Умная противопожарная защита: как построить платформу визуального предупреждения о пожарной опасности на основе технологий видеонаблюдения и интеллектуального анализа?
Умная противопожарная защита: как построить платформу визуального предупреждения о пожарной опасности на основе технологий видеонаблюдения и интеллектуального анализа?

1. Справочный анализ

Пожарная безопасность – важная тема, которая затрагивает жизнь и безопасность каждого человека. Ежегодно происходит большое количество пожаров, наносящих огромный вред людям, уничтожающих большое количество имущества и даже приводящих к ужасным жертвам. Однако отдел надзора и управления пожарной безопасностью имеет ограниченный персонал, а надзору за пожарной безопасностью не хватает эффективной технической поддержки и социальных средств для сотрудничества. Невозможно своевременно обнаружить, устранить и устранить серьезные пожарные опасности. Риск и вероятность возникновения пожара. пожароопасность остается высокой. Таким образом, TSINGSEE предлагает интеллектуальные решения противопожарной защиты посредством интеграции ресурсов и технологий противопожарной защиты и безопасности, а также на основе концепции «многомерного восприятия, обмена данными и деловых связей».

2. Введение плана

Интеллектуальное решение противопожарной защиты TSINGSEE Qingxi использует технологии Интернета вещей, такие как «обнаружение, передача, знание и использование», комплексно использует беспроводное зондирование, облачные вычисления, большие данные и другие технологии, а также осуществляет связь через Интернет, сеть беспроводной связи, частную сеть, и т. д. Сеть, интеллектуализация состояния противопожарных объектов, оборудования, персонала и т. д. Восприятие, идентификация, позиционирование и отслеживание осуществляют динамический, интерактивный и интегрированный сбор, передачу и обработку информации о пожаре в режиме реального времени. Благодаря обработке информации, анализу данных и анализу ситуации он обеспечивает информационную поддержку для надзора и управления пожаром, а также тушения и спасения. и улучшает общественную противопожарную защиту уровень надзора и управления, а также расширяет возможности пожаротушения и спасения.

Среди них модуль анализа видеосвязи использует интеллектуальный пограничный шлюз EasyCVR + интеллектуальную платформу интеграции и обмена видео EasyCVR, которая поддерживает унифицированное агрегирование и управление различными камерами безопасности, сетевыми видеорегистраторами, интеллектуальными анализаторами пожарной безопасности и другим оборудованием. Пользователи могут устанавливать различные правила тревоги в интеллектуальном шлюзе EasyCVR на основе функции анализа видеоконтента. Как только объект нарушает предопределенные правила в сцене, система автоматически выдает сигнал тревоги, и интеллектуальная платформа обмена видео EasyCVR автоматически выдает сигнал. появляется сообщение о тревоге и раздается звуковой сигнал. Пользователи могут нажать на сообщение о тревоге, чтобы реорганизовать сцену тревоги и принять соответствующие меры.

1) Система визуального видеонаблюдения:

В основном он состоит из трех частей: терминала сбора данных, центра передачи данных и мониторинга. Терминал сбора данных отвечает за сбор изображений и сигналов тревоги и преобразует собранные аналоговые сигналы в цифровые сигналы посредством кодирования видеосервера. При передаче данных используется беспроводной мост для передачи, приема и сбора цифровых сигналов в центр мониторинга в виде беспроводной сети. Центр мониторинга использует технологию многоуровневой архитектуры для децентрализации мониторинга и централизованного управления, при этом просматривая изображения в реальном времени, записывая и сохраняя их.

2) Визуальное обнаружение дыма:

Система визуального обнаружения дыма может реализовать интеграцию видео, датчика дыма и датчика температуры. Одновременно с видеомониторингом при обнаружении высокой температуры или дыма может подаваться сигнал видеосвязи, а также звуковой и световой сигнал.

3) Визуализация команды экстренной эвакуации:

Настроив план аварийной видеозаписи маршрута пожарной эвакуации, после подтверждения места пожара видеозапись маршрута эвакуации канала аварийной эвакуации можно просмотреть через платформу, что позволяет дежурному персоналу понимать ситуацию эвакуации в режиме реального времени и помогает в удаленном командовании и отправке эвакуации.

Платформа комплексного управления видеонаблюдением Платформа интеграции видео EasyCVR основана на интегрированной архитектуре облачных устройств и обладает мощными возможностями доступа, обработки и распространения данных. Платформа поддерживает доступ к нескольким протоколам и различным типам устройств. включают в себя: прямую трансляцию видео, запись, воспроизведение, извлечение, облачное хранилище, отчеты о тревогах, голосовую связь, электронную карту, кластеризацию и каскадирование платформ и т. д., а также может поддерживать гибкое расширение и интеграцию сторонних производителей.

3. Сценарии применения

Интеллектуальная противопожарная защита в настоящее время в основном используется в девяти небольших местах, арендуемых домах, жилых домах и других густонаселенных и пожароопасных местах для установки интеллектуальных терминалов раннего предупреждения о пожаре IoT для обеспечения динамического сбора и мониторинга информации о пожарной безопасности в режиме реального времени в местах мониторинга. , формирование эффективного механизма раннего предупреждения и сигнализации, пожаротушения и спасательных действий, создание комплексной и постоянной базовой сети противопожарной защиты и контроля, а также всестороннее повышение уровня управления пожарной безопасностью социальных единиц и эффективности пожарного надзора и правоохранительной деятельности. Заинтересованные пользователи могут перейти на демонстрационную платформу для ознакомления или тестирования развертывания.

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose