Thứ năm, 28/03/2024 | 23:52 - GMT+7

Thiết kế, chế tạo hệ thống cảnh báo sớm đám cháy trong toà nhà cao tầng sử dụng công nghệ học máy

Trong bài báo này nhóm tác giả đề xuất một hệ thống phát hiện đám khói nhằm cảnh báo sớm đám cháy được xây dựng dựa trên nền tảng công nghệ học máy.

15/07/2020 - 08:14

TÓM TẮT

Phát hiện và cảnh báo cháy kịp thời góp phần quan trọng trong việc đảm bảo an toàn, giảm thiểu thiệt hại cho con người. Hiện nay, cách tiếp cận chủ yếu được sử dụng nhằm giải quyết vấn đề trên là sử dụng các cảm biến nhiệt độ, cảm biến khói. Phương pháp này có hạn chế là khi hệ thống phát hiện ra đám cháy thì tình trạng cháy đã lớn và lan rộng. Trong bài báo này chúng tôi đề xuất một hệ thống phát hiện đám khói nhằm cảnh báo sớm đám cháy được xây dựng dựa trên nền tảng công nghệ học máy. Quá trình xây dựng, thử nghiệm cho thấy tính khả thi của hệ thống trong việc giải quyết vấn đề phát hiện sớm và cảnh báo đám cháy. Kết quả thử nghiệm đã chứng tỏ rằng hệ thống đề xuất có thể đáp ứng tốt mục tiêu cảnh báo sớm các đám cháy và phù hợp để triển khai với các hệ thống máy tính hiện tại.

Từ khóa: Học máy, xử lý ảnh, mạng cảm biến, cảnh báo cháy.

Design and implementation of fire early warning system in in-building infrastructure based on deep learning

ABSTRACT

A fire detection system is essential for people’s safety. During the past few years, many approaches based on smoke sensors, humidity sensors were proposed. However, because of the limitation of the capability of sensors, those proposed methods are infeasible for early-warning systems. The purpose of this paper is to present a new fire early-warning system based on deep learning. The proposed system is designed by using sensors and surveillance cameras to detect smoke. The system is tested on our dataset and reality indoor environment. Experiments show that the new approach is successfully applied to various scenarios and significant for improving the accuracy of fire smoke detection.

Keywords: Deep learning, smoke detection, sensors, image processing.

Xem nghiên cứu đầy đủ tại đây.

Phạm Ngọc Pha1, Nguyễn Trọng Hiếu1, Nguyễn Việt Thắng2, Nguyễn Trường Sơn2, Quách Công Hoàng2, Phạm Minh Triển2

1 Viện Nghiên cứu sáng chế và Khai thác công nghệ, Bộ Khoa học và Công nghệ

2 Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội

Tạp chí Khoa học & Công nghệ, số 2/2020

Xem thêm

Tổng số lượt truy cập :
  • 1
  • 4
  • 0
  • 0
  • 3
  • 8
  • 8
  • 6