电动车充电引发的火灾事故也频繁发生。仅在过去一年,全国因电动车充电引发的火灾就多达数千起,造成了严重的人员伤亡和财产损失。特别是在电动车充电棚这一集中停放与充电区域,一旦发生火灾配资界,火势蔓延迅速,后果不堪设想。在这样的严峻背景下,安全生产月对电动车充电棚消防安全的重视程度达到新高度,而 AI 火焰识别系统凭借其创新技术,成为守护充电棚安全的关键力量。
看见即预警? AI 火焰识别系统4层算法过滤误报因素
传统监控系统在电动车充电棚防火方面存在诸多弊端。刹车灯的闪烁、反光衣的反光,甚至是阳光照射下的橙色物体,都可能让监控系统误报警。频繁的误报不仅消耗大量人力进行排查,还容易让工作人员产生麻痹心理,导致真正的火情无法及时发现和处理。而 AI 火焰识别系统的出现,彻底改变了这一局面。它凭借四层精密算法,将火焰识别准确率提升至 99% 以上,真正实现了 “看见即预警”,为电动车充电棚筑起了一道智能防火防线。
第一层图像算法,是 AI 火焰识别系统的 “视觉感知层”。AI 火焰识别摄像机搭载 1T 火焰识别算法,如同拥有一双极为敏锐的 “电子眼”。在复杂的充电棚环境中,它能以毫秒级的速度扫描画面,迅速捕捉到橙红色斑块,并初步圈出疑似火源区域。在实际应用场景中,无论是电动车电池自燃初期微弱的火苗,还是充电线路短路产生的火花,都难以逃过它的 “眼睛”。不过,由于自然界中橙红色物体众多,相似颜色的干扰物容易造成误判,这就需要第二层温感算法来进一步确认。
展开剩余62%第二层温感算法,堪称系统的 “温度把关者”。摄像机内置先进的红外热传感技术,通过热传感模块实时监测画面中物体的温度变化。经过大量实验和数据验证,系统将触发进一步确认的温度阈值设定为 160 度。这意味着,只有当检测到的温度超过 160 度时,才会被认定为可能存在火源,从而有效排除打火机点火、电焊作业等小型热源干扰。曾经有个案例,充电棚内一名工人使用打火机点烟,图像算法虽然捕捉到了橙红色火光,但温感算法检测到温度未达 160 度,系统便未触发报警,成功避免了一次误报。
前两层算法完成初步筛查后,第三层动态火焰算法开始发挥作用。AI 火焰识别摄像机将疑似火源的预警视频传输至 AI 火焰识别系统,系统会对视频进行 10 - 20 秒的深度分析。通过专业的图像识别与运动分析技术,判断火焰是否存在变大、变小、扩散等动态变化。这一过程能够精准区分吸烟这类静态小火与真实火情。例如,有人在充电棚角落短暂吸烟,虽然有火光,但火焰大小基本保持不变,系统经过分析后不会触发报警;而一旦发生真正的火灾,火焰必然会迅速扩散,系统便能及时识别并预警。
最后一层 AI 大模型算法,是整个系统的 “智慧决策中枢”。它结合起火位置、周边环境、时间等多维信息进行综合研判。在某充电棚的实际应用中,夜晚时分,系统通过图像算法和温感算法检测到一处疑似火源,但由于该位置靠近充电棚的照明设备,AI 大模型算法通过分析周边环境数据,结合照明设备的位置和运行状态,最终判断这并非真实火情,避免了误报。只有当大模型算法确定真实着火时,才会触发报警,这极大降低了误报概率,确保每一次报警都是真实火情的准确反映。
一旦确认火情,AI 火焰识别系统将迅速启动全方位的应急响应机制。首先,系统会立即拉响现场的高分贝警报器,尖锐的声音能够迅速引起周边人员的注意,为疏散逃生争取宝贵时间;同时,自动切断电源,从根源上防止火势因电路问题进一步蔓延;紧接着,联动的高压喷头开始喷水灭火,强大的水流能够快速压制火情,将火灾控制在萌芽状态。此外,系统还会第一时间通过短信、APP 推送等多种方式通知相关负责人,确保应急处理高效有序地展开。在火情扑灭后,摄像头仍会持续监控现场,通过 AI 算法实时分析画面,直至确认无复燃风险,才恢复供电。值得一提的是,系统采用独立电源设计,即使遭遇外部断电,也能依靠备用电源保证灭火系统稳定运行,为充电棚提供全天候、不间断的安全守护。
看见即预警? AI 火焰识别系统4层算法过滤误报因素
从精准识别到快速响应,从智能研判到长效防护,AI 火焰识别系统的四层算法紧密协作,如同四道坚固防线配资界,让电动车充电棚的消防安全管理从 “被动应对” 升级为 “主动防御”。
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