方便、快捷组成防控区域,系统机构简单稳定可靠,施工布线少,安装使用方便。前段探测模式即可完成监控、报警功能。强大的数据处理能力,无需主机即可直接将视频信号接入到监控系统中进行图像报警和定位显示。火焰识别报警响应时间<20秒。火灾报警准确率达到99.9%。毫米级的精细定位坐标。均能达到1级防火要求。强抗干扰能力适用多种工况。图像型火灾探测器适用于古建筑、铁路候车厅、综合管廊、体育中心、影剧院、公路隧道、森林防火等民用和大空间工业厂房、地铁、隧道、机场、危化仓库、码头及地下管廊、飞机库、炼油厂等工业场所。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。内蒙古复合探测器设计
图像型烟火复合型探测器是基于视频图像分析处理技术和人工智能深度学习技术的智能型火灾探测设备,采用图像烟雾和火焰识别算法,对被保护区域进行早期的烟雾和火焰探测,具有火灾探测和视频监控功能,图像型烟火复合探测器由工业光学镜头、高清视频火灾探测模组、嵌入式硬件平台、火灾识别算法、固件程序、外壳等组成。本实用新型的目的就在于提供一种基于图像识别烟雾火灾探测器,解决了散热槽部位未设置较好的防尘机构,从而导致外部灰尘进入到器体内部,从而导致器体内部大量的电器元件受到灰尘的侵蚀,造成探测器的寿命受损的问题。安徽消防设备复合探测器厂家上海洲和智能科技有限公司是一家专业提供烟感复合探测器的公司,有需求可以来电咨询!
利用数字图像处理方法,对现场烟火信息进行分析处理,使探测器不受烟、焰的影响;从而不受探测距离(通过调节摄像机和透镜参数可以达到比较大探测距离),高温、易爆、有毒,受各种环境背景干扰及其他条件的限制,具有响应速度快、可视化、智能化、无触点、抗干扰性强等特点,适用于隧道、石化、库房、场馆、室外堆场、电厂、候车(船舶)大厅、购物中心、家具城、飞机库房等注意事项:(1)定期清理工业控制计算机的灰尘;(2)定期备份数据;(3)注意,当备份数据时,优盘应该没有病毒;(4)当系统由于病毒等原因不能正常工作时,可以使用系统自带的一键恢复功能;(5)当市电220V(交流)突然停止时,工控机发出短鸣,用户应在5分钟之内,及时备份数据,关闭系统;(6)避免非工作人员随意使用工控机,且不得将本系统之外的软件安装到工业控制机上。另外,使用者应认真做好值日记录,如有报警,应先按控制器上的“消音”键,迅速进行确认。加工完成后,做一记执行记录,然后按复位键删除。如果确认误报,则在记录完毕后,可以对报警器或模块进行屏蔽。
上海洲和智能科技有限公司,图像型烟火复合探测器是基于视频图像分析处理技术及AI人工智能技术的智能型火灾探测设备,采用AI深度神经网络视频图像火灾识别探测算法,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等多重功能。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通讯,实现分布式探测和集中式管理。根据使用环境场所,可分为普通型和防爆型。上海洲和智能科技有限公司致力于提供烟感复合探测器,有想法的可以来电咨询!
探测器根据物质燃烧产生的烟雾、火焰、红外辐射呈现不同的光谱特性,利用多光谱摄像机采集可见光、近红外、彩色/黑白多光谱图像,对成像特征进行AI算法分析综合判断,排除各种疑似火灾干扰,给出准确的火灾报警信号。并通过半透明特性提取烟雾,找到烟雾生长、运动区域,确定烟雾报警。然后利用图像型火灾探测器网络输出、开关量输出及RS485输出等与火灾报警控制主机联动,达到“尽早发现、尽早到达、尽早处理”的目的。同时,在监控中心通过探测器的可视高清视频图像进行火灾复核,准确无误的判断火灾报警和启动应急处理,在灭火过程中,可以直观查看火灾蔓延情况和指挥扑救。上海洲和智能科技有限公司为您提供烟感复合探测器,期待您的光临!安徽消防设备复合探测器厂家
烟火复合复合探测器,就选上海洲和智能科技有限公司,用户的信赖之选。内蒙古复合探测器设计
图像型火灾探测器的正确选择图像式火警探测器为探测火源的早期特征,发出火警信号,进行人员疏散,防止火势蔓延,并启动自动灭火装置提供控制和指示的消防系统。图像式火警探测器的保护范围因型号而异,其保护范围因型号而异,可根据实际占用面积选择合适的型号。VFSD图像型火灾探测器属于成像型探测器,同时具有时空分辨率探测能力。可从多个角度进行分析,综合利用神经网络、模拟数学、计算语义理论对火焰进行判断。本发明实现了人眼和脑的完美统一,能够在各种复杂环境中对火灾情况作出准确判断,并提供视频、网络、开关三种报警方式,不受空间高度、高温、易爆、有毒等环境条件限制,探测距离远,适合户外、隧道、内部高层空间利用。内蒙古复合探测器设计
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≤...