Detecte incêndios mais rapidamente com a câmera IP da Bosch

A Bosch, fornecedora líder global de produtos e sistemas de segurança, conta com câmera IP para detecção de incêndio e fumaça, a AVIOTEC, que possui análise de vídeo integrada. Seu algoritmo treinado visa a detectar o foco com mais rapidez do que um detector comum, como do tipo sensor, em um teto.

Segundo a empresa, as tecnologias comuns de detecção de fumaça e chama são uma solução confiável e econômica de segurança contra incêndio, mas atingem os limites de sua eficácia em ambientes desafiadores. Estes incluem locais industriais, edifícios grandes e espaçosos com tetos altos e construções ao ar livre abrigadas, muitas vezes usadas para armazenamento.

Como explica a Bosch, em aplicações industriais, a interferência de fatores perturbadores, como poeira e umidade, pode criar alarmes falsos ou poluir o detector, enquanto tetos altos muitas vezes impedem a detecção precoce devido à lenta migração de fumaça paraenfermarias  do detector, tipicamente montado no teto. Assim, as tecnologias usando vídeos inteligentes e detectores confiáveis na fonte de um incêndio podem ser uma solução nesses casos.

“Desenvolvimentos mais recentes, com algoritmos de inteligência artificial adicionados às câmeras, criaram um nível avançado de detecção de incêndio que não só é mais sensível, mas também muito mais robusto contra falsos alarmes. Isso oferece não apenas um alto nível de confiabilidade para segurança e proteção de instalações inteiras, mas também de continuidade de negócios”, diz a companhia.

DETECÇÃO DE INCÊNCIO EM AMBIENTES DESAFIADORES

Segundo a Bosch, mesmo que os fornecedores melhorem continuamente as tecnologias utilizadas nos sistemas de alarme de incêndio, algumas questões fundamentais sempre limitarão as capacidades dos detectores devido a restrições físicas, especialmente quando a fumaça precisa migrar para os detectores.

Este é o caso dos ambientes desafiadores, como:

• Locais com materiais perigosos ou uma alta carga de fogo, como serrarias, usinas, armazéns ou instalações de produção;
• Locais com tetos altos e construções protegidas ao ar livre, que são abertos aos elementos e normalmente usados para armazenar grandes volumes de materiais, equipamentos ou máquinas.

Pata atender às demandas de segurança desses espaços, o mais indicado para proteger as pessoas, bens e as instalações, garantindo a continuidade dos negócios, são os detectores incêncio baseados em vídeo, como a AVIOTEC.

Com eles, o tempo de velocidade e reação é otimizado, pois a câmera de vídeo pode detectar um incêndio assim que a fumaça entra em seu campo de visão. Assim, não requer que a fumaça migre para o sensor e aciona muito mais rápido do que detectores de fumaça tipo ponto, feixe ou aspiração.

Nos ambientes desafiadores citados, as soluções de detecção de incêndio baseadas em vídeo podem detectar um incêndio em sua fonte em segundos, enquanto outras tecnologias precisarão de minutos antes que a fumaça em ascensão lentamente chegue a eles.

Com as imagens podendo ser transmitidas, operadores de centros de monitoramento ou guardas locais têm a possibilidade de verificar o alerta na imagem de vídeo antes de disparar um alarme de incêndio. Além disso, podem identificar precisamente a localização exata do incêndio, bem como as mercadorias envolvidas, otimizando um tempo valioso.

Esse tipo de detecção também pode cobrir áreas e espaços  maiores do que detectores de ponto, tornando-os uma solução muito mais acessível para armazéns, hangares ou grandes salões.

COMO FUNCIONA A DETECÇÃO DE INCÊNDIO POR VÍDEO

As soluções de detecção de incêndio baseadas em vídeo são instaladas a partir de algoritmos físicos e de IA complexos, chamados de redes neurais. Essas redes são pré-configuradas para analisar imagens de treinamento e, assim, o algorismo aprende como são as chamas e as fumaças de incêndios. As redes neurais são, portanto, altamente dependentes desta filmagem.

Ao utilizar as imagens certas, com grande variedade de cenários, tipos de fogo e diversos graus de iluminação e movimento, a detecção fica mais eficaz. Se a filmagem tem pouca variação no tipo de fogo e ambientes mostrados, os algoritmos podem encontrar dificuldades com qualquer coisa diferente, pois estes são fatores e parâmetros não rotulados para os quais nenhuma árvore de decisão foi criada.

“Muito ou muito pouco treinamento pode arriscar um incêndio não detectado ou alarmes falsos frequentes, respectivamente. No entanto, redes neurais construídas com as imagens certas e treinamento minucioso, cobrindo todas as eventualidades realistas, pode ser uma abordagem eficaz para a detecção bem sucedida de incêndio”, alerta a Bosch.

A empresa diz, também, que outros algoritmos podem ser utilizados para minimizar a detecção de falsos alarmes, como os baseados em contraste e os físicos, porém, em algum momento, todas as opções de adaptação serão esgotadas e, assim, fica claro que a tecnologia avançada, na forma de algoritmos orientados por IA, é necessária para detecção confiável e uma redução significativa de alarmes falsos.

No futuro, será possível entender o conteúdo de vídeo e seu contexto, bem como a semântica usando algoritmos de aprendizagem profunda para visão computacional. Atualmente, esses algoritmos ainda estão em fase de pesquisa, incluindo o desenvolvimento de hardware específico. Mas, com base em anos de algoritmos físicos estabelecidos para analisar imagens de vídeo, que têm sido usadas para construir redes neurais eficazes, os limites de algumas soluções atuais de detecção de incêndio podem ser destacados e superados. A experiência e o conhecimento valiosos são o poder para criar a próxima geração de soluções altamente confiáveis.

Uma ampla gama de configurações de sensibilidade, combinada com algoritmos inteligentes de IA para gerar respostas subsequentes para cenários muito específicos, tem o potencial de cobrir quaisquer lacunas analíticas e, assim, estender as capacidades de todas as imagens de vídeo capturadas.  Isso torna a detecção de incêndio baseada em vídeo mais personalizável para sua ampla gama de usos do que nunca.

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