Günümüzün yangın alarm sistemleri, yangınları tespit etmek için çeşitli duman algılama teknolojilerini kullanır. Bunlar arasında spot tipi iyonizasyon ve fotoelektrik dedektörler, hava çekişli duman dedektörleri ve ışın tipi duman dedektörleri bulunur. Bazı uygulamalarda, planlamacılar hızlı algılama için ışın duman dedektörleri, alev dedektörleri veya doğrusal ısı dedektörleri de kullanırlar.
Bununla birlikte, bazı temel konular, fiziksel kısıtlamalar nedeniyle dedektörlerin yeteneklerini her zaman sınırlar ve fabrikalar, enerji santralleri veya yüksek tavanlı binalar gibi zorlu ortamlarda daha da fazladır.
Video tabanlı algılama teknolojileri, akıllı video analizleri kullanma ve yangının kökenini algılama, çok erken algılama sağladıkları durumlarda bir çözüm olabilir.
Video tabanlı yangın algılamanın (VFD) en önemli avantajlarından biri, kamera görüş alanına girer girmez bir yangını algılayabildiği için hız ve tepki süresidir. Bu nedenle, dumanın sensöre geçmesini gerektirmez ve nokta tipi, ışın veya aspirasyon duman dedektörlerinden çok daha hızlı tetiklenir. Yüksek tavanlı zorlu ortamlarda, VFD çözümleri saniyeler içinde bir başlangıç yangını algılayabilirken, diğer teknolojilerin duman yavaş yavaş yükselmesi nedeniyle dakikalara ihtiyacı olacaktır.
Video tabanlı yangın algılama, nokta tipi dedektörlerden daha geniş alanları ve alanları da kapsayabilir, bu da onları depolar, hangarlar veya büyük salonlar için çok daha uygun bir çözüm haline getirir.
Bir izleme merkezindeki veya yerel korumalardaki operatörler, bir yangın alarmını tetiklemeden önce video görüntüsündeki uyarıyı doğrulayabilir. Buna ek olarak, yangının tam yerini ve dahil olan emtiaları tespit edebilirler, bu da itfaiye için değerli zaman sağlar.
VFD çözümleri, video görüntüsünü alev ve / veya duman oluşumu için analiz eden akıllı algoritmalara dayanır. Genel olarak, görüntüyü nöronal ağlar, kontrast tabanlı veya fiziksel algoritmalar gibi analiz etmek için farklı yaklaşımlar vardır.
Nöronal ağlar etiketli video görüntüleri ile eğitilmiş karar ağaçlarını kullanır. Eğitimli video çekimlerine bağlı olarak, bu algoritmalar video görüntüsündeki alev veya dumanın nasıl göründüğünü anlar. Nöronal ağlar büyük ölçüde kullanılan video çekimlerine bağlıdır. Eğer çekim sahnede ve yangın türünde daha az değişiklik gösterirse, algoritmalar zorluklarla karşılaşabilir.
Kontrast tabanlı duman algılama algoritmaları, video görüntüsündeki dumanın optik efektlerini kullanarak, gri alanların büyümesi ve arka planın kontrast kaybı açısından video görüntülerini kontrol eder. Sadece duman tespiti için kullanılabilirler ve aydınlatma değişikliklerine karşı hassastırlar. İyi algılama performansı için çok iyi yapılandırılmış ve yüksek kontrastlı bir arka plan gereklidir.
Fiziksel algoritmalar, yangınları davranışlarına göre algılamak için video görüntüleri kullanır. Örneğin alevler titriyor ve farklı renklere sahip olması gibi. Duman sadece arka planı değil, aynı zamanda termal kaldırma kuvveti nedeniyle özel bir hareket davranışına sahiptir. Yangın davranışına adaptasyonları nedeniyle, fiziksel algoritmalar yanlış alarmları en aza indirebilir. Ayrıca, yanlış alarmları daha da azaltmak için ek algoritmalar mevcut olanlarla birleştirilebilir.
Benzersiz ve bilimsel olarak test edilmiş fiziksel duman modeline dayanan video tabanlı yangın algılama algoritmaları, dumanı doğrudan kaynağında algılar, duman ve hareketli nesneler arasında güvenilir bir şekilde ayrım yapar. Tespit saniyeler içinde gerçekleşir, ancak maliyetli yanlış alarmları önlemek için çözüm, alarm vermeden önce özelleştirilebilir bir doğrulama süresi ekler. Çoğu video tabanlı çözüm %50-65'lik bir duman opaklıkla güvenilir bir şekilde algılayarak daha da hızlı bir alarm bildirimi sağlar. Video tabanlı yangın algılama duman tespiti dumanın hareketine dayandığından, başlangıç aşamasında yangının kameranın görüş alanında olmasını gerektirir. En modern duman dedektörleri ile kolayca yapılabilen, kontrast azalması veya tavanın altında duman toplamak gibi dumanın ortamdaki etkilerini tespit etmek için tasarlanmamıştır.
Duman algılama fiziksel bir duman modeli kullandığından, alev renginin, titremesinin ve şekline dayanan fiziksel bir alev modeli alevlerin algılanmasının temelini oluşturur. Farklı yangınların alev özellikleri iyi anlaşılmıştır ve bu nedenle akıllı video analizi ile alev algılama, duman algılama kadar güvenilirdir. Alevleri tespit etmek için video kullanmak, optik alev dedektörlerinin takılması ve çalıştırılması gereğini ortadan kaldırır.
Genellikle video tabanlı yangın algılama, yanlış alarmlara son teknoloji yangın dedektörlerinden daha duyarlıdır. Bununla birlikte video tabanlı yangın algılama, kamera içindeki hareket, yansımalar veya aydınlatma koşullarındaki değişiklikler gibi rahatsız edici değerlerin algılanmasına ve bu etkilerin dengelenmesine olanak tanıyan akıllı bir video analizi ile desteklenir.
Standart duman ve alev algılama teknolojileri çoğu ortamda iyi çalışır, ancak video tabanlı yangın algılama zorlu ortamlarda birçok avantaj sunar:
Video tabanlı yangın algılama, düşük yanlış alarm oranları ile algılama süresini en aza indirmek için sanayi, nakliye, depolama ve enerji gibi tesisler için kullanılan alanlarda mükemmel bir çözümdür. Hızlı tespit ve durumsal farkındalık yoluyla kurtarma zincirinin iyileştirilmesi yaşamları korur ve hasarı en aza indirir.