AI de Visión Prevenir los Peligros de Incendio y Humo en el Lugar de Trabajo
AI previene peligros de incendio y humo en el trabajo
Los riesgos de incendio son una plaga global que causa estragos indiscriminadamente en hogares, negocios y otras infraestructuras. Pueden tener consecuencias devastadoras, incluyendo lesiones que ponen en peligro la vida, muertes y graves repercusiones económicas para individuos y empresas. Aunque a menudo se subestima el humo como un peligro mortal, es una de las principales causas de muerte en incidentes de incendio, ya que asfixia a las víctimas mucho antes de que las llamas las alcancen.
Los riesgos del humo y el fuego dejan un rastro de devastación en innumerables sectores, como refinerías, sitios de construcción, unidades de fabricación, oficinas e instalaciones gubernamentales. Estos peligros no solo cobran numerosas vidas y plantean riesgos de salud más profundos e irreemplazables, sino que también infligen miles de millones de dólares en daños anuales en términos de reparaciones, responsabilidades legales, cobertura de seguros y tiempo de inactividad operativo.
Las devastadoras implicaciones de los riesgos de incendio y humo llevan a las empresas de todo el mundo a adoptar sistemas robustos de detección de fuego y humo. La inteligencia artificial (IA), específicamente la visión por computadora, está emergiendo como una solución revolucionaria que puede proporcionar monitoreo en tiempo real, eficiente y automatizado para garantizar la seguridad contra incendios en el lugar de trabajo.
Estadísticas alarmantes sobre el impacto de los incidentes de incendio y humo.
- Según la Asociación Nacional de Protección contra Incendios (NFPA), se estima que hubo 1,3 millones de incendios en Estados Unidos en 2021. Estos incendios causaron aproximadamente $22.2 mil millones en daños a la propiedad y 3,500 muertes.
- Los principales contribuyentes a los riesgos de incendio en el lugar de trabajo incluyen fallas eléctricas, uso incorrecto de equipos, fumar, materiales inflamables, objetos calientes, etc.
- La inhalación de humo fue la principal causa de muerte en incendios en 2021, representando el 78% de las muertes relacionadas con incendios.
Aunque los riesgos de humo y fuego son económicamente peligrosos, ponen en peligro la vida y tienen efectos duraderos, su impacto puede reducirse sustancialmente si se detectan en fases tempranas.
Detección temprana de riesgos de humo y fuego
Las organizaciones deben adoptar herramientas proactivas de prevención de riesgos para detectar los riesgos de fuego y humo en sus etapas iniciales. Una forma de ser proactivo es adoptar dispositivos de detección de fuego y humo en el lugar de trabajo. Al implementar estas soluciones en el lugar de trabajo, las organizaciones pueden identificar activadores de riesgos (como humo o fuego) o advertencias (como extintores de incendios faltantes) temprano y tomar acciones rápidas antes de que esas cosas se vuelvan fatales.
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¿Cuál es el papel de la IA en la detección de humo y fuego?
La inteligencia artificial (IA) es una tecnología transformadora que ha revolucionado por completo la seguridad en el lugar de trabajo. Una de las aplicaciones de IA que está ganando cada vez más popularidad en espacios comerciales, industriales y públicos es la detección de fuego y humo. Las soluciones de detección de fuego y humo impulsadas por IA utilizan algoritmos inteligentes para analizar los datos visuales y térmicos capturados por sensores y cámaras, identificando rápidamente y alertando sobre los riesgos relacionados con el fuego y el humo.
Aquí hay algunos puntos que destacan el papel de la IA en la detección de fuego y humo:
- Detección temprana: los sistemas de detección de fuego y humo basados en IA pueden detectar fuego/humo en etapas tempranas. Estos sistemas monitorean continuamente el entorno circundante con la ayuda de sensores y algoritmos impulsados por aprendizaje automático. Con la detección temprana, los gerentes del lugar de trabajo pueden tomar medidas rápidas para reducir la propagación de fuego/humo o planificar una evacuación segura.
- Alertas inteligentes: los sistemas de IA utilizan algoritmos de aprendizaje automático para diferenciar entre alarmas reales y falsas. Al reducir el número de falsas alarmas y proporcionar información precisa a los respondientes, las empresas pueden garantizar una respuesta más rápida que salva vidas y reduce los daños a la propiedad.
- Monitoreo remoto: los sistemas de detección de humo y fuego basados en IA brindan acceso en tiempo real a alertas, notificaciones y actualizaciones. Esto permite que los servicios de emergencia sean alertados de inmediato y que las personas sean evacuadas rápidamente, aumentando las posibilidades de una operación de rescate exitosa.
- Señales de advertencia: los sistemas de detección de humo y fuego basados en IA buscan cambios en el color y el movimiento de las imágenes de video para determinar si existe algún riesgo de peligro o no. El sistema activa alertas al identificarlos para que se puedan tomar acciones preventivas rápidamente.
¿Cómo detectan el humo y el fuego las soluciones impulsadas por la visión por computadora?
La detección de humo y fuego se realiza con la ayuda de cámaras impulsadas por soluciones de visión por computadora (IA de visión). Las soluciones de IA de visión analizan imágenes en tiempo real de diversas cámaras instaladas dentro de las instalaciones e identifican las amenazas de riesgo temprano. Esto se logra con la ayuda de modelos entrenados con miles de imágenes en diversas condiciones de iluminación y ambientales y que son capaces de identificar con precisión incluso el más mínimo rastro de fuego después del entrenamiento y las pruebas.
El sistema identifica posibles amenazas, como humo o llamas, mediante la comparación de las imágenes en tiempo real con los patrones y características aprendidos durante el entrenamiento. Una vez que se detecta un incendio o humo, el sistema puede activar alarmas y alertas, o activar sistemas de supresión de incendios, proporcionando una advertencia temprana y ayudando en las medidas efectivas de lucha contra incendios.
La Ciencia detrás de los Modelos de Detección de Humo y Fuego basados en Visión AI
Después de haber aprendido cómo funciona una solución de detección de fuego y humo basada en Visión AI, es esencial entender la ciencia detrás de su proceso de detección.
Los modelos de detección visual de humo y fuego comúnmente utilizan una técnica que analiza el color y las características de fluctuación del fuego. El algoritmo primero detecta el movimiento en un video mediante la comparación de cuadros. Luego, el algoritmo extrae píxeles de color fuego de estas regiones. Lo hace identificando píxeles con una característica de color de fuego. Por ejemplo, los píxeles de color fuego pueden ser rojos, naranjas o amarillos.
A continuación, el algoritmo aplica una transformada wavelet a los píxeles de color fuego extraídos. Esto se hace para identificar los componentes de frecuencia que son característicos del fuego. Por último, se calcula la tasa de incremento de fuego en una región para determinar si el fuego está controlado o es peligroso. Si se detecta que el fuego es peligroso, el detector envía una señal al panel de control, activando la alarma y alertando a los ocupantes del edificio.
Conclusión
Prevenir los peligros de humo y fuego en el lugar de trabajo es fundamental para garantizar la seguridad de los trabajadores y mitigar los daños materiales. La detección temprana de estos peligros es clave para evitar su propagación, y los sistemas de detección alimentados por Visión AI están demostrando ser una herramienta valiosa en este sentido.
Con su creciente adopción en diversas industrias, los modelos de detección de humo y fuego se convierten rápidamente en un punto de referencia para lugares de trabajo seguros. A pesar de sus grandes capacidades en automatización, procesamiento de imágenes, monitoreo en tiempo real y análisis predictivo, estos modelos pueden tener algunos desafíos asociados con su precisión y escalabilidad. Sin embargo, la adopción de dichas soluciones debería ser adecuada si el modelo está bien entrenado con un amplio conjunto de datos bajo diferentes condiciones de iluminación y ambientales.
Créditos de la Imagen Destacada e Imagen Interna: Proporcionados por el Autor; ¡Gracias!