23 июня 2021

Новая версия видеодетектора огня, созданная на основе нейронных сетей и глубокого обучения.

Для исключения ложных срабатываний алгоритм был обучен на имеющейся базе видео, снятыми в дневное и ночное время, а также видео с огнем и ложными объектами (проблесковые маячки, сварочные работы).

Тестирование видеодетектора огня

Рисунок 1. Тестирование видеодетектора огня

Назначение: системы безопасности, оборонная промышленность, автоматические системы пожаротушения, пожарные роботы, системы обнаружения возгорания на открытых площадках, нефтяные терминалы, ангары для самолётов, офисные помещения.

Параметры алгоритма:

  • Минимальная область пламени от 15х30 пикселей*;
  • Время детектирования пламени от 5 кадров*;
  • Устойчивость к ложным сигналам «проблесковые маячки»;
  • Поддерживаемые разрешения от 480х640 до 1080х1920 пикселей;
  • Производительность алгоритма (количество обрабатываемых кадров в секунду) зависит от производительности сервера.

* данные параметры можно конфигурировать пользователю

Устойчивость к ложным срабатываниям

Рисунок 2. Устойчивость к ложным срабатываниям

Распознавание огня в помещении

Рисунок 3. Распознавание огня в помещении

Разработанный алгоритм можно развернуть в виде программного модуля на сервере видеоаналитики. Второй вариант использования – это портирование алгоритма на встраиваемые платформы NVIDIA Jetson и использование в виде законченного устройства умной камеры – «видеодетектор огня».

Посмотрите работу видеодетектора огня в действии.

При возникновении специфических условий данный алгоритм может быть доработан под требования заказчика и дообучен на новых видео с огнем. По вопросам данного проекта пишите нам на e-mail info@exponenta.ru.

Видео
Детектирование линий разметки. Часть 1 – алгоритм в MATLAB
12.03.2019
Новость
ЦИТМ Экспонента обучила студентов Тимирязевки работе с ИИ и МОП
16.11.2023
Новость
«Экспонента» представила систему машинного зрения в животноводстве
18.10.2023
Новость
Экспонента упрощает внедрение современных компетенций и высокотехнологичных продуктов в агротехе
20.03.2023
История успеха
Применение MATLAB для эффективного распознавания цифрового кода продукции Tetra Pak
05.07.2021
Видео
Deep Learning: 7. Обнаружение аномалий в данных
11.03.2021
Новость
MathWorks стал «выбором клиентов Gartner» в категории «платформы для анализа данных и машинного обучения»
22.09.2020
Видео
Обучение с подкреплением в MATLAB: 01. Введение
13.07.2020
Новость
Новые онлайн курсы ЦИТМ "Экспонента"
29.05.2020
Новость
Онлайн сессия "Авиационные системы". В рамках конференции "Технологии разработки и отладки сложных технических систем"
23.03.2020
Новость
Онлайн сессия "Автомобильные системы". В рамках конференции "Технологии разработки и отладки сложных технических систем"
19.03.2020
Новость
Внимание! Изменение формата конференции “Технологии разработки и отладки сложных технических систем” на online
18.03.2020