火情卫星监测即利用卫星遥感数据向火灾预防和应急指挥工作提供火情信息,是现代火灾防控的重要手段。本文将围绕火情卫星监测的实践应用——火情卫星监测分析服务平台,论述卫星数据采集与火情防控的结合路径。 概念介绍火情卫星监测分析服务平台旨在对全国火情实现常态化的监测,提供大尺度、持续性的火点监测预警,为日常监测和应急指挥决策提供辅助支撑。 火情监测的目的是向后方管理和前线救援队伍传递火情信息,以及时控制火源。因此,如何高效地展开数据采集是火情监测的首要问题。 火灾发生时,系统可统筹民用、商用对地观测卫星监测能力,及时获取动态遥感数据,对火灾动态变化过程进行持续宏观监测。图片将感知设备捕捉的海量影像转化为高价值的火情信息是火情监测的核心任务。 森林草原弥补传统森林草原火情监测方式的不足,全方位优化森林草原火情的监测预警能力,助力打好森林草原防灭火攻坚战。
二、方案介绍TSINGSEE青犀视频森林防火可视化智能监管系统解决方案,可以实现对森林、林场等场景的全天候智能自动监测、火情预警,及时发现森林火灾并辅助决策,实现“火灾前、火灾中、火灾后”全过程管理。 三、方案功能1)烟火监测:AI智能识别、平台及时预警、火点精准定位、地图快速标记;人工研判、误报甄别、告警督查,效率可视。 5)移动端便携管理:火情查看、火情上报;火情消息查收和处置反馈。 6)GIS地图联动:前端设备支持GPS/北斗定位,只要设备在线,就可以通过4G/5G无线网络实时向EasyCVR平台上传输设备位置信息,根据业务自带的GIS地图功能,可以实现终端设备在电子地图上的实时定位 ,快速定位火情地点,并能预览视频快照与播放监控视频,有利于高效实施应急救援措施。
智慧路灯杆系统是集成了监测、分析、告警和服务等多功能于一体的新型物联网服务系统,对于居民小区的消防监测和预警方面也能发挥突出作用。本篇就为大家介绍基于智慧路灯杆的居民小区消防监测应用。 1、消防设施监测小区各点常备的消防栓、灭火器、消防器材柜等,需要经常检查功能完备性。智慧路灯杆搭载的摄像头可以日常监测消防设施完好性,有破损、遗失、异常开启等,都可以识别上报。 居民小区往往会存在车辆违停、违规摆摊、物品随意堆放等堵塞消防通道的情况,智慧杆可实时监测消防通道情况,出现堵塞问题实时告警。 3、烟雾/火情告警劣质电动车自燃、高温下车内易燃物自燃等情况屡见不鲜,智慧杆可监测小区电动车停放点的烟雾、起火情况,发现紧急火情快速告警,预防小火变大火,造成人生和财产损失扩大。 5、智慧杆一键告警求助智慧杆可搭载一键告警盒,实现双向对接、精准定位。楼栋发生火情后,路人可触发一键告警,给物业管理中心上报精确点位,快速干预处置火情。
二、方案介绍森林防火可视化智能监管系统解决方案,可以实现对森林、林场等场景的全天候智能自动监测、火情预警,及时发现森林火灾并辅助决策,实现“火灾前、火灾中、火灾后”全过程管理。 三、方案功能1)烟火监测:AI智能识别、平台及时预警、火点精准定位、地图快速标记;人工研判、误报甄别、告警督查,效率可视。 5)移动端便携管理:火情查看、火情上报;火情消息查收和处置反馈。 6)GIS地图联动:前端设备支持GPS/北斗定位,只要设备在线,就可以通过4G/5G无线网络实时向EasyCVR平台上传输设备位置信息,根据业务自带的GIS地图功能,可以实现终端设备在电子地图上的实时定位 ,快速定位火情地点,并能预览视频快照与播放监控视频,有利于高效实施应急救援措施。
河道水位自动监测预警算法基于yolov5网络模型AI视频智能水尺读数技术,河道水位自动监测预警算法通过在河道周边布设监控摄像头,实时监测水位的变化,一旦水位超过预设阈值,将自动发出预警信号,并提示相关人员采取相应的措施 河道水位自动监测预警算法一般为了缩短网络的训练时间,并达到更好的精度,我们一般加载预训练权重进行网络的训练。 而yolov5的5.0版本给我们提供了几个预训练权重,我们可以对应我们不同的需求选择不同的版本的预训练权重。可以预料的到,预训练权重越大,训练出来的精度就会相对来说越高,但是其检测的速度就会越慢。 河道水位自动监测预警算法可以看成计算机视觉目标识别的一种。 对于定位误差,即边界框坐标预测误差,采用较大的权重λcoord=5λcoord=5。
脱岗监测预警系统可以通过python+yolov5网络模型深度学习算法,脱岗监测预警算法对现场人员岗位进行实时监测,自动识别是否存在脱岗行为,并及时发出警报。 YOLOv5中在训练模型阶段仍然使用了Mosaic数据增强方法,该算法是在CutMix数据增强方法的基础上改进而来的。 YOLOv5算法具有4个版本,具体包括:YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四种,本文重点讲解YOLOv5s,其它的版本都在该版本的基础上对网络进行加深与加宽。 在网络训练阶段,YOLOv5使用Mosaic数据增强操作提升模型的训练速度和网络的精度;并提出了一种自适应锚框计算与自适应图片缩放方法。 虽然YOLOv5同样用到了SPP模块、FPN+PAN模块,但是实现的细节有些不同。Head输出端-Head用来完成目标检测结果的输出。
BMG800系列边缘计算智能网关,拥有丰富的功能接口,包括高速网口、RS232、RS485,以及模拟量输入、继电器输出、USB口等,实现传感器/仪表/摄像头/监测设备等一站式接入。 2、构建火情智能监测感知体系。通过将各类型传感器接入边缘智能网关,能够实时采集监测现场的烟雾数据、温度数据以及视频画面等,各类数据通过网关进行本地处理分析,智能自主判断现场火情。 边缘计算智能网关具有强大的通信/控制协议兼容能力,可以实现高效的多设备联动控制,当传感器检测到火灾萌芽,依托边缘智能网关可以自动控制报警器报警、喷淋器喷水、水炮枪喷淋等,趁火情初发期就及时干预,从而减小火灾损害 4、历史监测数据存储和智能火情分析。边缘计算网关还具有大容量的数据储存,支持对历史数据进行复查、分析,从而优化火灾预警算法模型和参数调整等,以提高对火灾发生的监测准确度、灵敏度。
其中,可穿戴设备可用于人员定位和环境监测。SSA无人机用于监视现场不断变化的情况,使得紧急行动中心(EOC)可以更好地、更高效地、更安全地指导工作人员。 手持式无线电设备的工作范围受到其低发射功率(通常最大为5瓦)的限制,并且主要由“农村地区的距离和物理地形”或“城市地区的建筑地形”所决定,其中天气对VHF/UHF的影响很小。 5瓦的无线电设备中平坦地区、无障碍的地面上标称范围为5公里,但在市区内只有2公里。 中继器是一种自动以较高功率重新广播信号的收发器,它可以扩展无线电的工作范围。 、“定位和监测等其他能力”。 “优化无人机位置”,也就是说无人机的位置可以随着地形和火情的变化而调整。 地形对信号干扰越强,中继器无人机应该越密集,火情对无人机的影响同理。
一、技术突破(一)算法模型的迭代升级以卷积神经网络(CNN)为基础架构,结合YOLOv5等先进目标检测模型,实现了烟火特征的精准提取与定位。 2024年10月17日16时左右,该园区某厂房因生产设备故障引发火情,天泽智联的AI图像识别系统展现出卓越的极早期预警能力,构建了完整的处置闭环:极早期识别:车间内摄像头捕捉到设备附近的微小烟雾信号,AI 算法结合同步采集的环境温湿度数据,在火焰尚未形成规模时即完成火情特征匹配,同步触发感烟探测器联动报警。 极速响应调度:24小时监测运营中心在接收到预警信息后,立即通过智慧消防平台将警报推送至园区消控室,值班人员立即通过视频复核确认火情,同时平台自动调取该区域应急预案与消防设施分布图谱。 尽管当前技术仍面临复杂环境适应性不足、标准化缺失等挑战,但随着人工智能、大数据、数字孪生等技术的深度融合,以及行业标准的逐步完善,该技术将实现从"精准识别"向"智能预判"、从"单点监测"向"全域协同"的进一步跨越
传统的铁轨人工巡检手段存在监测实时性差、隐患识别不全面、人力成本高、误检漏检率高等缺陷。 得益于物联网、人工智能、边缘计算等技术的发展,当前我们可以采用物联网传感器+5G通信方式,搭建起一套具有无源、无线、实时等优势特性的铁路智能监测系统,实现对轨道状态、轨道位移、轨道稳固,以及轨道沿线气象 、水量、滑坡等多项因素指标的实时监测。 数据汇总至5G智能网关后进行边缘计算处理与分析,经由4G/5G/NB-IoT/LoRa/北斗卫星远程传输至后方轨道管理运营中心,达到实时、全面的智能监测预警和群测群防的目标需求。 产品选型:BMG5000小体积5G智能网关,采用高集成化设计,体积精巧,功能全面,搭载高速5G通信模块,集智能采集、协议兼容、5G/4G无线通信、边缘计算、GPS定位、设备集中控制、智能协同控制等功能于一体
通过在桥梁关键部位部署传感器组成感知网络,经由5G无线智能网关进行数据汇总、边缘计算和远程传输上云,最后云平台上实时展现状态数据,辅助判断决策。 产品选型:环境传感设备:风速风向仪、温湿度计、集中采集器等桥梁监测设备:倾角计、振动计、加速度计、静力水准计、表面裂缝计、表面振弦式应变计等数据采集&传输设备:BMG5000无线5G网关、BMG5100 工业智能5G网关图片产品优势1、千兆智能无线网关采用工业级无线通信模块,支持3G/4G/5G无线通信,无需额外部署通讯线路,部署便捷,成本可控。 同时还具边缘计算能力,实现数据智能采集和分析,优化数据传输效率,提高监测水平。2、网关内置有完备的设备通信协议库,支持智能协议兼容,传感、监测、PLC设备对接方便快捷。 还可根据项目需求定制通信协议、传输策略等,助力项目客户快速搭建智能监测网络。
美国加拿大火情资源管理系统 (FIRMS, Fire Information for Resouce Management System US/Canada) 的火情地图显示,近一周加拿大西部地区蔓延着过火面积超过 图 2:近一周北美洲火情地图[2] 野火迅猛无情,面对突如其来的野火,人们很难做出及时的反应。但如今,我们可以利用 AI 对野火进行实时监测和预测,将野火带来的损失降到最低。 首先,交叉验证技术会将训练集随机分为 5 个子集,其中 4 个子集用于模型训练,1 个子集作为验证集。 图 5:模型预测结果与历史野火区域对比 a:XAI 模型预测的野火发生概率图; b:吉普斯兰的历史野火区域图。 凌晨 3 点,一个摄像机监测到了位于圣迭戈市东部 80 公里的克利夫兰国家森林的火情。由于事发深夜,烟雾很难被发现,肉眼很难识别这一着火点,极易导致火势蔓延。
针对危化品的仓储安全监测和管理,可以采用佰马BM-A16系列AI智能网关方案,打造库区安防识别、衣着识别、行为识别、火情识别等AI视觉识别应用,从而实现对各类危化品的高敏感、高精度、实时、可靠的安全监测管控 AI智能网关,强劲算力 + AI识别算法危化品仓储监测方案主要采用BM-A16系列AI智能网关,搭配高清/红外/热感摄像头,对危化品仓储现场进行实时安全监测。 3、行为识别支持包括抽烟监测、接打电话监测、离岗/睡岗监测、倒地监测等识别算法,从现场人员行为规范方面监测保障站点安全。 4、火情识别可配置烟雾识别、火光识别等算法,第一时间识别并告警,还可联动控制边缘计算网关,智能控制现场消防设施加以干预,从而有效减少事故损失。 AI智能网关非常适合需要随时随地高度专注、敏感的安全监测场景,真正实现全天候、自动化、智能化的安全监测管理应用,时刻把握安全红线。
仓储存放着大量货物,同时存在大量的辅助设备,需要进行全方位的火情防控,而原有的人工巡检方式已无法满足现有大规模的监管要求,通过智能防火监管方案,帮助仓储场景更好的管控火情。 LiteCVR在线视频远程监测手段可全天候连续监测,同时实现防火和监控功能,如有高温热源产生,能自动把隐患进行检测和上报,保障厂区人身和财产安全。 对重点原料区域配电房测温防火:配电柜进行全方位温度、火点监测,及时预防隐患并且上报给工作人员,解决了人工巡检效率低、成本高的问题。 LiteCVR可接入全区管辖范围内的独立报警设备、燃气探测设备、电气火灾监控设备、视频监控设备、消防灭火设施等,通过电脑web或手机app,实现对消防工作的监督管理和动态监测,将“人防、物防、技防”三结合应用于传统的消防管理和监督
强化消防安全知识的同时,应使用完善的漫途消防安全监测系统监测火情等异常事件,防止安全事故发生。消防安全监测模块由消防安全监测仪,火焰传感器和烟感传感器组成。 MTK14-SR411-S04监测仪采用4G无线通信方式,可集成多路红外火焰探测器和烟感,检测到异常后,立即将报警信息实时上传至管理中心,通知相关管理人员紧急处理,同时可联动消防设施,自动灭火,减少损失 主要用于工厂消防安全监测领域,如储油罐区、配电房、包装盒存放区域的消防监测。图片特色功能采用高性能工业级无线模组和工业级处理器。采用工业级数据采集传感器,保证数据采集稳定。 图片火情监测,采用火焰探测器和烟感实时监测。本地声光报警,检测到异常事件,本地报警提醒。远程报警,报警信息通过4G无线通讯上传至远程监控中心,支持APP、微信推送报警。
传统的消防是后觉型的,也即火灾发生后,有人发现火情,之后报警,消防部门接到报警,再安排灭火队伍去处理火灾。这个过程中间,有很多不可控因素:火灾发生后,是否有人能在第一时间发现火情? 发现火情的人能不能第一时间报警?能不能说明发生火情的位置情况?等等。 ? 目前,不少公司研发出了无线消防系统解决方案,其中包含了智慧消防平台和火灾探测器两个部分。 传统设备对于火情监测主要是针对数据的收集。 同时,现行建筑消防一般都会设立消防控制室,大多数在物业保安办公室,一旦发生火情,由保安报警及进行火灾现场安排。然而实际情况下,控制室不能保证24小时随时都有人在,如何第一时间接收警情成为救火的难题。 新的消防系统采用无线信号传输的方式,每个探测器终端均有信号发射装置,一旦发生险情,可以同时发射信号,通过手机电话、短信、APP信息、邮件等方式,报警到指定联系人(业主/租户)、报警到小区保安、报警到119,使火情第一时间得到处理
智慧路灯杆的优势在于强大的感知能力和服务能力,通过搭载智能灯控、视频监控、环境监测、LED显示屏、无线WIFI、IP音柱、一键告警、充电桩等智慧杆外设,不仅提高智慧杆服务功能,还可以有效改善提高村镇社区的协同管理和服务能力 1、扩大网络覆盖智慧路灯杆通过挂载WiFi AP、微基站等设备,可以在村镇场景提供覆盖更广、更稳定的互联网接入,不仅满足居民日常上网需求,还可以支持车路协同、在线监测等应用,为乡村数字化产业提供基础设施支持 4、环境监测与响应智慧路灯杆还可以搭载环境传感、红外感应等设备于一体,实现智能环境监测与告警。诸如在森林防火季节,智慧灯杆系统可帮助村民加强火情监控,快速定位火情,上报告警,减少损失。 而在雨季汛期,智慧杆系统也可以监测降雨量和河水流量流速,对照历年数据提前预警涨水,保障民众生命财产。
这些数据可用于测量地表温度、火情监测以及植被健康等。 Landsat C02代表可见光波段数据,主要包括了蓝、绿和红色波段。这些数据可用于观测地表特征、土地利用、植被覆盖和水体识别等。 热红外波段数据可以用于测量地表温度,并且对于火情监测和植被健康分析非常重要。由于地表物体的温度与其辐射能量有关,利用热红外波段的数据可以推断出地表物体的温度分布情况。 这对于研究地表温度变化、监测火灾和评估植被生长状况具有重要意义。 Landsat C02数据代表了可见光波段,包括蓝、绿和红色波段。这些波段通常位于0.4至0.7微米的波长范围内。 C01主要关注热红外波段,用于测量地表温度和进行火情监测和植被健康分析。C02主要关注可见光波段,用于观测地表特征、土地利用、植被覆盖和水体识别等。
传统发现火情的办法,通常依赖人工巡查的方法,效率低下,因为森林大都幅员广阔,距离城市遥远。卫星遥感监测森林火灾是近些年来比较普遍的森林火险监测手段,具有覆盖范围大、及时迅速、连续完整的特点。 HT 作为基于 HTML5 标准的组件库,可以无缝结合 HTML5 各项多媒体功能,支持集成各类视频资源形成统一的视频流,可在 2D、3D 态势地图上标注摄像头对象并关联其视频信号源,通过场景交互来调取火灾现场相应监控视频 ,满足运维人员对场景进行实时态势感知、历史数据回溯比对、应急处理预案等监测需求。 火情统计 本月灾损和历史火情统计:可统计人员伤亡、森林焚毁、经济损失的详细数据,以便追溯。通过将 HT 可视化的 2D 面板和图表的数据绑定,采用面积图的展示方式统计每个月的火灾情况。 森林火灾以预防为主,应主动与驻地应急管理、林草、气象等部门完善常态化信息沟通机制,坚持分析研判每日火情预警信息,织密火灾防控网络。
传统发现火情的办法,通常依赖人工巡查的方法,效率低下,因为森林大都幅员广阔,距离城市遥远。卫星遥感监测森林火灾是近些年来比较普遍的森林火险监测手段,具有覆盖范围大、及时迅速、连续完整的特点。 HT 作为基于 HTML5 标准的组件库,可以无缝结合 HTML5 各项多媒体功能,支持集成各类视频资源形成统一的视频流,可在 2D、3D 态势地图上标注摄像头对象并关联其视频信号源,通过场景交互来调取火灾现场相应监控视频 ,满足运维人员对场景进行实时态势感知、历史数据回溯比对、应急处理预案等监测需求。 火情统计 本月灾损和历史火情统计:可统计人员伤亡、森林焚毁、经济损失的详细数据,以便追溯。通过将 HT 可视化的 2D 面板和图表的数据绑定,采用面积图的展示方式统计每个月的火灾情况。 森林火灾以预防为主,应主动与驻地应急管理、林草、气象等部门完善常态化信息沟通机制,坚持分析研判每日火情预警信息,织密火灾防控网络。