Модуль распознавания дыма и огня

Модуль-детектор дыма и огня на основе компьютерного компьютерного зрения распознаёт признаки задымления и возгорания на ранней стадии и подаёт сигнал тревоги в систему мониторинга безопасности. ИИ-алгоритмы анализируют видеопоток в реальном времени 24/7, даже если пожарные датчики ещё не среагировали. Снижает случаи нарушения техники безопасности на производстве, на складе, в ритейле, HoReCa и на стройплощадках.

Автоматическое определение личности по чертам лица

Минимум ложных срабатываний

Модуль обучен на работе в реальных цехах: дым сварки, пар, пыль, блики, ночные смены. Точно отличает технологические эффекты от признаков возгорания — без лишних тревог.

Интеграция без замены оборудования

Совместим с Hikvision, Dahua, TRASSIR, Axis и др. Подключается к существующим камерам и серверам, работает на вашей инфраструктуре или edge-девайсах — без остановки процессов.

Сферы применения

Транспортные узлы

Мониторинг терминалов, вокзалов, складских зон и перронов. Раннее обнаружение дыма, предупреждение возгораний в зоне интенсивного трафика.
Image

Общественные здания

Контроль открытых пространств в торговых центрах, школах, бизнес-центрах. Мгновенное выявление задымления и снижение риска эвакуаций и повреждений инфраструктуры.
Image

Промышленность, логистика, ритейл

Непрерывный мониторинг производственных, складских помещений и техпроцессов. Ранняя реакция на возгорания, предотвращение простоев и ущерба оборудованию.
Image

Лесные массивы / открытые территории

Раннее обнаружение лесных возгораний и тления на удалённых участках. Оперативное предупреждение ЧС и сокращение площади распространения огня.
Image

Как работает система детекции огня и дыма

Камеры фиксируют обстановку 24/7

01
Система получает видеопоток с камер наблюдения в режиме реального времени, непрерывно отслеживая обстановку на объекте. Мониторинг территории

Нейросеть определяет признаки возгорания

02
AI-алгоритм анализирует видео и выявляет дым, вспышки пламени и другие признаки возгорания, обнаруживая минимальные отклонения от нормы. Детекция дыма и огня

Мгновенное оповещение

03
При обнаружении риска формируется предупреждающий сигнал — ответственный сотрудник моментально получает уведомление через выбранный канал связи. Уведомление о возгорании

Логирование и отчетность

04
Все события автоматически фиксируются в системе и формируются детальные отчеты для анализа статистики и расследования инцидентов. Отчеты и статистика

98%

Точность распознавания

1-2 сек

Время обработки одного изображения

12+

Поддержка более 12 видов дыма и огня

Повышайте пожарную безопасность без роста нагрузки на персонал

Технологии и показатели

Используем точные модели CV для раннего обнаружения возгораний и мониторинга объектов 24/7
  • Модель детекции YOLO

    Высокоскоростное распознавание дыма, пламени и искр в реальном времени даже при слабом освещении, ночных сменах и сложных ракурсах. Детекция огня и дыма
  • Пакетная нормализация (BatchNorm)

    Стабилизирует работу модели при изменениях яркости, теней, задымлённости и шумов, повышая точность срабатываний. Стабилизация работы модели
Item 1 of 5

Стоимость внедрения модуля детекции дыма и огня

Стоимость и сроки зависят от интеграций с другими сервисами, текущей инфраструктуры и уровня точности модели
500 тыс – 2 млн ₽
1 – 3 месяца
Для малых и средних бизнесов
2 млн – 5 млн ₽
3 – 12 месяцев
Для крупных компаний

Процессвнедренияиподдержкамодуля

Анализ инфраструктуры

Оцениваем камеры, зоны риска, освещение и особенности объекта. Определяем критические участки для мониторинга, точки возможного возгорания и требования к чувствительности системы.
01
Анализ инфраструктуры

Проектирование и настройка

Адаптируем модель под ваши условия: пыль, тени, вибрации, нестабильный свет. Настраиваем детекцию дымовых и огневых паттернов, интеграцию с камерами и существующей системой оповещения.
02
Проектирование и настройка

Тестирование и пилот

Запускаем пилот на действующей площадке. Проверяем скорость реагирования, устойчивость работы в разных условиях и калибруем под реальные параметры объекта.
03
Тестирование и пилот

Полное внедрение

Разворачиваем модуль на всех требуемых участках. Подключаем сценарии реагирования, оповещение, отчёты и интеграции.
04
Полное внедрение

Поддержка и развитие

Обеспечиваем стабильность и актуальность модели. Контролируем точность, обновляем детекторы под новые условия, расширяем зоны мониторинга и адаптируем систему под изменения на объекте.
05
Поддержка и развитие

Кейсы внедрения в других нишах:

С 2017 года мы реализовали более 60 проектов с искусственным интеллектом и видеоаналитикой для бизнеса. Наши решения помогают автоматизировать контроль доступа, повышать безопасность, управлять потоками людей и транспорта, снижать издержки. Мы разрабатываем нейросети и модули под реальные задачи компаний — от промышленности и логистики до ритейла и финансов.

bracket
Разработка крупной системы
ИИ-учет индивидуальной выработки на конвейере
Система видеоаналитики для учета индивидуального KPI на конвейерных линиях.jpg
Сбор и разметка данных для ИИ
Разметка данных для беспилотных комбайнов
Кейс создания датасета для комбайнов.png
Разработка крупной системы
Как контролировать брак этикетки на работающем конвейере
Автоматизация контроля дефектов этикетирования на высокоскоростных линиях .png
Экспертная разметка данных
Медицинский датасет МРТ позвоночника для обучения AI
Медицинский датасет из 500 000 МРТ-снимков.jpg
Операционный ИТ-аутсорсинг
Команда разметчиков как сервис для маркетплейса
Разметка данных для маркетплейса.jpg
Сбор данных для ML и ИИ
Собрали 10 000 уникальных лошадей для биометрии
Создание биометрической базы на 10000 лошадей.jpg
Экспертная разметка данных для ИИ
Разметка 7000 исследований совместно с врачами-экспертами
medtech-ai-medical-data-annotation.png
Разработка крупной системы
Распознавание номеров автомобиля для въезда на парковку
parkCloud.png
Разработка крупной системы
Нейросеть, которая контролирует бодрость сотрудников аэропорта, чтобы вы улетели в отпуск вовремя
wekey.webp
ИИ для образования
Распознавание рукописного текста на экзаменационных бланках с помощью нейросети
ocr-documents-case.png
Разработка крупной системы
ИИ расставляет стеллажи в 10 раз быстрее
rack-planning-case.png
Разработка крупной системы
ИИ-система для оценки повреждений автомобилей
damage-detection-case.png
Разработка крупной системы
Платформа, объединившая поиск блогеров, целевой аудитории и аналитику
advertisingPlatform.webp
Разработка крупной системы
Распознавание QR для контроля сборки и упаковки заказов
warehouse-vision-qr.png
ИИ для промышленности
ИИ-отбор качественных снимков с дронов
copterDefectDetection.webp
Разработка крупной системы
Нейросеть распознаёт пустые полки в магазинах и помогает вовремя их заполнить
productDetection.png
Разработка крупной системы
ИИ-контроль опасных ситуаций при движении погрузчиков
workplaceInjuriesDetection.webp
Разработка крупной системы
Машинное зрение измеряет паллеты и передает данные в WMS
pallet.png
Разработка крупной системы
Нейросеть для определения возраста: аналитика и безопасность в одном решении
age.webp
Сбор и разметка данных для ИИ
Учим нейросеть распознавать драки, чтобы в вашем городе стало безопаснее
fighting.webp
Сбор и разметка данных для ИИ
Собрали датасет оружия в 1000+ видео
weapon.webp
Разработка крупной системы
Платформа для регистрации рекламы блогеров и ЕРИР
platform.png
Разработка крупной системы
Автоматизация досмотра багажа и анализа X-ray снимков с помощью ИИ
astrophysics.png
Разработка для сельского хозяйства
Нейросеть для мониторинга здроровья коров
ии мониторинг здоровья коров-1.jpg
Разработка крупной системы
AI-контроль выкладки свежей рыбы + соблюдение FIFO
ai-fresh-fish-vision.png
Разработка для ритейла
Внедрение видеоаналитики для контроля комплектации товаров на складе
warehouse-order-check.png
Разработка крупной системы
Нейросеть для распознавания 2D чертежей
ai-drawing-recognition.jpg

Внедрим систему ИИ с окупаемостью 6–9 месяцев*

Запросите КП удобным вам способом

*Срок окупаемости рассчитан на основе нашего опыта и усреднённых показателей по отрасли

ИИ-модуль детекции дыма и огня позволяет распознавать возникновение пожара самых ранних стадиях, фиксируя задымление и другие признаки ещё до срабатывания обычных датчиков. Система использует машинное зрение в режиме реального времени, при срабатывании отправляет моментальное уведомление для ответственных сотрудников, в службу безопасности. Распознаёт первые визуальные признаки дыма и огня по камерам и мгновенно подаёт сигнал, позволяя предотвратить возгорание, простои и повреждение оборудования.