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Reconhecimento de fogo e fumaça por meio de análise de vídeo em rede neural

Agora você pode detectar fogo e fumaça com análises de vídeo baseadas em IA. Adicione a detecção de vídeo em conjunto com outras ferramentas para complementar os sensores comuns de fogo e fumaça ou use-a como uma ferramenta independente para locais abertos ou edifícios com uma grande área e tetos altos

Algumas maneiras de utilizar AxxonSoft

Como uma ferramenta autônoma

  • Em áreas abertas, como bosques, estacionamento, estádio, canteiro de obras, estradas e muito mais.
  • Em ambientes amplos com grande circulação de ar, por exemplo, armazéns, hangares, shoppings e centros de exposições, áreas de produção, túneis e qualquer outra estrutura com pé-direito alto e/ou ventilação ativa.

Fortes correntes e grandes volumes de ar impedem que os sensores físicos detectem rapidamente um incêndio em edifícios e, quando instalados em espaços abertos, eles simplesmente não funcionam. A análise em rede neural identifica fogo e fumaça por meio do fluxo de vídeo em condições em que alarmes de incêndio convencionais seriam inúteis ou ineficazes.

Como complemento aos sensores tradicionais

  • Em locais críticos.

A análise de vídeo em rede neural pode detectar um incêndio em seu estágio inicial. Combinar vários tipos de detectores de fogo e fumaça e proporcionar ao operador controle visual adicional maximiza a confiabilidade de seus recursos de detecção de incêndio.

Como complemento aos sensores tradicionais

Detecção automatizada mais avaliação humana

Quando um alarme é disparado, o operador do sistema de segurança receberá imagens de vídeo do local do evento. Isso permite que eles avaliem instantaneamente a situação e decidam confirmar ou recusar o alarme. Combinar os benefícios da detecção automatizada e uma avaliação humana qualificada do operador garante uma detecção rápida e precisa de fogo e fumaça. Em uma situação em que cada segundo conta, este recurso oferece uma grande vantagem na hora de extinguir o incêndio.

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Estudo de Сaso

A AxxonSoft treina redes neurais de forma específica baseada em cada local buscando maximizar os resultados para as condições específicas do seu projeto.

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