Тема: Анализ возможности использования искусственного интеллекта для оптимизации работы противопожарных систем на предприятиях

В настоящее время обнаружение пожара в помещении зависит исключительно от систем обнаружения пожара, которые распознают изменения показаний температуры, дым или признаки, указывающие на наличие пожара. На работоспособность системы в первую очередь влияют несколько элементов - само устройство и реализация алгоритма. Таким образом, любое нарушение этих двух факторов, а также неправильное размещение и распределение систем обнаружения пожара на большем пространстве или территории будет способствовать сценарию ложной тревоги [23].
Системы обнаружения пожара на основе датчиков требуют непосредственной близости для обнаружения пожара и не могут использоваться на большой территории.
Методы ИИ характеризуются способностью учиться на данных, создавая математическую модель на основе предоставленных данных с распознаванием личности [10] как одно из важнейших приложений. Модели ИИ демонстрируют высокую точность обнаружения во всех приложениях.
Быстрый рост технологий Интернета вещей (IoT) изменил парадигмы в различных секторах, включая безопасность. Одним из важных аспектов безопасности является система обнаружения дыма и огня (панель пожарной сигнализации и управления), которая отвечает за обнаружение, контроль и раннее предупреждение о пожарах. В эпоху цифровизации интеграция Интернета вещей в системы пожарной безопасности становится все более актуальной для повышения эффективности, надежности и ответственности перед лицом потенциальных пожарных рисков. АПС состоят из различных элементов, таких как детекторы дыма, тепловые датчики, сигнализация и панели управления, которые работают коллективно, чтобы оперативно идентифицировать и оповещать людей внутри здания в случае возникновения пожара [1].
Цель исследования - оптимизация работы противопожарных систем на предприятиях за счёт использования искусственного интеллекта.
Задачи:
- определение основных целей и задач, связанных с применением искусственного интеллекта в области пожарной безопасности;
- обзор методов исследования, которые будут использованы для достижения поставленных целей;
- представить понятие искусственного интеллекта и его применение в области пожарной безопасности: описание основных концепций и технологий искусственного интеллекта, применяемых для оптимизации работы противопожарных систем;
- рассмотреть значение использования искусственного интеллекта для оптимизации работы противопожарных систем: анализ преимуществ и возможностей применения искусственного интеллекта в предотвращении пожаров и оперативном реагировании на них;
- описать технические аспекты применения искусственного
интеллекта в пожарной безопасности: описание
специализированных методов и технологий, используемых для создания интеллектуальных систем управления пожаротушением;
- представить описание разработанных программ и методик
использования искусственного интеллекта для оптимизации работы противопожарных систем: представление разработанных
алгоритмов и моделей машинного обучения для повышения эффективности противопожарных систем;
- произвести оценку эффективности применения искусственного
интеллекта в реальных условиях: проведение апробации
разработанных методик с использованием данных из реальных пожарных ситуаций.
Купить

В первом разделе определено, что методами исследования является обзор исследований. Всего для обзора было выбрано 54 статьи, охватывающие период с 2012 по 2023 год.
Обобщив 54 статьи, становится очевидным, что использование датчиков Интернета вещей в «умных» зданиях для предотвращения пожаров внутри помещений обширно и многогранно, охватывая разнообразные идеи, концепции и технологические применения. Исследователи стремились установить преимущества использования датчиков IoT для определения пожарной опасности внутри помещений в соответствии с выявленными темами: визуальное зондирование, интеллектуальная автоматизация,
эвакуация и навигация в помещении, раннее обнаружение пожара, вмешательство и предотвращение, а также BIM.
Растущая в последние годы популярность сенсорного распознавания в качестве дополнительной технологии к датчикам на основе Интернета вещей сопровождается растущим признанием его ограничений, особенно с точки зрения неспособности традиционных камер, таких как системы видеонаблюдения, обнаруживать потенциальные угрозы и реагировать на них без вмешательства человека.
Благодаря использованию камер глубокого обучения или очков, оснащенных функцией визуальной помощи, можно обнаружить ранние признаки пожара и автоматически спрогнозировать угрозы, что дает значительные преимущества различным заинтересованным сторонам, таким как люди с нарушениями зрения, пожарные службы. Примечательно, что использование искусственного интеллекта и алгоритмов глубокого обучения в сенсорных системах вызывает растущий интерес и стало предметом многочисленных исследований, в которых основное внимание уделялось методам создания систем управления с использованием искусственного интеллекта.
Однако внедрение искусственного интеллекта и алгоритмов глубокого обучения значительно повысило надежность и эффективность системы обеспечения пожарной безопасности. Результаты этого анализа также подчеркивают тот факт, что полагаться только на сенсорные технологии недостаточно для создания эффективной и надежной системы «умного здания». Чтобы решить эту проблему, необходимо интегрировать сенсорные модули с другими компонентами и модулями для создания целостной и надежной системы. Идеальная система умного здания должна состоять из четырех уровней компонентов, а именно: датчиков, связи, эвакуации и визуализации, каждый из которых выполняет определенную функцию, которая способствует общей эффективности и надежности системы.
В третьем разделе предложена структура искусственного интеллекта Digital Fire (AID-Fire). Предлагаемый механизм искусственного интеллекта, построенным на основе нейронной сети сверточной долговременной памяти (Conv-LSTM) и обученным на основе большой числовой базы данных пожаров, может хорошо определять различные сценарии пожара с точностью более 85%. , время расчета ~0,1 с и время задержки около 1 с. По сравнению с традиционной системой пожарной сигнализации, которая может только определить, есть ли пожар или нет, предлагаемая система AID-fire может предоставить более подробную информацию, например, температурный профиль, место возгорания, размер пожара, что важно сделать эффективные решения по тушению пожара. Более того, предлагаемая система сама по себе является платформой, которая демонстрирует большой потенциал для дальнейшего развития с более полезными функциями. Например, данные о температуре и видеосигналы могут применяться для прогнозирования развития пожара и критических событий пожара на основе моделей глубокого обучения. Идентификация и прогнозы в режиме реального времени также могут быть доступны людям, оказавшимся в пожарном здании, и помочь им эвакуироваться по безопасному пути.
В четвёртом разделе определено, что работодатель должен назначить обученного человека руководителем группы и членом (ами) группы по оценке рисков для проведения оценки рисков. Группа по оценке рисков должна обладать соответствующими знаниями и опытом работы, подлежащей оценке. Например, руководители и сотрудники, работающие с процессом, лучше всего знакомы с этой операцией.
В четвёртом разделе разработаны мероприятия по контролю профессиональных рисков на рабочих местах. Предложенные мероприятия снизят профессиональные риски до значимости «Низкий риск».
Отходы, образующиеся при функционировании предприятия, в зависимости от их состава используются на предприятии, передаются специализированным сторонним организациям или направляются на захоронение на полигоне. Предприятия, принимающие отходы для переработки, имеют лицензию на право осуществления деятельности по обращению с опасными отходами. В период проведения строительно - монтажных работ необходимо предусматривать экологический контроль состояния окружающей среды с целью обеспечения полноты, требуемой точности, объективности результатов измерений при проведении контроля, необходимых для принятия решений по проведению природоохранных мероприятий.
Для снижения вероятности возникновения аварийных ситуаций на рассматриваемом участке необходимо строго соблюдать правила использования объектов жизнеобеспечения (электроснабжение,
водоснабжение и водоотведение), выполнять правила противопожарной безопасности.
Интегральный экономический эффект от установки автоматической пожарной сигнализации и системы пожаротушения со структурой искусственного интеллекта Digital Fire (AID-Fire) за десять лет составит 16046565,5 рублей.
Купить