Видеоаналитика для обнаружения возгораний: эффективны ли «умные» решения?

        

Детектор огня               Детектор дыма

  

По данным МЧС России, число пожаров в 2018 году составило в общей сложности 132 000. При этом более 9000 человек получили серьезные травмы, а 7913 россиянам – не удалось выжить. Наряду с бытовыми пожарами, возникающими в жилом секторе, немалую долю от общего числа занимают лесные и промышленные возгорания.

У проблемы пожаров до недавнего времени было только одно решение: как можно более оперативное обнаружение и последующее устранение. Однако сегодня разработчиками интеллектуального видеонаблюдения предложены свои решения, позволяющие обнаружить опасность на самых ранних стадиях – до того, как огонь успеет принести разрушение.

Пожары закрытых и открытых производственных площадках

Возгорание на предприятии неизменно влечет за собой значительные материальные потери, а в ряде случаев – угрозу для здоровья и жизни людей. Если говорить о нефтеперерабатывающем или химическом производстве, то даже небольшое пламя может повлечь за собой мгновенный взрыв. Многое зависит от того, насколько быстро будет обнаружен огонь или задымление.

Промышленные предприятия в обязательном порядке оснащены охранно-пожарными системами и огнестойкими кабельными линиями, однако стандартные датчики обладают рядом серьезных недостатков. Так, знакомые всем «дымовики» в условиях большой запыленности могут выдавать большое число ложных срабатываний. Тепловые же извещатели, установленные на высокие потолки, могут отреагировать на возгорание тогда, когда предприятие уже понесло потери.

В этой связи видеоаналитика обладает значимым преимуществом: анализируя изображение, детекторы огня и дыма способны зафиксировать опасность гораздо быстрее аппаратных средств защиты. Стоит уточнить: интеллектуальные модули не могут заменить ОПС, но станут весьма эффективным ее дополнением.

Сложнее дела обстоят с открытыми индустриальными зонами, на территории которых системы пожарной защиты установить нет возможности.

В этом случае детекторы огня и дыма станут основным средством обнаружения и оповещения о пожаре. Дополнительным преимуществом их применения можно отметить и то, что один модуль быть направлен на контроль достаточно обширной территории – все то, что попадает в объектив видеокамеры.  

Лесные пожары и возможности применения аналитики

Как было отмечено выше, общепринятых средств для автоматического контроля пожарной ситуации в лесах не существует. Пожары устраняются, таким образом, по факту их распространения. 

В 2014 году Министерством природных ресурсов РФ был принят порядок осуществления противопожарного мониторинга, где в числе методов было указано наземное наблюдение с вышек и павильонов. Установка камер видеонаблюдения и применение интеллектуальных модулей Domination позволит в автоматическом режиме

- следить за обширной открытой территорией – лесом, полем, парком и т.д.;

- получать оповещения о возникшей тревожной ситуации;

- просматривать сохраненные в архиве кадры с присутствием огня/дыма. 

Обнаружение огня в городе

К сожалению, пожары возникают и в городском пространстве. С одной стороны, по причине человеческой неосторожности объектами возгорания становятся места сбора мусора. Статистика отдельных российских городов показывает, что горящий мусор составляет 80% городских пожаров. Другой причиной пожаров становятся и умышленные поджоги с целью нанести урон чужому имуществу. Чаще всего объектом порчи становятся автомобили, оставленные на придомовых парковках. 

Как показывает практика, наиболее быстрым средством детекции опасности на подобных объектах является видеонаблюдение. Применение Детектора огня и Детектора дыма Domination способно повысить эффективность за счет исключения человеческого фактора: оператор, наблюдающий за ситуацией на парковке или придомовой территории, может покинуть рабочее место, отвлечься или уснуть, в то время как модули мгновенно отреагируют на появление огня и дыма и создадут тревожное событие. Кроме того, в случае, когда поджог произошел на платной парковке, владелец сможет получить компенсацию от собственника (если это предусмотрено договором) – сохраненное в архиве событие позволит просмотреть все детали преступления и найти виновных. Стоит также добавить, что детекторы построены на искусственных нейронных сетях, а значит – обучены и протестированы на множестве примеров, что гарантирует высокую точность их работы.

В заключение ответим на один из наиболее популярных вопросов о видеоаналитике: надежно ли ее применение в системах безопасности? Описанные выше примеры показывают:  интеллектуальные модули могут служить важным дополнением аппаратной противопожарной защиты, а в ряде случаев – единственным средством своевременного обнаружения огня и дыма.