Видео пожароизвестяване

20.07.2016, Брой 3/2016 / Технически статии / Сигурност

  • Видео пожароизвестяване
  • Видео пожароизвестяване
  • Видео пожароизвестяване

Технически статии

 

В случай на пожар минималното забавяне преди откриването му е от ключово значение за минимизирането на щетите и спасяването на животи. Проблемът при детекторите за дим в настоящия им вид е прекалено голямото време за подаване на сигнал към датчика при откриване на дим вследствие на пожар.

При използване на видеосистема за детекция на дим, такова забавяне би могло да няма. Също така, видеосистемата действа като датчик за обем, а не като точков датчик. Точковият датчик наблюдава определена точка в пространството.

Тази определена точка може да остане незасегната от огъня или дима, вследствие на което те могат да останат незабелязани. Датчикът за обем има възможност за наблюдение на по-голяма площ и дава много по-големи предпоставки за успешно ранно откриване на дим или огън.

Видеосистемата за детекция на дим е добър вариант за места, където димът не се разпространява по обикновения начин, като например в тунели, мини и други зони с принудителна вентилация, както и в зони с ограничени количества въздух, като например хангари, складове и други. Видеосистемата е подходяща и за големи, открити площи, като например дъскорезници, петролни рафинерии, горски масиви и др.


› Реклама



Видеосистемата за детекция (VID)
като цяло се състои от аналитични алгоритми, които използват камери в модерните системи за пожароизвестяване и откриване на дим. Видео изображението от аналогова или дигитална камера се обработва от специализиран софтуер и се определя дали се виждат дим или пламъци.

Алгоритмите за детекция използват различни техники за откриване на характеристики, специфични за пламъци и дим, и са основани на спектрални, пространствени или времеви принципи; те анализират промените в яркостта, контраста, ъглите, движението, честотни динамични характеристики, както и сравняват изображения и цветове.

Камерите за видеонаблюдение имат широко приложение в сферата на охранителните услуги. През последните години в света са инсталирани милиони камери. Но за операторите на охранителните камери е на практика невъзможно постоянно да следят всяка една камера.

Определянето и отсяването на важната информация е към момента най-голямото предизвикателство за операторите на подобни системи за мониторинг.

Налице е реална необходимост от интелигентен анализ на видеоматериалите, който да помогне на операторите за идентифициране на нежелани събития и необичайни дейности, преди те да се случат. На практика, въпреки широкото приложение на видеонаблюдението, приложенията за автоматичен компютърен анализ на видеозаписа в реално време се използват само в системи за периметрова охрана, при наблюдение на движението по пътищата, както и в системи за преброяване на хора и за детекция на движещи се предмети. Това се дължи главно на факта, че е изключително трудно да се възпроизведе човешката интелигентност.

Пожарът е една от най-големите ежедневни опасности в световен мащаб. Интелигентните техники за видеоанализ и пожароизвестяване са сравнително нови. За да се избегнат мащабни поражения вследствие на пожар и дим, точното и навременното им локализиране е жизненоважно. Колкото по-рано бъде открит пожарът, толкова по-големи са шансовете за оцеляване.

Също толкова важно е да се знае точното местоположение на пожара и развитието му. Първоначалното огнище на пожара, размерът му , посоката на разпространение на дим и нарастването на огъня са важни параметри за това, които играят важна роля както при анализите на безопасността и потушаването на пожари, така и при оценката на риска от увеличаване мащаба на бедствието.

Въпреки това, за целта в момента масово се използват т. нар. точкови датчици, които стартират звуково известяване. Те са доста неефективни при определяне развитието на пожара и не дават информация за обстоятелствата, довели до възникването му.
Наскоро разработените




системи за видео пожароизвестяване (Video Fire Detection - VFD)
са добра алтернатива или попълнение към вече установените техники за откриване на пожари, доказвайки качествата си при решаване на някои проблеми при боравенето с традиционните датчици.

Конвенционалните датчици обикновено се използват в затворени пространства и не могат да се приложат за големи, открити пространства, като търговски центрове, летища, паркинги и горски масиви. За да сработят, е необходимо да бъдат близо до огъня, като повечето от тях не могат да предоставят допълнителна информация за местоположението на пожара, размера му и др.

Едно от най-големите ограничения на предлаганите системи за пожароизвестяване е фактът, че може да мине много време докато въглеродните частици и димът активират точковия датчик. Това се нарича “забавяне при предаването”. Но видеоанализът може да се използва в условия, в които конвенционалните методи са безсилни.

VFD има потенциала да открива пожар в големи открити пространства от дистанция, защото камерите са в състояние да следят количества. В резултат на това, при VFD системите няма “забавяне при предаването”, което е главен недостатък на конвенционалните датчици.

Веднага щом някоя от камерите заснеме поява на дим или пламъци, пожарът може да бъде мигновено локализиран. Хората могат да открият бушуващ пожар с помощта на зрението си и видеосистемите, но сами по себе си видеосистемите не могат да имитират човешката интелигентност.
Наличните към момента

VFD алгоритми
са насочени главно към откриването и анализа на дим и пламъци в последователни видео изображения - по-рано, основната цел беше откриването на пожара. Понастоящем детекцията на дим също е на дневен ред. Причината за това се крие във факта, че димът се разстила по-бързо и в повечето случаи ще се появи доста по-бързо от пламъка в обсега на камерите.

В случаи на горски пожари, може дори да не е възможно дълго време да се видят пламъци. По-голямата част от модерните техники за откриване на пожари се съсредоточават както върху характеристики на цвета и формата, така и върху развитието на дима и огъня във времето.

По тази причина обаче, поради многообразието на форми, движения, прозрачност, цветове и видове дим и пламъци, много от съществуващите VFD методи все още реагират на фалшиви аларми. С оглед наличието на т. нар. шум в картината, сенки, промени в осветеността и други визуални аспекти в записаните видеокадри, разработването на надеждна система за детекция си остава предизвикателство за занимаващите се с компютърна обработка на кадри и видеоматериали.

В съвременните технологии не е възможно да има изцяло надеждна VFD система, която да не се управлява от човек. Настоящите системи за наблюдение са извънредно важни за операторите. Комбинирането на мултимодулна видео информация, използваща технологии във видимия и инфрачервения (IR) спектър, може да доведе до по-висока точност на детекция.

Всеки вид датчик има специфични ограничения, които могат да бъдат компенсирани от други видове датчици. Въпреки това, по-предпочитаният вариант би бил да се създаде система за детекция на пожари, която да може да работи със съществуващото оборудване за видеонаблюдение (CCTV), без това да води до допълнителни разходи.

Но дори и от ценова гледна точка, използването на различни видео датчици не може да обори предимствата на мултимодулния анализ на пожари. Производителите на инфрачервени камери обещават намаляване цените на датчиците в близко бъдеще, което още повече открива фронт за работа с мултимодулен видеоанализ.

VFD камерите могат да се използват и при събирането на полезна информация, свързана с пожара, като например присъствие на хора, засегнати от пламъците, големина на пожара, нарастване на огъня, посока на дима и др.

Системите за видео пожароизвестяване могат да се подредят в множество подкатегории съгласно спектралния обхват на използваната камера, целта й (детекция на огън или дим) или обхвата на самата система. Между тези категории има припокривания.


 

Видео пожароизвестяване във видимия спектър
През последните години, в литературата за компютърното зрение се появяват все по-голям брой публикации за видео пожароизвестяване. Това е така, защото този сравнително нов аспект във видеонаблюдението прогресира с бързи темпове и вече дава обещаващи резултати.

Проблемът обаче не е решен изцяло, по подобие на повечето проблеми от сходно естество. Състоянието на дима и пламъците при неконтролиран пожар се променя в зависимост от далечината и осветеността. Също така, камерите не са устройства за измерване на цветове и спектър.

Те имат различни датчици и различни алгоритми за баланс на цвят и осветеност. Поради вътрешните им настройки и алгоритмите им, те могат да представят различни кадри и видео от една и съща сцена.

Детекцията по цвят е една от първите техники, използвани при VFD, която все още се използва почти във всички методи за детекция. По-голямата част от цветовата детекция при VFD ползва RGB цветовия модел, понякога в комбинация с HSI/HSV наситеност.

Детекцията на движещи се обекти  също намира широко приложение във VFD, защото димът и огънят са движещи се обекти. Необходими са допълнителни анализи на движещите се обекти във видеозаписа, за да се определи дали движението се извършва от дима или от друг движещ се обект.

За различаване на обикновени обекти от огън, във видеозаписа може да се използва детектор на трептения. Тези методи са насочени към бързо изменящото се състояние на пламъците и дима. В резултат на това по ръбовете на бушуващите пламъци се появяват и изчезват пиксели с цвета на огън.

Честотата на проблясъците при бушуващи пламъци е около 10 Hz и това не се влияе особено от горящия материал и източника на огън. За предпочитане е да се ползва честотен анализ за различаване на пламъците от други движещи се обекти.

Видео пожароизвестяване в инфрачервения (IR) спектър
Когато видимата светлина липсва или е прекалено слаба, или цветът на обекта е сходен с този на фона, системите в инфрачервения сектор предлагат решение на проблема. Най-широко разпространените камери на пазара са инфрачервените с дълги вълни (с обхват 8-12 микрона). Инфрачервената светлина с дълги вълни (LWIR) минава през дим, което улеснява детекцията на дим с LWIR системи.

Важно е да се спомене, че IR изображението също има определени ограничения, като например отразяването на топлина, блокирането на IR и отдалеченост от източника на температурата. В някои ситуации IR детекцията може да сработи по-добре от видео пожароизвестяването във видимия/визуалния спектър, но при други обстоятелства е обратното.

Това се дължи на факта, че при неконтролирани пожари димът обикновено се появява по-рано и се вижда от далечни разстояния. Възможно е пламъците и горящите обекти да не попаднат в обхвата на инфрачервената камера. При дадените обстоятелства, по-висока успеваемост на детекция с по-малко фалшиви аларми може да се постигне посредством комбиниране на мултиспектърна видео информация.

Предизвикателства
Въпреки всички усилия, които изследователите полагат, за да подобрят работата на видеосистемите за детекция на дим, следните технически предизвикателства още са на дневен ред:
• Сравняването на начините на разпространение на дим е труден проблем, защото тези начини са най-различни. Например, димът на открити пространства без вятър изглежда по начин, който значително се отличава от вида на дим на открито пространство, при осезаем вятър; кълбетата дим, движещи се нагоре, също изглеждат различно от хоризонтално стелещия се дим, или димът, който се движи надолу.
• Изображенията на дим рядко предават с точност условията на осветеност, гъстотата на дима и фона, като така системите, базирани на детекция при определен праг, се компрометират и могат да известят за пожар погрешно.
• Липсва  и стандартна тестова база данни за оценка и сравняване на работата. За разлика от системите за разпознаване на гласове или лица, които оперират със стандартни бази данни като TIMIT или FERET, видеодетекцията на дим се тества винаги с различни бази данни, по усмотрение на тестващите я.
• Освен неуредените технически въпроси, на дневен ред са и следните промишлени проблеми:
• Намаляването на цената на мултиспектърната система. Комбинацията от  детекция на дим във видимия спектър и детекция за пожари в инфрачервения спектър може да подобри работата на системата, но комбинираните цени са прекалено високи, за да се наложат за общо ползване като видео пожароизвестяване.
• Внедряването на мултимодулна машина, на която модулът за предупреждение използва системи за детекция на дим, а потвърждаващият модул е детекторът за анализ на частици.
• Затруднението на операторите да използват видеосистема за детекция на дим, която генерира прекалено много фалшиви аларми, в сравнение с традиционните и лесни за използване детектори за дим, при които няма взаимодействие човек-компютър.

В ерата на все по-глобалната употреба на видео за наблюдение и охрана, потенциалът на използването на видеокадрите за различни цели носи редица предимства. Развитието на VID технология за откриване на огън и дим печели от все по-голямата нужда от видео и представлява стъпка напред в защитата от пожари. VID технологията има предимства в много други сфери на прилагане, където обикновените системи за противопожарно сигнализиране не са съвсем ефективни.

Освен наличните на пазара VID системи, много производители разработват и обследват различни системи. С все по-широкото навлизане, използване и включване на технологията в различни стандарти и нормативни документи, инженерите, разработващи пожарозащити, трябва да предвидят възможните предимства на използването на VID системи за дим и огън при създаването на нови противопожарни системи.



 

 

ОЩЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМАТА

Интегрирана POS система за видеонаблюдение в магазините, вече е достъпна и за малкия бизнес!Фирмени статии

Интегрирана POS система за видеонаблюдение в магазините, вече е достъпна и за малкия бизнес!

Имате нужда от защита?! Решението е много лесно - Microinvest  търговски софтуер с интеграция на система за видеонаблюдение от Dahua.

Dahua Technology България, Тодор Гургуров: Ще помогнем на българските клиенти да развиват бизнеса си по-безопасно и успешноИнтервю

Dahua Technology България, Тодор Гургуров: Ще помогнем на българските клиенти да развиват бизнеса си по-безопасно и успешно

Тодор Гургуров, мениджър Бизнес развитие в Dahua Technology България, разказва за дейността на наскоро открития офис у нас, какви са очакванията на компанията за пазарно присъствие и кои тенденции обуславят развитието на пазара в областта на видеонаблюдението в световен мащаб.

Bosch проведе семинар за иновативни решения за сигурност и безопасностСъбития

Bosch проведе семинар за иновативни решения за сигурност и безопасност

На специално събитие, провело се на 3 май т. г.

Водещи тенденции във видеонаблюдението през 2016 г.Технически статии

Водещи тенденции във видеонаблюдението през 2016 г.

През 2016 г. станахме свидетели на развитието на няколко доста добре очертани тенденции при видеонаблюдението.

Системи за видеонаблюдение с автономно захранванеТехнически статии

Системи за видеонаблюдение с автономно захранване

Аудио- и видеонаблюдението вече е масово разпространено, тъй като е икономичен начин за защита на активи и хора. Но един от проблемите, с които най-често се сблъскват експертите по сигурността при внедряването на стационарни или преносими CCTV камери на отдалечени места е, че там обикновено няма достъп до електрозахранване от мрежата.

Delta Opti: На Security Expo бяхме забелязани и добре приетиТехнически статии

Delta Opti: На Security Expo бяхме забелязани и добре приети

Тази година фирма Delta-Opti за първи път взе участие в изложението Security Expo в София. Ние сме директен вносител, производител и дистрибутор на системи и решения в областта на видеонаблюдението.

MAXPRO VMS - иновативни CCTV решенияТехнически статии

MAXPRO VMS - иновативни CCTV решения

MAXPRO е най-новата фамилия продукти за видеонаблюдение на Honeywell. Серията включва софтуер за визуализация и управление MAXPRO-VMS и мрежови записващи устройства MAXPRO-NVR.

Extreme CCTV се присъедини към Robert Bosch

Наскоро Robert Bosch придоби канадската компания Extreme CCTV

АБОНИРАЙ СЕ БЕЗПЛАТНО СЕГА

 

Уеб дизайн от Ей Ем Дизайн. Списание ТД Инсталации. TLL Media © 2017 Всички права запазени. Карта на сайта.

Top