La velocidad de detección y la fiabilidad de las alertas son elementos clave en la protección contra incendios. Sin embargo, algunos entornos plantean desafíos específicos para la monitorización, a la vez que presentan una combinación de alto riesgo debida a posibles fuentes de ignición y explosiones. Los últimos algoritmos y métodos de aprendizaje profundo utilizados en la
nueva versión de la detección de incendios mediante vídeo AVIOTEC superan todos estos desafíos, a una velocidad sin precedentes, incluso en situaciones en las que no hay otra solución.
Desafíos de encontrar un sistema de detección de incendios de alta fiabilidad • Desafío 1: Falta de robustez en entornos exigentes.
• Desafío 2: Imágenes poco fiables.
• Desafío 3: Complejidad de las aplicaciones.
• Desafío 4: Problemas de mantenimiento que generan falsas alertas.
Aplicaciones que requieren soluciones especializadas de detección de incendios El calor, el movimiento, las sustancias peligrosas y la escala inmensa de los espacios utilizados para la fabricación, la logística y el transporte generan riesgos adicionales para los cuales la detección temprana de incendios es vital. Los techos altos, las distribuciones inusuales, la combinación de tipos de construcción y los diversos materiales alojados en ellos exigen soluciones a medida. Particularmente en situaciones con una gran cantidad de personal o activos materiales valiosos, o donde las paradas en la producción pueden generar una pérdida importante de ingresos, los responsables de seguridad deben planificar la seguridad contra incendios en cada centímetro de las instalaciones de la empresa.
• Plantas de fabricación y reciclaje.
• Servicios de logística y entrega.
• Zonas de aparcamiento y garajes compartidos.
• Aeropuertos y hangares para aeronaves.
AVIOTEC 8000i IR: la tecnología más reciente de aprendizaje profundo a largo plazo La nueva generación de detección de llamas y humo mediante video ya está aquí. La tecnología detrás de
AVIOTEC 8000i IR son algoritmos de IA inteligentes que pueden analizar grandes volúmenes de datos para realizar un aprendizaje profundo. Los algoritmos, junto con imágenes de alta calidad y un iluminador infrarrojo, pueden distinguir de forma fiables un evento inofensivo del comienzo de un incendio real en cuestión de segundos, incluso en entornos hostiles, con poca visibilidad y durante la noche.
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