Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

FireFinder - sieć detektorów środowiskowych, wykorzystujących AI i NB-IoT umożliwiających wczesną detekcję pożarów w lasach

Tytuł:
FireFinder - sieć detektorów środowiskowych, wykorzystujących AI i NB-IoT umożliwiających wczesną detekcję pożarów w lasach
Autorzy:
Zuchniak, Konrad
Kosk, Eryk
Jaglarz, Piotr
Data publikacji:
2023
Słowa kluczowe:
detekcja pożarów
IoT
sieci sensorowe
uczenie maszynowe
fire detection
sensor networks
machine learning
Język:
polski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
FireFinder to system do wczesnego wykrywania pożarów w lasach. Czujniki FireFinder stale monitorują parametry powietrza w poszukiwaniu anomalii. W przypadku wykrycia nawet śladowych ilości dymu, pojedynczy czujnik przesyła informacje do centralnego serwera oraz wywołuje okoliczne czujniki do częstszego przesyłania pomiarów. Algorytmy uczenia maszynowego analizują w czasie rzeczywistym dane otrzymane z sieci czujników w celu wyeliminowania fałszywych alertów oraz ustalenia dokładnej lokalizacji pożaru i kierunku jego rozwoju. W przypadku potwierdzenia zagrożenia odpowiednie służby lokalnej straży pożarnej są alarmowane automatycznie. System przesyła informacje o lokalizacji pożaru, jego przewidywanej wielkości oraz dodatkowe prognozy dotyczące kierunku i szybkości rozprzestrzeniania się ognia. Niniejsza publikacja przedstawia opis projektu oraz wybrane zagadnienia inżynieryjno-naukowe, które stanowiły trzon realizacyjny projektu. Projekt pod tytułem "FireFinder - innowacyjny system do wczesnego wykrywania pożarów w lasach" był współfinansowany ze środków Funduszy Europejskich w ramach Regionalnego Programu Operacyjnego Województwa Małopolskiego 2014-2020.
FireFinder is an system for early detection of forest fires. FireFinder sensors constantly monitor air parameters in search of anomalies. If even trace amounts of smoke are detected, a single sensor sends information to the central server and calls nearby sensors to send measurements more often. Machine learning algorithms analyze the data received from the sensor network in real time to eliminate false alerts and determine the exact location and direction of the fire. If a threat is confirmed, the relevant local fire services are alerted automatically. The system sends information about the location of the fire, its expected size and additional forecasts regarding the direction and speed of fire spread. This publication presents a description of the project and selected engineering and scientific issues that formed the core of the project.
Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023).

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies